Если вы хотите спросить, что сейчас наиболее популярно в Интернете, то это, несомненно, искусственный интеллект. В настоящее время основные развитые страны мира приняли искусственный интеллект в качестве национальной стратегии развития. Итак, вступив на порог следующей эры, как обычные программисты могут приблизиться к искусственному интеллекту?По этой причине редактор рекомендует 9 программ с открытым исходным кодом для искусственного интеллекта, размещенных на Code Cloud, в надежде принести вам небольшую помощь и вдохновение!
Конечно, если вам нравятся предметы, упомянутые ниже, не забудьте поделиться ими с другими!
1. Название проекта: Архитектура умного дома
Введение в проект: Концепция умного дома (умный дом, домашний авто) существует уже давно, но теперь, с уменьшением стоимости оборудования и приобретением Google компании Nest и т. д., популярность умного дома возросла. Архитектура этого умного дома, включая серверную часть, веб-страницу, клиент для мобильного телефона Android и различные тестовые сценарии, в основном реализована и может быть фактически отлажена. Из-за ограниченного энергопотребления интеллектуальная часть управления все еще находится в стадии совместной разработки.
Адрес проекта: https://gitee.com/xmeter/Мой-умный-дом
2. Название проекта: Робот с открытым исходным кодом Living-Robot
Введение проекта: когда мы искали роботов с открытым исходным кодом в Интернете, мы обнаружили, что это коды и демоверсии с частичными функциями.Мы не смогли найти полный проект.Мы напрямую загрузили его на наш Raspberry Pi, включили, а затем может двигаться и играть. rtp уже сделал это, на самом деле он может двигаться и говорить, это полный код робота на основе ros, найдите малиновый пирог, подключите несколько двигателей и динамиков, ок, он уже может двигаться, вы можете играть, и вы можете с радостью добавляйте свой собственный код, хотя он и грубый, но в основном удовлетворяет этому требованию (подфункции все еще нуждаются в различных улучшениях).
Что такое Живой робот?
Представьте себе, что у вас есть кролик или ящерица в качестве домашнего животного, и они никогда не играют с вами мило, не отвечают на ваши остроумные или глупые вопросы, но у нас все еще есть такие домашние животные ;Почему?Потому что он «живой». rtp хочет искусственно создать это ощущение Жизни, которое мы называем «Живой-робот».
Адрес проекта: https://gitee.com/rtp/Robi-Transform-Project
3. Название проекта: Интеллектуальная программа голосового управления
Описание проекта: Интеллектуальный центр голосового управления, основанный на распознавании речи Baidu, синтезе речи и роботе Тьюринга, написанном на языке C. Программа автоматически адаптируется к окружающей громкости и начинает запись после достижения соответствующего порога при разговоре. Добавьте случайный механизм обнаружения звука и не будете иметь дело с внезапными звуками. Эта программа может нормально работать на Nanopi Neo/Neo2 и OrangePi Zero Plus(H5).Из-за внешней звуковой карты Raspberry Pi записываемый звук может быть очень слабым, поэтому для Raspberry Pi добавлена программа усиления звука (вы можно выбрать открытое или закрытое), результаты экспериментов вполне удовлетворительны.
Адрес проекта: http://gitee.com/geeiot/aicontroler
4. Название проекта: Paradox, небольшой фреймворк для глубокого обучения.
Введение в проект: внедрите простую структуру глубокого обучения с помощью python3 и numpy и поймите принципы популярных платформ.
Адрес проекта: https://gitee.com/ictxiangxin/paradox
5. Название проекта: Интеллектуальная вспомогательная система вождения автомобиля.
Введение в проект: на основе анализа дорог OpenCV3 и GTK3+, а также системы интеллектуального вспомогательного вождения автомобиля для распознавания состояния дорожного движения. Он используется для навигации по стандартным дорожным покрытиям (с распознаванием дорожных знаков), что может быть использовано для начального обучения компьютерному зрению для автономного вождения и вторичной разработки конкретных проектов.
Адрес проекта: https://gitee.com/Luciferearth/uestc-careye
6. Название проекта: Нейросеть LeNet-5 на C
Введение в проект: Нейронная сеть LeNet-5, разработанная в соответствии с документом YANN LECUN «Обучение на основе градиента, применяемое к распознаванию документов», написанным на языке C, не зависит от какой-либо сторонней библиотеки. Набор рукописных символов MNIST имеет уровень распознавания 97% для первого поколения обучения и 98% для обучения нескольких поколений.
Адрес проекта: https://gitee.com/fanwenjie/LeNet-5
7. Название проекта: тестовая система искусственного интеллекта атулочер
Введение в проект: atulocher, читается как /ætʌlɔ:'kər/, является перекомбинированным словом для автоматического запуска. Означает «автоматический создатель». Это искусственный интеллект, предназначенный для борьбы с «оригинальными вопросами» некоторых школ.
Адрес проекта: https://gitee.com/cgoxopx/atulocher
8. Название проекта: Система цифровой идентификации
Введение проекта: автономная система распознавания рукописных цифр, которая может распознавать многострочные и многоколоночные рукописные цифры, записанные мобильными телефонами.Вся система реализует ряд алгоритмов, таких как полная обработка изображений, извлечение признаков и обучение сети.Различные Алгоритмы имеют собственный уникальный алгоритм оптимизации для повышения скорости распознавания.
Адрес проекта: https://gitee.com/tboox/hnr
9. Название проекта: Классификатор на основе PHP и word2vec
Описание проекта: На самом деле у каждой поисковой системы есть полный набор классификаторов, например, самый простой классификатор, он может определить тип вашего сайта, независимо от того, являетесь ли вы гигантским порталом или веб-сайтом ниже третьего или четвертого уровня по вертикали. В нынешнюю эпоху массового контента огромные объемы данных могут быть случайно собраны и извлечены из Интернета, и данные беспорядочны. Было бы пустой тратой ресурсов на ручную организацию и классификацию данных. Автор создал различные группы сайтов и вертикальные сайты и хорошо знает важность классификаторов.
Этот проект представляет собой классификатор на основе PHP и word2vec, который используется для автоматической классификации статей, новостей и другого контента.Проект включает в себя образец кода обучения и распознавания.Компонент сегментации слов использует простой и гибкий PhpAnalysis. Мы приглашаем всех вместе оптимизировать и улучшать.
Адрес проекта: https://gitee.com/mz/classifier4php
Поделитесь некоторыми учебными материалами по искусственному интеллекту, которые я собрал для вас бесплатно.Он составлялся в течение длительного времени и является очень всеобъемлющим. Включая некоторые вводные видеоролики по основам искусственного интеллекта + практические видеоролики по общей структуре ИИ, распознавание изображений, OpenCV, NLP, YOLO, машинное обучение, pytorch, компьютерное зрение, глубокое обучение и нейронные сети и другие видеоролики, исходный код курсов, известные отечественные и зарубежные элитные ресурсы, популярные бумаги ИИ и т. д.
Ниже приведены некоторые скриншоты, нажмите на визитную карточку в конце статьи, чтобы подписаться на мою официальную учетную запись [AI Technology Planet] и отправьте пароль 321, чтобы получить его (необходимо отправить пароль 321)
Оглавление
1. Бесплатные видеокурсы и проекты по искусственному интеллекту
2. Обязательные к прочтению книги по искусственному интеллекту
3. Сборник статей по искусственному интеллекту
4. Машинное обучение + Учебное пособие по базовому алгоритму компьютерного зрения
Пять, шпаргалка по машинному обучению с глубоким обучением (всего 26)
Чтобы хорошо изучить искусственный интеллект, вам нужно больше читать книг, больше заниматься практической работой и больше практиковаться. конец.