Autor: Zen e a arte da programação de computadores
1. Introdução
2019 é o primeiro ano no campo da IA e um período histórico de avanço. Nos últimos dez anos, com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial, avanços tecnológicos, melhorias na eficiência da produção, melhorias nas capacidades de processamento de dados e inovação contínua no impacto social, a inteligência artificial tornou-se um factor importante na economia, tecnologia, e cadeia industrial, um componente importante. Hoje, a inteligência artificial está afetando todas as esferas da vida e traz oportunidades e oportunidades de negócios ilimitadas.
Desde o início da epidemia de COVID-19 em 2019, muitas grandes empresas nacionais e estrangeiras implantaram inteligência artificial, fabricação inteligente e outras direções, seguidas de perto por grandes empresas como Huawei, Baidu e Tencent, criando indústrias que vão desde logística até varejo , reconhecimento de imagem, assistência médica, etc. Produtos e serviços de inteligência artificial em vários campos. O desenvolvimento destas empresas de inteligência artificial proporcionou-nos muita reflexão e referência.
No desenvolvimento da inteligência artificial, o mais representativo é o framework de aprendizado de máquina TensorFlow lançado pelo Google. TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina multiplataforma de código aberto que pode ajudar os desenvolvedores a construir, treinar e testar rapidamente modelos complexos de redes neurais e pode resolver problemas em diferentes campos, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação e análise de texto . É importante notar que, embora o TensorFlow seja atualmente a estrutura de aprendizado de máquina mais popular, ele cobre muito mais do que as pessoas geralmente prestam atenção. Ao ler a documentação oficial do TensorFlow, você pode aprender sobre os desenvolvimentos mais recentes na tecnologia TensorFlow e dominar alguns conhecimentos e habilidades básicas. Por exemplo, como entender o gráfico computacional do TensorFlow e seus usos; como construir um modelo de aprendizado profundo; como otimizar os parâmetros do modelo, etc. Resumindo, contanto que você domine a estrutura de conhecimento do TensorFlow, poderá lidar com vários cenários de aplicação no campo de IA.
Além disso, além da estrutura TensorFlow, existem muitas estruturas e ferramentas excelentes de aprendizado de máquina, como PyTorch, Keras, MXNet, etc., que podem resolver problemas práticos com eficácia e também levar em consideração velocidade e flexibilidade. Portanto, entenda e familiarize-se com