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开发者不可错过的 10 个人工智能开源项目

发布时间:2020-10-18 07:45:44 已有: 人阅读

  关于人工智能的项目相信大家都看过或者用过不少了但它们的大多数看上去都十分“高大上”让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上有很多关于人工智能的项目还是十分实用的而且用途还十分有趣下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。

  推荐理由新一代的强大线稿上色 AI可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线c;十分方便使用。

  推荐理由SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时对于爱好者来说它也是非常有趣的。

  推荐理由一个用 C/C 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

  推荐理由破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法。unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码并以编程方式传递这些数字最终成功欺骗目标网站。

  Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它同样为所有序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化无需担心停止标准、指标跟踪或者权重初始化。可以简单地运行已提供的训练命令行界面CLI也可以轻易改变基础模型架构。

  推荐理由我们都知道 Python 或者是 C 提供了更多机器学习的库但他们大多都比较复杂配置起来让很多新手感到头疼。

  PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法但其具有最基本的机器学习、分类等算法小项目或者小公司做一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

  推荐理由这个工具功能十分强大不仅可将绘画作品“还原”成照片可理解为是一个 “反滤镜”还能将夏天转换成冬天或将普通的马转化成斑马。

  与人工智能绘画不同CycleGAN 的研究团队试图建立一个可双向转化不丢失信息的双向算法。

  在 CycleGAN 里照片的细节被要求完全保留研究人员希望能够将一张图片输入 CycleGAN 后进行多次反复转化照片→绘画→照片→绘画→照片最终可以获得与原始照片相同或相近的图片。

  DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块使我们能够在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API以及一系列可直接使用的数学函数。

  推荐理由TensorFire 是基于 WebGL 的运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

  与之前某些浏览器内的神经网络框架相比TensorFire 有着近百倍的速度提升甚至于能够与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

  开发者也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性能计算譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

  相信还有其他优秀的开源人工智能项目尚未在本文出现欢迎各位在评论中留下你们的推荐~

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  前几天安装好乌邦图之后,想体验下Tensorflow,捣鼓很久终于还是装好了。 $ sudo apt-get install python-dev 安装的时候有提示说需要更新,照做后没事了。 $ pip install

  00 字的文章,你还写的出来么?如果说现在要写一篇情书追一位小姐姐,你写的出来吗?我相信,肯定大多数人都是做...

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