人工智能--自然语言处理NLP概述

NLP是一个跨学科领域,结合了计算机科学、语言学、数学和认知科学的知识,随着深度学习和大数据技术的发展,NLP的应用越来越广泛和深入。未来,随着技术的不断进步,NLP将在更多领域展现其潜力,推动人机交互的进一步发展。

人工智能课设——基于A*算法的五子棋博弈系统(Python实现)

基于A*算法的五子棋博弈系统A)给出用 A*算法设计实现五子棋博弈的思想与方法。B)设计实现五子棋博弈交互系统。C)对不同的格局,以及不同的初始状态和目标状态,记录 A*算法的落棋求解结果。分析A*算法设计实现五子棋博弈的有效性。

【图像识别系统】表情识别Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别

基于Python和TensorFlow,开发了一个表情识别系统,该系统利用先进的深度学习技术,通过卷积神经网络模型ResNet50对人脸表情进行识别。该系统主要针对七种基本人脸表情:中性、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶,进行分类和识别。这种表情识别技术在人机交互、情绪分析、安全监控等领域具有广泛

Spingboot人工智能工程应用框架,你要干的活全部交给它

尽管人工智能有着悠久的历史,但 Java 在该领域的作用相对较小。这主要是由于历史上依赖于用 C/C++ 等语言开发的高效算法,而 Python 则充当访问这些库的桥梁。大多数 ML/AI 工具都是围绕 Python 生态系统构建的。然而,在 OpenAI 的 ChatGPT 等创新的推动下,生成式

老黄一举揭秘三代GPU!打破摩尔定律,打造AI帝国,量产Blackwell解决ChatGPT全球耗电难题

如下图所示,从深度学习的cuDNN、物理模拟的Modulus、通信的Aerial RAN、基因序列的Parabricks,到量子计算模拟的cuQUANTUM、数据处理的cuDF等领域,都有专用的CUDA软件。一手硬件,一手CUDA,老黄胸有成竹地穿过「计算通货膨胀」,豪言预测——在不久的将来,每一个

现在的时代,您必会的“调教”AI技巧

人工智能大行其道,如何借势?始于问询。要得要得预期,精于“提问技巧”!(笔记模板由python脚本于2024年05月30日 18:37:27创建,本篇笔记适合有独立编程基础的coder翻阅)【学习的细节是欢悦的历程】Python官网Free:大咖免费“圣经”教程python 完全自学教程,不仅仅是基

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例1:用LangChain写Python代码并执行来生成答案

本文通过一个案例来学习下如何让 LangChain 写代码并自动执行输出结果。

【机器学习】图神经网络:深度解析图神经网络的基本构成和原理以及关键技术

图数据是一种复杂的数据结构,由节点(vertices)和边(edges)组成,用于表示对象及其相互关系。节点代表数据中的实体,边则表示实体之间的关系。多样性:图数据可以表示各种类型的关系,如一对一、一对多、多对多等。不规则性:图的结构不固定,节点和边的数量及连接方式可变。高维性:每个节点和边可以包含

MLOps模型部署的三种策略:批处理、实时、边缘计算

在这篇文章中,我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。

AI有道 | 3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目,诞生了!

人工智能的发展从未停止,那些曾以为只存在未来的应用场景,现如今已迅速成为现实。作为开发者技术创新的主要阵地 GitHub,在过去这段时间里,又诞生了许多既接近未来又实用的 AI 工具。这些工具有着共同特点,就是功能强大且能够显著提高我们日常工作效率。今天就跟大家推荐下,近期几个比较值得关注的 AI

Python 人工智能实战| KNN算法进行分类和回归

在本次实验中,我们使用了一个包含人的身高©、体重(kg)和性别(male/female)的数据集。这个数据集被分为训练集和测试集,训练集用于训练KNN模型,而测试集用于评估模型的性能。为了探究数据量对模型性能的影响,我们尝试了增加训练集和测试集的数据量。此外,我们还考虑了不同的K值对模型预测准确率的

从零入手人工智能(2)——搭建开发环境

我撰写了这个系列的文章,希望能将这段经历和学习的心得分享给更多想要入门人工智能的朋友们。这些文章将详细记录我学习人工智能的每一个步骤和心得,希望通过我的经验,为大家提供一份实用的入门指南,帮助大家更快地融入这个充满机遇和挑战的领域。

十大人工智能经典算法代码python

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8G显存玩转AI换衣IDM-VTON(支持MAC、WIN)

最近AI换衣项目IDM-VTON挺火哈,我也火速体验了一把。效果也是很不错,相对OOTDiffusion的换衣效果提升了不少。那部署的时候遇到比较大的问题是高显存占用!太吃配置了!24G的显卡占用了18G左右。于是花了点时间改成使用了低精度模型进行加载(多个版本,下文有介绍),并且支持MAC系统,现

中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型

中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法(ResNet50算法)通过对10中常见的中草药图片数据集(‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’)进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件

利用C++与Python调用千帆免费大模型,构建个性化AI对话系统

利用C++与Python调用千帆免费大模型,构建个性化AI对话系统 千帆大模型已于2024年4月25日正式免费,调用这个免费的模型以实现自己的AI对话功能,遵循以下步骤

使用PyTorch Profiler进行模型性能分析,改善并加速PyTorch训练

加速机器学习模型训练是所有机器学习工程师想要的一件事。更快的训练等于更快的实验,更快的产品迭代,还有最重要的一点需要更少的资源,也就是更省钱。

Python AI相关库介绍及使用指南

1. NumPy2. Pandas5. PyTorch6. Keras7. NLTK8. spaCy9. OpenCV10. Gensim13. Dask14. Optuna15. Gym17. Fastai总结Python 是人工智能(AI)领域中最受欢迎的编程语言之一,拥有丰富的库和工具,支持从

【AI大模型应用开发】2.1 Function Calling连接外部世界 - 入门与实战(1)

Function Calling是大模型连接外部世界的通道,目前表现形式有Actions、插件、GPTs、Tools工具集等。本文带你看下Funtion Calling是什么,以及如何与大模型进行交互。