人工智能框架大致划分？？

陵南高校仙道彰 2021-08-05 15:11:57

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weixin_38498942 2021-08-05

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1、前端向用户展示了一个易于使用的界面。
2、来自前端的工作命令通常被表示成计算图（computation graph），它由数据变量和操作运算符组成。
3、不管是基本算术的操作运算符，还是神经网络层的操作运算符都被优化执行成对应不同硬件的操作运算符

这些框架各有特点，选择哪个框架取决于具体的应用场景、开发者的熟悉程度以及项目的需求。后面会以飞桨PaddlePaddle为例进行讲解。

AI：人工智能的应用场景—具体应用案例介绍之以领域划分(CV领域/DS领域/NLP领域/金融领域/爬虫领域)、以项目划分(AI推荐/AI推断/AI法律咨询/AI挖掘)目录来理解技术交互流程目录机器学习/深度学习场景实际应用一、人工智能应用场景案例领域划分(CV领域/DS领域/NLP领域/金融领域/爬虫领域) 二、基于人工智能算法的实战项目(AI推荐/AI推断/AI法律咨询//AI挖掘) 机器

在快速发展的人工智能（AI）领域，各种名词和术语层出不穷，尤其是模型、算法、模型库和框架这些概念，这些概念构成了AI领域的技术基石，但它们之间的区别和联系往往让人难以厘清。Keras框架是由Francois Chollet开发的，是一个高层神经网络API，可以作为TensorFlow的接口使用，它以简单性和易用性而受到初学者和研究人员的青睐。PaddlePaddle支持多种深度学习模型和算法，广泛应用于工业界和学术界AI领域涉及的模型和框架非常广泛，涵盖了从机器学习到深度学习的各种技术和应用。

本节内容回顾了AI框架在时间维度和技术维度的发展趋势技术上初代AI框架解决AI编程问题，第二代加速科研和产业落地，第三代结合特定领域语言和任务一起学习了AI框架随着的软硬件的发展升级而共同发展，展望AI框架的未来。

超强人工智能究竟能否实现？ ----关于人工智能的哲学思考原文链接：http://fancyerii.github.io/2019/03/14/philosophy/#%E8%87%AA%E7%94%B1%E6%84%8F%E5%BF%97free-will 阅读提示: 这是一篇长文,全文约5万7千字；为了便于可选择的阅读，转发时特意加了目录标签，少量排版问题可参照原文。本文讨论人工智能是否可以实现这个哲学问题。本文是《深度学习理论与实战：提高篇》的一章，更多内容请点击深度学习理论与实战：提高篇。转载

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