tag 标签: 人工智能

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  • 2024-4-15 11:04
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    精益思维驱动人工智能革新:理论到实践的跃迁之旅
    随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已成为引领未来的关键力量。在这个变革的时代,如何将精益思维与人工智能相结合,推动AI从理论走向实践,成为行业内外关注的焦点。本文,天行健精益生产顾问将分享精益思维在人工智能领域的应用,分析如何通过持续改进和优化,实现人工智能技术的飞跃发展。 一、精益思维与人工智能的碰撞 精益思维起源于制造业,强调以最少的资源投入实现最大的价值创造。在人工智能领域,精益思维同样具有重要意义。通过运用精益思维,我们可以更加高效地开发AI技术,提升算法的准确性和效率,从而推动人工智能在实际应用中的广泛落地。 二、理论到实践的飞跃:精益思维在AI领域的应用 需求分析与定义:在人工智能项目的初期,运用精益思维进行需求分析,明确项目的目标和预期成果。通过深入了解用户需求和市场环境,为后续的算法设计和优化提供有力支持。 快速原型迭代:借助精益思维中的快速原型迭代方法,我们可以迅速构建AI模型的初步版本,并通过用户反馈和数据分析不断优化模型性能。这种迭代式的开发方式有助于及时发现和解决问题,加速项目的推进。 数据驱动决策:精益思维强调以数据为依据进行决策。在人工智能领域,数据是驱动模型优化的关键。通过收集和分析大量数据,我们可以了解模型的表现和潜在问题,从而指导后续的改进方向。 持续改进与优化:精益思维的核心是持续改进。在人工智能项目中,我们需要持续关注模型性能的提升空间,通过调整算法参数、引入新的数据源等方式,不断提升模型的准确性和效率。 三、精益思维引领AI行业的新篇章 随着精益思维在人工智能领域的深入应用,AI技术将实现更加快速和稳健的发展。从理论到实践的飞跃将不再遥不可及,而是成为我们共同努力的目标。在这个过程中,我们将见证人工智能技术在各个领域的广泛应用,为人类社会的进步和发展贡献力量。 综上所述,精益思维与人工智能的结合,为AI技术的创新和发展提供了强大动力。通过运用精益思维的方法论,我们可以更加高效地开发和优化AI模型,推动人工智能从理论走向实践。
  • 热度 2
    2024-4-1 18:50
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    超低代码智能音频开发来了:XMOS宣布与DSP Concepts建立合作伙伴关系推动AIoT音频应用
    人工智能和芯片供应商 XMOS 宣布与嵌入式音频软件专家 DSP Concepts 建立合作伙伴关系。该合作协议将允许音频开发人员将 XMOS 的高度确定性、低延迟的 xcore.ai 平台与 DSP Concepts 的 Audio Weaver 软件结合起来。该软件使用户能够利用多核算力以图形方式设计和调试音频和语音解决方案。 xcore.ai 将边缘 AI、DSP、控制和 IO 集成在一颗芯片中,是一款专为智能物联网设计的高性能、多用途处理器。它在软件中完全可配置,根据 XMOS 的说法,它为快速上市的智能物联网产品提供了一个具有成本效益的多功能平台,被广泛应用于在边缘处理音频、视频、视觉和运动等相关的智能化应用。 DSP Concepts的 Audio Weaver 为音频产品开发提供从研发到生产的一站式解决方案。它将复杂的图形设计工具与 500 多个预构建模型相结合,这意味着设计人员可以通过图形构建音频处理管道,同时几乎完全无需复杂的手动代码。 Audio Weaver 使编码过程成为拖放操作,而 xcore.ai 仅通过软件即可实现完全可定制性,这两种解决方案相结合将能够在设计音频和话音系统时提供更高水平的灵活性和可访问性的语音产品,同时降低 BOM 成本并加快上市时间。 工程师可以通过 XMOS 的 xcore.ai 多通道音频评估板以及由客户驱动的完全产品化的软件开发套件 (SDK) 来利用这种组合。目前,XMOS的xcore.ai平台在音频和话音处理领域内已得到了广泛的应用,包括音频接口、会议系统、USB与多通道音频系统、以及多种音频DSP应用。 本次合作还将汇集了两个平台强大的支持网络和工程社区,使工程师能够在开发过程中得到更多的启发和资源。 DSP Concepts 首席执行官 Chin Beckmann 表示:“音频创新要变得更容易,以便音频工程师能够专注于他们正在制造的产品的差异化。Audio Weaver 专为简化设计流程而设计,可视化方法、多种部署选项以及与芯片合作伙伴的深度集成都有助于将注意力集中在产品上,而不是令人沮丧的开发过程上。XMOS 的适应性将增强这种优势。” XMOS 营销和产品管理执行副总裁 Aneet Chopra 补充道:“物联网领域存在诸多市场机会,多功能性始终是 XMOS 的首要任务——设计师和工程师需要能够在不被阻碍的情况下改变他们的设计并探索新想法。与 DSP Concepts 的合作是这一历程中的最新里程碑,为设计人员提供了更多工具来改进他们的设计,将新的、有影响力的应用快速推向市场。” 关于XMOS XMOS是一家总部位于英国的,面向AIoT应用的高科技芯片公司。XMOS致力于针对多样化的市场提供高性能、低功耗、灵活可靠的边缘计算平台,以服务于不断丰富的AIoT应用,包括语音、图像、环境感知等。XMOS独特的xcore内核处理器可以提供高度灵活的I/O和算力分配,使产品设计人员能够通过软件定义硬件的设立理念提升开发效率,缩短上市时间。 Wilsonxiao@Xmos.com 低代码开发是人工智能的重要应用之一,而人工智能已经成为第四次工业革命的核心推动技术,迫切需要大家思考如何从架构、路径和生态,以及应用、投资和政策两大战略方向上推动我国人工智能技术发展,欢迎大家阅读华兴万邦的人工智能产业研究报告:第四次工业革命大幕速起,实现伟大复兴要严防对海外人工智能技术的三大依赖 跳转链接:https://mp.weixin.qq.com/s/0XWHEvRGL2uzOuq_CSXVng
  • 2024-3-25 14:17
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    一、前言 您或许已经尝试过在ChatGPT和Dall-E等生成式人工智能服务中创建一些酷炫的图片或优美的文章。在交通运输方面,工程师们也借助AI工具构思了一些关于自行车安全气囊或其他道路安全装置的有趣想法。无论是由计算机生成还是人类创造的,任何在艺术与交通运输的结合中产生的新想法都是值得欣赏和感叹的。 比起人工智能给我们带来的娱乐性,我们更注重它在交通安全性方面发挥的作用。人工智能技术可以应用于交通运输的许多领域,比如场景识别、碰撞可能性预测和交通优化。 (一)场景识别 场景识别是一个复杂的过程,包括物体检测、跟踪和分类。通过语义分割,智能传感器会根据每个像素所属的对象(如 "天空"、"车辆 "或 "人行道")对其进行标记。 GPU和TPU为道路安全传感器和摄像头带来了极其强大的并行处理能力,以加速构建在基础计算机视觉方法之上的神经网络的训练和推理。能够准确、快速地检测大量物体是V2X生态系统的关键。我们的路侧装置RSU需要可靠的信息来生成有关道路情况的V2X信息,以便智能网联汽车可以为驾驶员显示相关警报,有助于处理一些危险的紧急情况。 路侧和车载传感器提供的数据具有不同的置信度。因此,需要使用多个传感器对信息进行验证,以确保传感器“看到的”与实际情况相同。 (二)碰撞可能性预测 利用人工智能技术进行碰撞可能性预测将V2X提升到了一个全新的水平。通过场景识别了解场景后,我们需要利用这些信息来预测和防止可能发生的碰撞。其中一项措施就是向驾驶员发送V2X警报,提醒其需要改变车速。 用于预测建模的人工智能算法可以利用广泛的信息源。为了预测发生碰撞的概率,它们可以分析来自车载和路侧传感器、摄像头的数据以及交通模式、天气状况和驾驶员行为等其他来源的数据。V2X具有独特的能力,可以实时向驾驶员提供车道前方的紧急制动信息,或行驶路线上已经发生的碰撞信息,以此来辅助驾驶员规避碰撞或优化行驶路线。 (三)交通优化 在宏观层面,人工智能在交通优化方面也发挥着重要作用。只有支持V2X智能网联技术的车辆和智能基础设施才能为实时交通管理提供真实的交通环境描述。人工智能算法可以根据实际的交通状况、道路关闭情况、历史交通数据和天气信息调整交通信号,从而减少拥堵和碰撞风险。 除了管理交通信号灯,智能交通管理系统还能为送货卡车、出租车和公交车推荐最佳路线,以缩短行驶时间、节省燃料并提高公共服务的整体效率。基于V2X的交通管理可以在更大范围内实现车辆之间的合作,而这是单辆自动驾驶汽车无法独立完成的。 二、德思特交通优化方案 ● 可以在智慧路口实现实时和自动的优先通行请求 ● 支持在恶劣的天气条件下工作,使用专用于道路安全的未来可扩展的V2X频段 ● 通过4G LTE将信息传播到更大的区域,以警示沿途的其他车辆 ● 使用GNSS进行精确的车道级定位 ● 准确获取交通信号灯状态 ● 部署、安装和维护简单 (一)德思特V2X车联网车载单元(TS-ITS-OB4) 车辆配备改装或内置的V2X单元,可以运行优先通信请求等安全应用程序,优先请求可以完全自动或手动发起。 (二)德思特V2X车联网路侧单元(TS-ITS-RS4) 在智能路口,交通信号灯、传感器和摄像头与V2X路侧单元集成,以实现车辆与道路基础设施的通信。RSU与交通灯控制器协商优先请求。 (三)德思特设备与数据管理系统(TS-ITS-Central) 您可以全面了解您现有的部署情况,监控和管理设备的参数和性能,协助基础设施所有者和运营商的日常工作。 END 最终,人工智能在交通系统的这些应用可以像计算机生成的图像一样有趣:我们将不会浪费大量的时间在复杂危险的道路交通中,人工智能的应用助力道路交通更安全、更高效! 关于德思特 德思特 是原虹科测试测量事业部孵化出来的独立公司,基于超过10年的业务沉淀,德思特公司专注提供电子测试/测量解决方案。主要业务范围涵盖:汽车电子仿真及测试、射频微波及无线通信测试、无线频谱监测与规划、无线通信(包括智能网联汽车无线通信、轨道交通、卫星通信、室内无线通信)、半导体测试、PNT解决方案、大物理和光电测试等。 核心成员具有9年以上的测试测量、无线通信及其他相关行业资历;技术团队获得世界五百强PNT解决方案合作伙伴Safran的GNSS技术及信号仿真和软件Skydel培训认证证书、航空航天测试和测量合作伙伴Marvin Test 的自动化测试软件ATEasy培训认证证书。 德思特研发部,核心成员获得国际项目管理师PMP认证资质,并具备LabVIEW、python等多种编程语言能力,优势能力集中于:HIL测试,半导体测试,EOL测试和质量检测等多种系统研发集成,拥有10多个实用新型和专利授权。 围绕汽车电子、射频微波、通信、航空航天等行业提供专业可靠的解决方案,现有客户包括华为、德赛西威、蔚来汽车、理想汽车、航天科工集团、清华大学、北京航空航天大学、中电科集团等。 此外,我们还是中国无线电协会、中国通信企业协会、雷达行业协会、RIS智能超表面技术协会等行业协会的会员。 ​
  • 热度 1
    2024-3-22 14:51
    283 次阅读|
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    国产化ARM实验室建设背景 实验室建设必要性 根据中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平的重要文章《加强基础研究 实现高水平科技自立自强》,加强基础研究,是实现高水平科技自立自强的迫切要求,是建设世界科技强国的必由之路。近年来,我国着力打造世界一流科技期刊、建成一批大国重器,基础研究支撑平台建设取得长足进步,但是从根本上破解“两头在外”问题还任重道远。要协同构建中国特色国家实验室体系,科学规划布局前瞻引领型、战略导向型、应用支撑型重大科技基础设施,打好科技仪器设备、操作系统和基础软件国产化攻坚战。 根据教育部发展规划司发布《关于教育领域扩大投资工作有关事项的通知》,明确专项贷款重点支持范围包括:高校教学科研条件及仪器设备更新升级、学校数字化建设,包括校园网络及信息管理系统提档升级,高性能计算系统,信息中心建设,智慧校园,智慧教室,数据中心的国产代替、实验实训等资金的投入建设。 核心技术和设备受制于人是最大的隐患。只有发展自主可控技术,推进国产化替代进程,才能促进国家安全问题的解决。国内科技企业经过多年的自主研发、技术积累,创新能力、产品质量大幅提升,整体产业呈现出由大向强转变的趋势,实现了从无到有,从可用到好用的发展,与国际水平差距逐渐缩小,自主自强能力进一步提升。近年来在国家大力引领下,国产操作系统得到了蓬勃发展,桌面服务器和嵌入式操作系统等为代表的国产软件推动了我国基础软件自主发展的步伐,实现了补短板、国产化替代的目的。目前国产嵌入式操作系统已快速成长与壮大,在军事、通信和安全等领域实现了规模化应用。 因此,不论从教学还是学生的实际需求等方面来说都很有必要建立国产化嵌入式ARM实验室。嵌入式系统已经普遍应用于国防电子、数字家庭、工业自动化、医疗机械、无线通讯等行业。高校建设满足国产化要求的嵌入式ARM实验室,有助于推动当今形式下教学的改革,有助于提高学生的专业技能与专业素养,培养出符合地方经济和社会发展的应用型和实用型人才;此外,实验平台的建设,也为教师提供了教学平台和科研平台,推动教学和科研工作的开展。 ARM技术概述 ARM处理器全称为Advanced RISC Machine,因小尺寸、低功耗、性能强的特点而闻名。ARM架构是小端(little-endian)即低位字节排在内存的低地址端(至少在iOS平台是这样),和x86一样。它和MIPS、PowerPC等一样用的都是RISC,并且很长时间都是32位,但是后来有了叫做ARM64的64位扩展。 ARM7:ARMv4架构 ARM9:ARMv5架构 ARM11:ARMv6架构 ARM-Cortex 系列:ARMv7架构 ARM7没有MMU(内存管理单元),只能叫做MCU(微控制器),不能运行诸如Linux、WinCE等这些现代的多用户多进程操作系统,因为运行这些系统需要MMU,才能给每个用户进程分配进程自己独立的地址空间。ucOS、ucLinux这些精简实时的RTOS不需要MMU,当然可以在ARM7上运行。 ARM9、ARM11,是嵌入式CPU(处理器),带有MMU,可以运行诸如Linux等多用户多进程的操作系统,应用场合也不同于ARM7。 到了ARMv7架构的时候开始以Cortex来命名,并分成Cortex-A、Cortex-R、Cortex-M三个系列。三大系列分工明确: “A”系列面向尖端的基于虚拟内存的操作系统和用户应用; “R”系列针对实时系统; “M”系列对微控制器。 简单的说Cortex-A系列是用于移动领域的CPU,Cortex-R和Cortex-M系列是用于实时控制领域的MCU。 瑞芯微电子有限公司是国内独资的专业集成电路设计公司和经国家认定的集成电路设计企业,专注于数字音视频、移动多媒体芯片级的研究和开发。瑞芯微以市场为导向,技术创新为核心,致力于为客户提供多层次、多平台、多场景的专业解决方案,赋能消费电子、智能硬件、机器视觉、行业应用等多元领域。 ARM教学需求 嵌入式系统是一门综合性非常强的课程,对于嵌入式系统的学习,不仅仅是对理论知识的掌握,更多的是实际开发能力提升,这就需要通过学校建立支撑专业需要的嵌入式ARM实验室,可以对学生基础知识的掌握、综合素质的提高和应用创新能力培养起到较为重要的作用。 目前,许多院校先后建立了不同规模的实验室,目前大部分嵌入式ARM实验室都存在以下问题: 1、学校实验室现有的软硬件环境无法覆盖全面,无法实现准确高效实现项目开发。 2、目前大部分的指导教学都缺乏零基础入门的指导。 3、基础的教学案例无法满足高校科研的需求。 针对以上问题,创龙为高校提供了丰富的教学实验和开发例程,以及相应的视频教程,让高校能够轻松教学和科研。 产品设计及使用上具有以下特点: 1、创龙的嵌入式实验箱在硬件上引出 CPU 全部资源信号引脚,二次开发极其容易,用户只需要专注上层运用,降低了开发难度和时间成本。 2、创龙的嵌入式实验箱配备了开发过程中所需的所有配件和完整的平台开发包,节省软件整理时间,同时提供软件安装教程,上手容易。 3、提供的入门教程实验指导手册包括实验目的、原理、步骤及源码解析等,注重实验的过程,内容详实且丰富,可以帮助学生打好专业基础,快速入门上手,也有利于教师教学计划的开展。 建设目标 适用课程 Cortex-A55 ARM嵌入式实验箱主要用于《ARM 系统开发》、《ARM 应用开发》《物联网通信技术》、《嵌入式系统设计》、《移动互联网技术》、《无线传感器网络》、《物联网设计方法与应用》、《人工智能》等课程。 适用专业 Cortex-A55 ARM嵌入式实验箱主要面向电子信息工程专业方向,同时也可适用于通信工程、电子科学与技术、光电信息工程、计算机科学与技术、自动化、人工智能等相关专业教学。Cortex-A55系列的ARM可以满足自动化、通信等领域的应用需求,可应用于工控,电力,通讯,医疗,媒体,安防,车载,金融,消费电子等领域。 预期目标 ARM嵌入式实验室建设拟达成的预期教学培养目标如下: 学生理解嵌入式ARM系统的基本原理; 学生了解嵌入式ARM微处理器的结构和组成; 学生掌握嵌入式ARM系统开发的过程和基本方法; 学生掌握学会Linux开发的基本知识、程序架构、开发流程; 培养学生嵌入式系统设计能力、实践动手能力、嵌入式系统分析与调试能力。 Cortex-A55 国产化ARM教学平台 产品特点 TL3568-PlusTEB是创龙是一款基于瑞芯微 RK3568J处理器设计的四核 ARM Cortex-A55 全国产嵌入式教学实验箱,提供了丰富的教学实验,适合高校以及研究所等实验机构。 其中, SOM-TL3568 是一款基于瑞芯微 RK3568J处理器设计的四核 ARM Cortex-A55 全国产工业核心板,主频高达 1.8GHz。核心板 CPU、ROM、RAM、电源、晶振、连接器等所有器件均采用国产工业级方案,国产化率 100%。RK3568J是一款采用ARM架构的通用型SoC,主要应用于智能硬件和工业应用。CPU采用四核A55架构处理器,集成Mali G52图形处理器和独立的人工智能NPU处理器。RK3568J支持三屏异显,支持CAN、UART、SPI、IIC、IIS.SATA等接口,适合工控类应用,支持鸿蒙OS、安卓、Linux、Ubuntu、 Debian等操作系统,非常适合二次开发。 TL3568-PlusTEB的产品特点如下: 基于瑞芯微 RK3568J,四核 ARM Cortex-A55处理器,主频1.8GHz。 实验箱含实验板、7寸触摸屏、7寸全键盘,可选多种拓展模块。 实验箱支持:音频输入输出接口、摄像头接口、4G、NVMe接口、ADC、波形发生器、Ethernet、RS232、RTC、LCD、HDMI、USB HOST、USB OTG、SPI、IIC、GPIO、PWM、SD等外设与接口。 实验箱支持翼辉操作系统显示界面。 适用于嵌入式系统、物联网、无线传感器、人工智能等教学领域。
  • 热度 1
    2024-3-22 14:07
    252 次阅读|
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    适用课程 Cortex-A55 ARM嵌入式实验箱主要用于《ARM 系统开发》、《ARM 应用开发》《物联网通信技术》、《嵌入式系统设计》、《移动互联网技术》、《无线传感器网络》、《物联网设计方法与应用》、《人工智能》等课程。 适用专业 Cortex-A55 ARM嵌入式实验箱主要面向电子信息工程专业方向,同时也可适用于通信工程、电子科学与技术、光电信息工程、计算机科学与技术、自动化、人工智能等相关专业教学。Cortex-A55系列的ARM可以满足自动化、通信等领域的应用需求,可应用于工控,电力,通讯,医疗,媒体,安防,车载,金融,消费电子等领域。 预期目标 ARM嵌入式实验室建设拟达成的预期教学培养目标如下: 学生理解嵌入式ARM系统的基本原理; 学生了解嵌入式ARM微处理器的结构和组成; 学生掌握嵌入式ARM系统开发的过程和基本方法; 学生掌握学会Linux开发的基本知识、程序架构、开发流程; 培养学生嵌入式系统设计能力、实践动手能力、嵌入式系统分析与调试能力。 Cortex-A55 国产化ARM教学平台 产品特点 TL3568-PlusTEB是创龙教仪基于瑞芯微 RK3568J处理器设计的四核 ARM Cortex-A55 国产嵌入式教学实验箱,提供了丰富的教学实验,适合高校以及研究所等实验机构。 其中,SOM-TL3568 是一款基于瑞芯微 RK3568J处理器设计的四核 ARM Cortex-A55 全国产工业核心板,主频高达 1.8GHz。核心板 CPU、ROM、RAM、电源、晶振、连接器等所有器件均采用国产工业级方案,国产化率 100%。RK3568J是一款采用ARM架构的通用型SoC,主要应用于智能硬件和工业应用。CPU采用四核A55架构处理器,集成Mali G52图形处理器和独立的人工智能NPU处理器。RK3568J支持三屏异显,支持CAN、UART、SPI、IIC、IIS.SATA等接口,适合工控类应用,支持鸿蒙OS、安卓、Linux、Ubuntu、 Debian等操作系统,非常适合二次开发。 TL3568-PlusTEB的产品特点如下: 基于瑞芯微 RK3568J,四核 ARM Cortex-A55处理器,主频1.8GHz。 实验箱含实验板、7寸触摸屏、7寸全键盘,可选多种拓展模块。 实验箱支持:音频输入输出接口、摄像头接口、4G、NVMe接口、ADC、波形发生器、Ethernet、RS232、RTC、LCD、HDMI、USB HOST、USB OTG、SPI、IIC、GPIO、PWM、SD等外设与接口。 实验箱支持翼辉操作系统显示界面。 适用于嵌入式系统、物联网、无线传感器、人工智能等教学领域。 实验板硬件参数 配套模块 软件资源
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  • 所需E币: 5
    时间: 2024-3-13 13:47
    大小: 1.45MB
    上传者: 美格智能
    大模型作为人工智能发展脉络中的里程碑,引发了新一轮的科技创新浪潮其以强大的计算能力和深度学习技术,极大地提高了内容生产效率,促进内容生产方式颠覆式变革。各行各业纷纷布局大模型应用,把握智能化发展的机遇。然而,大模型也面临隐私泄露、侵犯第三方权益以及违背伦理等潜在风险,引发了社会各界的关注和担忧。随着大模型的广泛应用,加快完善大模型的立法监管以确保大模型的应用与发展符合伦理道德和社会价值观,推动人工智能科技的健康发展变得迫在眉睫。世界上主要国家和地区均着手并加快完善大模型相关的法律监管。例如,欧盟以《人工智能法案》为核心,结合大模型可能涉及的其他领域的立法,逐步建立起专项法案为主、现存法规为辅的人工智能法律监管框架;美国对于人工智能大模型的立法较为分散,各州分别各自推进人工智能立法,联邦政府则试图在现有的立法框架及监管规则内对大模型及人工智能进行规制,但同时,人工智能相关的联邦专项立法提案也在推进当中。我国围绕网络安全、数据安全、个人信息保护等重点领域制定了法律法规,并及时跟进人工智能技术创新发展态势,先后针对互联网信息推荐、生成式人工智能等技术领域出台了管理办法,建立了法律法规和标准规范相协调的人工智能监管制度体系。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-1-30 15:29
    大小: 2.32KB
    今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么?众所周知,AI人工智能是当前最热门的技术之一,那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢?我们今天就来唠一唠。算法工程师是一个很高端的岗位,要求有很高的数学水平和逻辑思维能力,需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。学历要求:本科及其以上学历,大多数都是硕士及其以上学历。语言要求:英语要求熟练,基本上可以阅读国外相关的专业书刊。另外,还必须要掌握计算机相关的知识,能够熟练使用仿真工具MATLAB等,必须要掌握一门编程语言。那算法工程师到底具体需要哪些知识第一个:肯定就是数学和统计学数学和统计学是算法工程师必备的基础知识,要掌握线性代数、概率论、统计学等知识,才能理解和应用各种机器学习算法和模型。第二个:数据结构和算法数据结构和算法是算法工程师必备的知识,需要熟练掌握各种数据结构和算法,如数组、链表、树、图、排序、查找、动态规划等,以便能够设计和实现高效的算法。第三个:编程语言和工具算法工程师需要熟练掌握至少一门编程语言,如Python、C++等,并熟悉常用的开发工具和框架,如Git、JupyterNotebook、PyTorch等。第四个:深度学习深度学习是机器学习的一个子集,常见的深度学习算法包括受限波尔兹曼机、DeepBeliefNetworks、卷积网络、堆栈式自动编码器等。第五个:算法基础算法工程师需要掌握算法基础,包括线性代数、概率论与数理统计、数据结构、算法分析与设计等方面的知识。当然还有很多,在此就不一一列举,主要分为4个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。接下来,我们聊聊大家最关心的薪资这块。算法岗位薪资方面:在前几年,算法岗的薪资确实是比开发岗要高很多,可以称之为红利期。但最近几年,算法和开发岗有趋于拉平的意思,但是相对来说,同级情况下,算法岗还是要高1~2k的样子。领域分类:算法岗位的方向还是很多的,一方面是按技术领域,可以划分为计算视觉(CV),自然语言处理(NLP),AIGC,语音算法等等。另一方面是按行业领域,分成气象、交通、工业。。。等等等等。方向不一样,技术栈相差非常大了。优缺点在薪资方面,算法打赢开发。在难度方面,算法打赢开发。在工作强度方面,开发打赢算法。在岗位数量方面,开发打赢算法。在职业周期长度方面,算法打赢开发。(这也是一些焦虑状态下的程序员对算法岗动心的原因)在职业发展上限方面,算法打赢开发。最后我们来谈谈十大基础算法都有哪些。一、选择排序过程简单描述:首先,找到数组中最小的那个元素,其次,将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次,在剩下的元素中找到最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复,直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。二、插入排序我们在玩打牌的时候,你是怎么整理那些牌的呢?一种简单的方法就是一张一张的来,将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候,为了要插入元素,我们需要腾出空间,将其余所有元素在插入之前都向右移动一位,这种算法我们称之为插入排序。三、冒泡排序1、把第一个元素与第二个元素比较,如果第一个比第二个大,则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素,如果第二个比第三个大,则交换他们的位置….四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、计数排序八、桶排序九、基数排序十、堆排序
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    时间: 2024-1-30 12:04
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    上传者: 开心就很好了
    今天给大家讲讲关于AI,打通视觉,NLP,机器学习,深度学习,推荐搜索,AIGC,大模型等等这些当下最热门技术,我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一:从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二:从AI核心技术理论体系构建到项目实战:机器学习&深度学习阶段三:构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四:AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五:AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六:AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七:AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八:NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九:AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先,我们先来说说什么是人工智能:人工智能(ArtificialIntelligence),简称为AI,是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器,使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言,这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学,其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域,它受到人类大脑神经网络的启发,旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。接下来,我们讲解环境的安装配置:安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子:直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建,数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式(形状,数据类型),创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状,重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分:案例1:导入两个列表到Dataset举一个例子,fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2:导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类,因此数据可以从外部导入,我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作,数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")
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    上传者: 木头1233
    基于python人工智能算法的五官识别设计资料
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    智慧的疆界:从图灵机到人工智能-周志明
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    2019年人工智能发展白皮书(中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室)
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    人工智能简史-刘韩-人民邮电出版社(epub格式,附阅读器安装程序)
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    人工智能:国家人工智能战略行动抓手-腾讯研究院-中国信通院互联网法律研究中心-2017(epub格式,附阅读器安装程序)
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    人工智能导论(第4版)-王万良-高等教育出版社
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    TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用-林大贵
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    人工智能哲学-[英]MargaretA.Boden
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    时间: 2023-4-20 10:45
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    科学的极致:漫谈人工智能-(图灵原创)-集智俱乐部
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    人工智能伦理-于江生-清华大学出版社(epub格式,附阅读器安装程序)
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    上传者: Jpower
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    人工智能基础-邵军力-张景-魏长华