达优高科 一、什么是“人工智能开源深度学习平台”（开源框架）？
人工智能深度学习平台本质是一个“免费的开发工具集合”，开发人员像搭积木一样，根据自身行业的特点和场景需要，利用平台提供的开发工具、选择合适的任务、预训练模型和深度神经网络，导入数据进行训练并得出模型，最终实现部署。
开发人员可直接利用平台上的工具和任务模型，按照自己的需求进行二次开发，无需再开发基础模型，能极大的减轻工作量，减少重复劳动，提升整体的开发效率。
人工智能深度学习平台就像电脑或者手机的操作系统，起到承上启下的作用，下接高性能芯片和大型计算系统，上承各种业务模型和行业应用。
平台的主要使用流程分为下面三个步骤：
1、 开发者根据自身需求，选择相应的任务和预训练模型，然后导入已经标注好的数据
2、 训练并得出模型，对模型进行校验
3、 部署
市面上比较常用的深度学习平台包括以下几个：
1、百度的PP飞浆
2、Google的TensorFlow
3、Facebook的Caffe2
4、微软的Cognitive Toolkit
二、国内百度、小米、阿里巴巴谁的人工智能开源库好用？
百度有PaddlePaddle, 中文名叫飞桨。深度学习开源框架。16年开源。现在最新版本2.0 rc. 全国有那么一百来万开发者会用吧。
Paddle算子比PyTorch少。组件比PyTorch多。写法都很简单。
Paddle有几个模型还是很强的，例如中文NLP领域的Ernie模型，各方面压谷歌BERT一头。ppYolo比原始的YoloV3/V4也有明显提升。最近用着感觉还不错。
国内华为和旷視也有类似的东西。但成熟度还要再等等。
阿里和小米嘛，没听说过他们有类似的东西......
三、谷歌人工智能 开源
谷歌是一家全球知名的科技公司，致力于推动人工智能和开源技术领域的发展。作为一家领先的互联网企业，谷歌在人工智能领域的研究和应用享有盛誉，同时也在开源社区中扮演着重要角色。
谷歌在人工智能领域的发展
作为一家技术创新驱动的公司，谷歌一直致力于人工智能技术的研究和应用。谷歌人工智能团队的科研成果不仅在学术界引起广泛关注，也为公司产品和服务的优化提供了强大支持。
谷歌的深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突出成就，例如谷歌翻译、谷歌助手等产品就充分展现了公司在人工智能方面的实力。
谷歌开源项目的重要性
谷歌一直支持开源技术，并通过开源项目来促进技术创新和行业发展。谷歌开源的工具和框架在全球范围内得到广泛应用，为开发者和研究者提供了丰富的资源和工具支持。
谷歌开源的TensorFlow框架在机器学习领域备受推崇，成为众多研究者和开发者首选的工具之一。该框架的开源不仅推动了人工智能技术的发展，也促进了行业间的合作与交流。
谷歌人工智能和开源的未来展望
随着人工智能技术的不断发展，谷歌将继续加大在人工智能领域的投入和研究力度，推动人工智能技术的创新和应用。
同时，谷歌将继续积极参与开源社区，贡献更多优秀的开源项目，促进技术共享和交流，推动整个行业的发展和进步。
四、如何读懂人工智能开源项目？
千万别读，跟着做就完了。做着做着你就懂了
五、人工智能开源平台的使用方式？
人工智能开源平台本质是一个“免费的开发工具集合”，开发人员像搭积木一样，根据自身行业的特点和场景需要，利用平台提供的开发工具、选择合适的任务、预训练模型和深度神经网络，导入数据进行训练并得出模型，最终实现部署。
开发人员可直接利用平台上的工具和任务模型，按照自己的需求进行二次开发，无需再开发基础模型，能极大的减轻工作量，减少重复劳动，提升整体的开发效率。
六、人工智能开源是什么意思？
AI开源指的是人工智能领域的开源系统，即任何人都可以获取、使用和分享人工智能技术代码，促进技术发展。
它可以促进协作创新。通过开源，不同的开发者和团队可以共同开发、改进和优化人工智能技术，形成协同创新的局面。这种协作可以加速人工智能技术的发展和应用，同时也可以提高开发者的技能和知识水平。
七、人工智能技术开源
人工智能技术开源的意义
随着科技的不断进步，人工智能已经成为当今世界的一个热门话题。人工智能技术的开源在近年来越来越受到关注，并为科技行业带来了巨大的影响。那么，人工智能技术开源到底意味着什么呢？本文将探讨人工智能技术开源的意义以及它对我们的生活、工作和社会带来的潜在影响。
1. 技术的共享与创新
人工智能技术的开源意味着研究人员和开发者可以公开发布他们的代码和算法，使得其他人可以免费使用和修改这些技术。这种开放合作的方式有助于促进技术的共享与创新，加快了人工智能技术的发展速度。
通过开源，人工智能技术可以更快地普及和应用于各个领域。研究人员和开发者可以共同努力，改进已有的技术并开发新的应用。这种合作能够加快技术创新的周期，提高技术的质量和效率。
2. 降低技术门槛
人工智能技术一直被认为是高门槛的技术领域，但通过开源，人工智能技术的学习和应用变得更加容易。任何人都可以通过开源社区获取到最新的人工智能技术资料和学习资源，无需深厚的技术背景或昂贵的学习成本。
开源技术的共享还可以促进技术普及的平等性。任何有兴趣的个人或组织都可以自由地获取并使用这些技术，无论是大公司还是创业者，都能够享受到人工智能技术带来的好处。这种平等的机会有助于推动社会的发展和进步。
3. 促进行业合作与竞争
人工智能技术的开源带来了行业间更加紧密的合作与竞争。通过开源，不同公司、组织和研究机构可以共同合作，分享技术和资源。这种合作有助于加快技术的进步和创新，同时也推动了更加激烈的竞争。
行业合作和竞争的加剧将推动人工智能技术的不断发展和提升。各个机构之间的交流与竞争将推动技术的迭代和进步，促使人工智能技术更好地满足社会的需求，为人们提供更好的产品和服务。
4. 隐私与伦理问题的关注
人工智能技术开源也引发了对于隐私和伦理问题的更多关注。在人工智能技术的开源背景下，加强隐私和伦理的保护显得尤为重要。
开源技术的共享可能会导致个人信息的泄露和滥用。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，保护用户数据的隐私已经成为一个挑战。因此，需要加强相关法律法规和伦理框架的建设，确保人工智能技术的应用是基于合法、合规和道德的。
人工智能技术开源的未来展望
人工智能技术开源在当前已经取得了许多积极的成果，但也还存在一些挑战和问题。然而，我们对于人工智能技术开源的未来充满信心。
首先，人工智能技术开源将进一步推动技术的创新和突破。随着越来越多的人参与到开源社区中，将有更多的智慧和创造力注入到人工智能技术中。这将推动人工智能技术不断迭代和升级，带来更加先进和高效的解决方案。
其次，人工智能技术的开源将加速人工智能与其他领域的融合。人工智能技术正在逐步渗透到医疗、金融、教育等各个行业中。通过开源技术的共享与合作，不同领域的专家和从业者可以更方便地将人工智能技术与自身领域的专业知识相结合，创造出更具创新性和实用性的解决方案。
最后，人工智能技术开源将进一步促进国际间的科技合作和发展。在全球化的背景下，开源技术的共享将无视地域和国界，促进不同国家之间的交流与合作。这有助于加快人工智能技术在全球范围内的推广与应用，推动全球科技的进步与发展。
综上所述，人工智能技术开源对于促进技术的共享与创新、降低技术门槛、促进行业合作与竞争以及引发对隐私与伦理问题的关注具有重要意义。相信在不久的将来，人工智能技术开源将为我们带来更多的机遇和挑战，推动人工智能技术的进一步发展与应用。
八、机器学习百度开源
机器学习是一门致力于研究如何通过计算机系统学习数据模式并做出预测或决策的学科。随着人工智能技术的迅速发展，机器学习在各个领域都有着广泛的应用，包括自然语言处理、图像识别、医疗诊断等。
百度作为国内领先的互联网公司之一，一直在积极探索机器学习和人工智能技术的应用。其在机器学习领域的研究成果备受关注。
作为人工智能技术的重要分支之一，机器学习在百度的开源项目中也有着重要的地位。通过开源项目，百度不仅能够分享自己的技术成果，也能够吸引全球开发者共同参与，推动整个行业的发展。
百度开源项目对于机器学习领域的意义
百度开源项目在机器学习领域的意义不言而喻。首先，通过开源项目，百度向全球开发者展示了自己在机器学习领域的研究成果和技术实力，增强了在人工智能领域的声誉和地位。
其次，开源项目为广大开发者提供了学习和交流的平台，促进了机器学习技术的传播和普及。开源项目还可以吸引优秀的人才加入，推动团队的技术创新和发展。
最重要的是，通过开源项目，百度能够与全球顶尖的研究机构和企业建立合作关系，共同推动机器学习技术的发展，实现技术的互惠共赢。
目前百度开源的机器学习项目
- 百度飞桨（PaddlePaddle）：百度自主研发的深度学习平台，支持多种机器学习模型和算法，可应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。飞桨在行业内具有较高的知名度和影响力。
- 百度EasyDL：面向非专业开发者的深度学习平台，提供简单易用的机器学习工具和服务，帮助用户快速上手深度学习技术。
- 百度Brain：百度人工智能研究院开源的深度学习库，包含各种深度学习算法和模型，帮助研究者和开发者加快实验验证和模型开发的速度。
上述几个项目代表了百度在机器学习领域的技术实力和创新能力。不仅如此，这些开源项目也为整个人工智能行业的不断发展和完善做出了积极的贡献。
未来百度开源项目的展望
随着人工智能技术的不断演进，百度在机器学习领域的开源项目也将不断拓展和更新。未来，百度有望推出更多更先进的机器学习技术和平台，为用户和开发者提供更加优秀的服务和工具。
同时，百度将继续积极参与到人工智能技术的研究和推广中，与全球各界合作伙伴携手共进，共同推动机器学习技术及其应用的不断发展和创新。
百度开源项目在机器学习领域的影响力将会越来越大，为整个科技行业的进步和繁荣贡献力量。让我们拭目以待，共同见证机器学习技术未来的辉煌。
九、人工智能开源的意义是什么？
专业相关，我觉得有必要澄清几个概念：
开源的概念在深度学习方面一直有一些灰色地带。
一般讲开源，就是单纯地开放源代码，但是在深度学习领域，有些东西如果不开放，其实还是会不容易复现结果的，甚至有些东西开放了也很难复现。
- 数据集： 众所周知，深度学习是使用大量的数据去训练模型从而得到满意的效果的。这里面，训练数据集是否开放，常常是一个很矛盾的事情。一方面，数据本身的获取需要大量的投入，不光是法律上的许可、采集数据的成本、授权的支出，还有后期的数据标注、清洗、增强等等一系列的成本，因此一个准确好用的数据集常常是一个课题组数年的积淀，这些东西其实很多时候都是半保密的。另一方面，数据本身的公开常常也会引发一些法律上问题，比如人脸的滥用，个人隐私信息泄漏，数据集本身采集的bias导致的一些伦理问题（比如黑人被识别为猩猩）。加上图像和声音相关的数据集动不动就几十上百个G的大小，有些甚至要上T，公开下载的服务器带宽压力也是很要命的。这些都会导致数据集开源很困难。而没有正确的数据集，想要完美复现模型效果是很困难的。
- 模型结构和模型参数：对于像BERT和GPT3这种参数数目天文数字的模型，单单公开代码和模型结构完全没有意义，只有大公司使用TPU成年累月在海量数据下24小时不停地跑才能得到这些结果。普通的研究者完全没有能力进行这个过程，慢慢地就会形成所谓的算力霸权。这些东西，开放后的可解释性完全没有，又不能复现，甚至它们使用的数据集也是保密的。这种情况下，所谓的finetune来优化的意义很有限，开源不开源，你都只能用它。
- 超参的选择和具体寻找超参的过程：深度学习俗称炼丹，想要得到最好的结果，一些超参的选择非常重要，有的时候甚至超过模型本身的结构微调。而得到这些效果比较好的超参的过程纯粹是一门艺术，有的要靠经验，有时候靠直觉，有的时候要靠海量的计算才能获取。这个东西就使得公开超参却不公开超参的获取方法变成了一门玄学。你用这个参数就会效果超好，稍微动一下效果就差了，改改模型结构原来的超参就不好用了，但是你又不清楚怎么才能优化。有的年轻开发者就是天天调参调参，变成了调参侠，这也是深度学习的开发者的一个误区。
综上所述，人工智能开源，是存在一个灰色地带的。真正开源的意义当然是避免知识垄断，使得每个人都能获得代码的阅读，修改以及再发布权利。这一点人工智能的开源同其它代码开源的意义没有任何差别，但是人工智能特别是深度模型的开源确实存在一些特殊的地方，这不单单是是否选择开放的问题，而是是否具有可解释性和可操作性的问题。巨大的参数如同被混淆过的源码，虽然能执行和被修改，但是本质上并不能为人们轻松理解和修改，也就无法等同于真正的开源。如何使用更小的数据作出更加简洁，更加具有可解释性，能够胜任多种复杂任务的通用人工智能模型，目前正是人工智能的科技新前沿。
十、人工智能都有哪些知名的开源项目？
来啦来啦，我带着黑魔法来啦～
1、Real-Time-Person-Removal 在 Web 浏览器中实时移除人像。该项目采用 JavaScript+TensorFlow.js 实现“凭空消失”
2、Real-Time-Voice-Cloning 克隆某个人说话声音的 AI 项目。仅需几秒音频，就能模仿出原音频的人声
3、Real-ESRGAN 图像超分辨率模型，修复漫画图像的效果惊艳。通过 AI 技术将低分辨率、模糊的图像修复成高清图像，可用于图像放大和提升质量。基于它实现的桌面工具，还有可以直接使用的 Python 脚本，快去试试效果吧
4、GameAISDK 基于图像识别的 AI 自动化框架，支持吃鸡类、射击类、MOBA 类等游戏类型。内置多种图像识别算法和 AI 算法，不用抠图完全基于图像识别的 AI 训练和框架
5、DouZero_For_HappyDouDiZhu 基于快手开源的斗地主强化学习框架，实现的欢乐斗地主 AI 助手
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