【AI】人工智能之深度学习（1）—— 入门

简介

人工智能包含的东西很多，据我所了解的，主要包括以下的内容（可能不全，望指点），NLP自然语言处理引擎、DL机器学习引擎、KG知识图谱引擎、CV计算机视觉引擎、DL深度学习引擎，可能还有其他的，本人在这方面涉及的不多，就知道这么多，望多多指教，我们开始从DL深度学习引擎开始。

深度学习

深度学习可以在这些网站下入手：https://www.paddlepaddle.org.cn/
里面包含很多的模型和示例，是一个适合学习和入门的网站，当然学习这个之前，其他的某些技能还是要学会的，不然真的还是比较难的，首先：

1. Python
   Python是学习人工智能必不可少的语言，很多模型示例都是使用Python写的，这属于基本技能和工具，还是要掌握的。
2. 神经网络
   主要包括 线性神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等等，高数、线性代数可以补一补，里面会有矩阵、线性回归之类的。，难呀
3. 计算机视觉
4. 自然语言
5. 服务器
   深度学习很多都是基于GPU的，所以买的服务器必须要有GPU，，多大呢，看你的实例，当然越多越贵越好，以下作为参考： AMD和NVIDIA是专用GPU的两大主要制造商。NVIDIA是第一个进入深度学习领域的公司，通过CUDA为深度学习框架提供更好的支持。因此，大多数买家选择NVIDIA GPU。NVIDIA提供两种类型的GPU，针对个人用户（例如，通过GTX和RTX系列）和企业用户（通过其Tesla系列）。

后面有时间会介绍：

• OCR

paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false

• 文字识别

paddlespeech cls --input input.wav
paddlespeech vector --task spk --input input_16k.wav

• 文字转语音

paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用飞桨深度学习框架！" --output output.wav

• 对象识别
• 对象跟踪
• 语义分析
• 英译中文 等等

想做的事情很多，主要看有没有时间，而且目前的经济还不允许，只能用业务时间，加把劲。