人工智能实验室

人工智能技术架构

 

一、基础架构层

包括云计算、芯片以及 TensorFlow、PaddlePaddle等的框架。

 

二、通用技术层

在基础层之上,它包括例如计算机视觉、语音识别、语义理解、机器翻译等。

 

三、人工智能+

也就是应用层。利用底层和中间层把技术应用到各行各业。比如在机器人、智能家居、智能农业、智能交通管理、智慧城市管理、生物医学等领域的应用。

 

 

人工智能实验室建设总架构

 

 

人工智能实验体系

 

一、语言基础

Python环境搭建与处理、Python数据类型、Python字符串处理、Python异常处理、Python字典、Python正则表达式

 

二、计算机视觉

图像获取、图像预处理、特征提取、检测分割、模式识别、图像理解、图像分类、运动目标检测

 

三、语音识别

基础实验、语音采集与处理、语音编码、单字识别、语音控制与分析

 

四、高级框架

TFLearn、加载数据、构建网络模型、训练模型

 

五、自然语言处理

特征提取、模型选择、MFCC特征向量、文本处理

 

六、基本框架

TensorFlow环境搭建、常用API、神经元函数及优化、模型的存储与加载、卷积神经网络、循环神经网络

 

七、实战项目案例

手写数字识别、人脸识别、车牌识别、目标识别、运动物体位置检测、人工智能教学实验平台、智慧城市沙盘、全向车型搬运机器人

 

八、机器学习算法

决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻算法、线性回归、SVM支持向量机、神经网络算法

 

 

人工智能教学实验平台

 

 

人工智能机器人

 

服务热线

13806039854

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