Проблемы искусственного интеллекта

От идеи до воплощения проекта в жизнь

В созданной экспертами в области искусственного интеллекта, машинного обучения и углубленного изучения серии руководств для практического обучения представлены инструментальные средства, инфраструктуры и методы для создания приложений с мощными возможностями искусственного интеллекта.

Ознакомиться

  • Контейнеры Docker*
  • Прикладной программный интерфейс нейронной сети Keras
  • Библиотека программного обеспечения TensorFlow* для создания машинного интеллекта
  • Инфраструктура углубленного изучения Caffe*

Рекомендуемое

  • Общее знакомство с Python*
  • Основы линейной алгебры
  • Основы статистики
  • Основы теории вероятности
  • Знакомство с ресурсом GitHub*

Если у вас нет этих навыков, вы можете использовать наш исходный код и тиражировать среду для разработки собственных приложений. Пользователи, не обладающие техническими знаниями, могут получить исчерпывающие сведения и информацию о том, как создавать приложения искусственного интеллекта.

Серия учебных курсов

Идеи и планирование

Начните свой проект, определив основной набор целей, источников данных, технологических ограничений, группы разработки и стратегический план.

Создание приложений с использование мощных функций искусственного интеллекта
Ознакомьтесь с инструментальными средствами, инфраструктурой и методами для разработки возможностей искусственного интеллекта на основе процесса создания примера приложения.

Идеи
Познакомьтесь с творческим процессом превращения концепции в продукт. Идентифицируйте ваших конечных пользователей, проведите мозговой штурм, наметьте примеры использования и дайте оценку осуществимости вашей идеи.

Формирование группы разработки искусственного интеллекта
Подумайте об участниках, которые могут быть нужны в вашей группе, о роли и навыках каждого из них и о том, как найти им наиболее подходящие занятия.

Планирование проектов
Определите задачи для вашего проекта искусственного интеллекта, используя различный анализ проектов и методики планирования, а также узнайте об общих принципах управления проектами.

Технологии и инфраструктура

Узнайте, как осуществляется сбор, анализ, предварительная обработка и классификация данных. Изучите различные инфраструктуры, выберите наиболее подходящую для ваших нужд, а также идентифицируйте центр обработки данных и возможности облачных вычислений.

Выбор инфраструктуры углубленного изучения
Сравните и оцените инфраструктуры углубленного изучения, а также познакомьтесь с методикой оценки, которая может использоваться во время выбора.

Выбор вычислительной инфраструктуры искусственного интеллекта
Изучите различные виды инфраструктур, а также предлагаемые Intel вычислительные ресурсы, которые могут быть использованы для реализации функций углубленного изучения.

Дополнение возможностей искусственного интеллекта человеческим разумом с помощью средств Amazon Mechanical Turk*
Узнайте, как использовать краудсорсинг для создания расширяемых решений и выполнения задач для человеческого разума и искусственного интеллекта с помощью средств Amazon Mechanical Turk, и получите советы для их эффективного применения.

Выбор функций краудсорсинга для поиска изображений
Используйте краудсорсинг в потоке данных для расширения возможностей классификации и аннотирования больших наборов изображений.

Технологии аннотации данных
Познакомьтесь с различными методами и протоколами данных. Используя примеры, взятые из реальной жизни, познакомьтесь с тем, как использовать их в ваших проектах.

Установка портативной опытной среды для углубленного изучения с использованием ПО Docker*
Познакомьтесь с ПО Docker*, выполнив действия установки портативной среды и обучения простой нейронной сети.

Разработка и развертывание приложений

Преобразуйте свой прототип в рабочее приложение и подготовите его к выпуску.

Использование TensorFlow для разработки прикладных интерфейсов искусственного интеллекта веб-приложений

В этой заключительной статье представлены пошаговые инструкции для развертывания прикладных программных интерфейсов веб-сервисов, в число которых входит распознавание эмоций (обработка изображений) и создание музыки, включая веб-сервер приложений с пользовательским интерфейсом.