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人工智能开发效率如何提高

这期内容当中小编将会给大家带来有关人工智能开发效率如何提高,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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人工智能开发课程适学人群:

公开课的学习门槛并不高,只要你是一个对人工智能开发感兴趣,并且希望提升自我持续发展能力的IT程序员,你就可以来看本门视频课程。

人工智能开发课程主讲内容:

1、人工智能三要素

(1)数据

只有经过大量的训练,神经网络才能总结出规律,应用到新的样本上。因此,对于AI而言,大量的数据太重要了,而且需要覆盖各种可能的场景,这样才能得到一个表现良好的模型,看起来更智能。

(2)算力

有了数据之后,需要进行训练,不断地训练。当然只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的,所以需要反复的训练。除了训练,AI实际需要运行在硬件上,也需要推理,这些都需要算力的支撑。

(3)算法

算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper,开源的网络代码,各种AutoML自动化手段,使得算法的门槛越来越低。因为算力需要芯片支撑,是大公司争夺的主要阵地,留下的只有算法了。

2、如何选择算力设备

(1)CPU:算力要求低,算法逻辑验证;小批量数据;训练和推理网络简单;缺点是算力低。

(2)GPU:适用于开发,能够快速部署;算力可调配;训练和推理速度快;缺点是功耗大,机动性差。

(3)FPGA:灵活性好,可编程;计算能力强;环境适应性广;缺点是价格高,适用范围小。

(4)ASIC:适用专用场景定制芯片,性能好;环境适应性广;缺点是投入成本高,只适用固定场景。

3、如何选择算法框架、算法与头部开发语言

4、AI开发常见故障与解决思路

人工智能开发效率如何提高

上述就是小编为大家分享的人工智能开发效率如何提高了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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