大家好，关于tensor人工智能框架很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于tempo人工智能平台的知识，希望对各位有所帮助！
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TensorFlow可以做哪些有趣的事？
图像风格转换,neural-style可以生成各种有意思的图:anishathalye/neural-style（链接https://github.com/anishathalye/neural-style）给素描黑白画，自动上色：pfnet/PaintsChainer（链接https://github.com/pfnet/PaintsChainer）图像描述，imagecaption:im2txt（链接https://github.com/iFighting/models/tree/master/im2txt）
人脸方面
微软给出的猜年龄的应用HowolddoIlook?（链接https://how-old.net/）之前小度机器人的跨年龄识别，基于你现在的照片，识别出小时候的你GAN生成格式各样的人脸GANs-生成对抗网络(生成明星脸)人脸颜值自动打分判断女明星是否整容nlp&&rnn
生成古诗词：基于RNN生成古诗词创作歌曲，歌曲风格转换Reinforcementlearning
结合RL玩游戏的，愤怒的小鸟，超级马里奥DeepLearningFlappyBird（链接https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird）还有模拟自动驾驶的，用TensorFlow实现MarioKart游戏自动驾驶(TensorKart，链接https://github.com/kevinhughes27/TensorKart)，Udacity自驾模拟项目Nanodegree(upul/behavioral_cloning，链接https://github.com/upul/Behavioral-Cloning)我觉得现在学习deeplearning，犹如学习功夫一样，内外兼修，数学建模能力，网络结构建模等能力是内功，在各个领域的应用是招式，现在各式各样的招式都有。总之，能做到非常多的好玩有意思的东西。
de8s和欧雷有什么区别
de8s和欧雷是两种不同的古代战争武器。两者的区别在于使用方式和材料不同。de8s是一种利用手臂力量将它击打到目标上的武器，常用的材料是木头和铁。欧雷则是一种需要拉弦后弹射的武器，常用的材料是木头和兽皮。尽管它们都是古代战争武器，但由于使用方式和材料不同，它们在实际战争中所扮演的角色也不一样。
mindspore介绍
MindSpore是华为公司推出的一款机器学习开发框架。它是面向全场景的生态型AI计算框架，可支持端云协同、水平可扩展、异构加速等功能。通过MindSpore，用户可以进行各种深度学习相关的任务开发，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能医疗等。同时，MindSpore也支持python编程语言，是使用python编写深度学习网络的一种方式。MindSpore的开源目标是让广泛的用户能够方便、自由、高效地利用其先进的功能和性能进行深度学习计算和开发。
初学者应该如何从零开始学习人工智能？
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。
“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）
YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk
深度学习关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。
MITDeepLearning（深度学习）一书。
UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）
deeplearning.net教程
MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书
SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书
人工智能“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）
G?del,Escher,Bach
我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物)。
PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）
MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）
线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）
MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）
CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程
概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频
edxprobabilitycourse（edx概率课程）
计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
其他资源Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。
kaggle?–机器学习平台
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！OK，关于tensor人工智能框架和tempo人工智能平台的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。