人工智能內(nèi)容偽原創(chuàng)工具

比較近舍友靜悄悄地在用一個人工智能軟件，這個軟件我后面再談，從某種意義上說，過去技術(shù)行業(yè)的競爭就是Operation System的競爭。誰擁有Operation System的發(fā)言權(quán)，誰就會掌握生態(tài)，開發(fā)人員和應用程序。從PC到智能手機，掌握Operation System的幾家美國公司不僅是地球上比較賺錢的公司，還是全球技術(shù)開發(fā)的“生命線”。在AI時代，Deep Learning正將人工智能帶入工業(yè)生產(chǎn)階段，Deep Learning框架是智能時代的Operation System，人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作方面，有些什么軟件呢？下面就來給大家介紹一下。

近年來，Deep Learning的研究和應用熱潮持續(xù)增長，已經(jīng)有一些科技公司開始研發(fā)智能寫作了，前面說過我舍友用的那個，叫做小發(fā)貓AI+，估計開發(fā)人員喜歡擼貓吧，取了一個這么奇怪的名字，下面來試試這個軟件順便跟大家科普一下人工智能這幾年的發(fā)展情況，并且出現(xiàn)了各種開源Deep Learning框架，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4和Neon。 Google，Microsoft，Amazon和Facebook等商業(yè)巨頭也加入了Deep Learning框架大戰(zhàn)。國內(nèi)的百度和鄙視者也在開發(fā)和使用自己開發(fā)的Deep Learning框架。

人工智能寫作達到不錯的水平

在當前工業(yè)革命和人工智能發(fā)展的背景下，Deep Learning的多功能性，再加上Deep Learning框架和平臺的發(fā)展，正在推動人工智能的標準化，自動化和模塊化，進入工業(yè)生產(chǎn)階段，并有望促進勞動。智慧產(chǎn)業(yè)已進入“井噴期”。我們正處于以人工智能為核心驅(qū)動力的第四次工業(yè)革命浪潮中，人工智能正在將人類社會帶入智能時代。

在智能時代，Deep Learning框架在連接芯片，大型計算機系統(tǒng)以及承載各種業(yè)務(wù)模型和行業(yè)應用程序方面發(fā)揮了主導作用。因此，它是“智能時代的Operation System”。

智能時代的Operation System

以百度PaddlePaddle為例，作為中國一個完整而完整的Deep Learning平臺，PaddlePaddle包括三部分：核心框架，工具組件和服務(wù)平臺。在核心框架級別，它可以提供一組用于開發(fā)，培訓和預測的技術(shù)功能；比較重要的是，它通過模塊化方法提供了包括視覺，自然語言等在內(nèi)的豐富模型，以形成完整的模型庫。提供給用戶。

此外，為了適應工業(yè)生產(chǎn)階段的“標準化，自動化和模塊化”，PaddlePaddle還提供了工具組件，包括遷移學習，強化學習，自動化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，培訓可視化工具以及靈活的Deep Learning計算。在服務(wù)平臺級別，PaddlePaddle提供了從零開始的定制培訓和服務(wù)平臺EasyDL和一站式開發(fā)平臺AIStudio。這套框架和服務(wù)可以幫助開發(fā)人員和企業(yè)使用工具和平臺來進一步降低Deep Learning應用程序的門檻并加速工業(yè)智能轉(zhuǎn)型。在Deep Learning框架領(lǐng)域，國外有很大的領(lǐng)先優(yōu)勢。互聯(lián)網(wǎng)巨頭，例如Google，Amazon，Microsoft，IBM和美國的主要研究機構(gòu)，為開源世界貢獻了各種各樣的機器學習工具。當前的主流是TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch。

各種各樣的機器學習

TensorFlow是Google Brain基于DistBelief開發(fā)的第二代人工智能學習系統(tǒng)。其名稱源自其工作原理。它于2015年11月9日在Apache 2.0開源許可證下發(fā)布，并于2017年12月預發(fā)布。 Keras是一個用Python編寫的開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，可在TensorFlow，CNTK，Theano或MXNet上運行，旨在實現(xiàn)對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速實驗，專注于用戶友好，模塊化和可擴展性，其主要作者和維護者是Google工程師FranoisChollet。

MXNet是由DMLC（DistributedMachineLearningCommunity）開發(fā)的開源，輕量級，可移植且靈活的Deep Learning庫，它使用戶可以混合使用符號編程模式和指令性編程模式，以比較大程度地提高效率和靈活性。 AWS已經(jīng)正式推薦了Deep Learning框架，它的許多作者是中國人。 PyTorch是Facebook于2017年1月18日發(fā)布的Python端開源Deep Learning庫。它基于Torch，支持動態(tài)計算圖并提供良好的靈活性。在今年5月（2018年）的開發(fā)者大會上，F(xiàn)acebook宣布即將無縫集成PyTorch和Caffe2的PyTorch 1.0版本。

幸運的是，面對國外Deep Learning框架的趨勢，中國仍然有一些公司意識到依賴外國公司進行Deep Learning的潛在風險，因此拋開了第一步，避免了AI技術(shù)的出現(xiàn)。中國在關(guān)鍵時刻。被外國公司縮頸并打了七英寸。

除百度外，2018年10月10日，華為在上海全連接會議上首次發(fā)布了華為的AI戰(zhàn)略和全棧全站點AI解決方案，包括MindSporeDeep Learning框架； 2018年11月，阿里巴巴宣布其數(shù)據(jù)營銷平臺Ali Mama將為其自己的廣告業(yè)務(wù)開放算法框架XDL（X-Deep Learning），并正式加入激烈的開源學習框架競爭； 2018年6月28日，小米人工智能首席架構(gòu)師和云平臺副總裁崔寶球宣布了官方開源小米自行開發(fā)的移動Deep Learning框架（MACE）移動AI計算引擎。這位AI領(lǐng)導者早在2014年就故意開發(fā)了Deep Learning平臺Brain ++。盡管它不是開源的，但它是所有初創(chuàng)企業(yè)中擁有自主開發(fā)的Deep Learning引擎并得到充分利用的公司。到目前為止，鄙視所有員工的版本是8.0版，值得關(guān)注。

鄙視Brain ++是訓練算法的核心Deep Learning框架，它可以幫助算法訓練和模型改進流程，在不犧牲訓練質(zhì)量的情況下減少人員參與，并大大提高算法訓練效率。

根據(jù)咨詢報告，蔑視是世界上擁有自行開發(fā)的Deep Learning框架的少數(shù)公司之一（包括Alphabet和Facebook等技術(shù)巨頭）。它具有以下獨特優(yōu)勢：

針對視覺任務(wù)的定制優(yōu)化。 Brain ++Deep Learning框架是針對視覺任務(wù)而定制的，從而使圖像和圖像處理更加高效。優(yōu)化的Brain ++是各種圖像和視頻培訓以及復雜的視覺任務(wù)（例如圖像分類，對象檢測，對象分割，圖像分析等）的理想選擇。

配備了AutoML技術(shù)。 Brain ++使深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，參數(shù)調(diào)整和設(shè)備適應過程自動化，從而顯著降低了人工成本并大大提高了開發(fā)效率，并構(gòu)建了一條不斷改進自身并提高效率的半自動算法開發(fā)生產(chǎn)線。

強大的多任務(wù)和多用戶調(diào)度功能。 Brain ++可智能地調(diào)度信息技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)的計算能力，使數(shù)百名研究人員可以同時在數(shù)千個GPU芯片上執(zhí)行10,000多個培訓任務(wù)，從而大大提高了培訓效率。

由于它的高效性和適應性，蔑視的開發(fā)人員和軟件工程師可以使用Brain ++來構(gòu)建Deep Learning模型和訓練算法，而無需依賴第三方開發(fā)的Deep Learning框架。此外，具有自主研發(fā)能力的Deep Learning框架使鄙視得以快速定制，以優(yōu)化其算法培訓和解決方案開發(fā)。

蟹蟹大家耐心看完，是不是想說點什么呢，歡迎評論哦！小貓一定一個個回復。