人工智能创业项目有哪些（人工智能创业风口项目）
人工智能创业项目有哪些（人工智能创业风口项目）时间：2022-05-0716:45:49作者：writer001阅读：
分享到：人工智能创业项目的创业方向2009-2019.据可查数据显示，国内人工智能创业项目获投事件6000+，总获投金额超过3000亿。2020年截至目前，人工智能方向投资事件数609个。
人工智能赛道的创业主要分两大块：技术和行业应用(底层算法在创业项目中较少涉及)。技术涵盖机器视觉、语音识别、自语言处理、文本分析、生物识别等。应用：当下获投热度较高的方向有自动驾驶、医疗健康、安防监控等，而应用已相对成熟的板块和金融。
人工智能创业项目有哪些1、电销机器人
相信很多人都有这样的经历，莫名的接到一些推销电话，电话人声吐字清晰，而且基本都是声音甜美的女声，不管你说什么，她都在说自己推销的东西。这种就是电销机器人。
到现在，无数的电销机器人已经应用到各个行业领域中，它的作用就是替代电话客服进行推销、推广，电销机器人不会被用户语言干扰，也没有普通话不标准的问题。
最最重要的是，机器人可以24小时不间断的工作，它们工作量高而始终保持高效率，需要的仅仅是几度电，这种电销机器人就是公司企业营销推广的不二之选。
2、在线客服系统
以前一直采用人工客服时，对企业来说，要请许多客服，甚至要请2批人白班夜班轮换，这就造成了大量的成本支出;对客服员工来说，每天工作内容、说的话都是一样的，枯燥而没有价值。
而现在已经有了在线客服系统，比如我们在网购的时候，可以询问客服，“发哪些快递?”“适合哪个型号?”等常规性问题，无论什么时候，无论多晚都能即时收到回复。这种在线客服系统在高效完成工作的同时，还大大的节省了人力物力。
除了电商平台外，在线客服系统还可以放在社群与群成员互动，或者其他网站上在线解答问题等等，总之它的应用场景非常广泛。
3、智能家居
小米公司，相信大家都不陌生，大众认知就是“小米，一个做手机的公司”，其实小米不只是卖手机，它卖的是一整套智能家居，从小米电视到小米手环，从小米路由器到小米平衡车。
这些家居产品有一个智能AI，你可以一个口令就指挥这些产品自己运行，并且AI还会搜集你的使用数据，最后达到不用你操心指挥，它就可以运行至你满意的状态。
无论是像小爱同学、天猫精灵这种智能AI，还是智能门锁、智能手表、智能净水器等等，早已被许多人家里应用，成为生活中必不可少的伙伴。
4、人脸识别系统
说到人脸识别系统，现在已经运用的越来越广泛了，除了常见新型的智能手机采用人脸识别解锁、付款，还有诸如地铁、安防、信息采集、景点等各行各业也逐渐开始采用人脸识别系统。
5、人工智能训练师认证中心
人工智能训练师认证中心可能是我们普通人进军人工智能行业比较容易的一个项目了，因为他前期不需要太多的投资也不需要学习多么难的技术，团队搭建起来不需要花成本推广业务，做好标注项目就可以拿到产值。“人工智能训练师”是人社部发的新一批职业，人工智能训练师数据标注员是当下人工智能行业中的一大缺口，我们需要大量的数据标注员去做人工智能的前端数据处理，工作内容主要是图片拉框，打点，视频分类，语音转写等等。该职业可灵活办公可全职可兼职，只要数据做的质量标准即可获得丰厚的报酬。
从事该行业通过人工智能训练师考试认证后总部可以推荐就业或者提供稳定数据资源来给学员或者团队来做。
这里有两个点非常适合大学生在校园做这样的项目。
1.人工智能训练师考试认证代理商
这个很容易理解吧，也就是帮机构招学员，像中公教育、领军教育这样的考研班招生，招一个学员多少多少钱。
2.组建人工智能训练师团队做数据标注项目
考证，兼职这两点在任意一个高校中其实都不难做。在这边人工智能训练师“考证”并不是单纯的拿到一个证书去申请学分，通过认证的学员可以做这样职业全职或者兼职，在校园或者社会可以组建一个这样的团队做工作室，学员做的项目产值团队长可以拿一定的提成，学员报名考试认证也可以拿一定的提成。这就需要你有一定的组织领导能力。考试课程以及证书发布，和后续的项目资源对接都是总部来负责。
如果您也看好人工智能行业发展了解人工智能训练师项目可以在文章下方留言咨询获取行业资料~
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人工智能行业有哪些项目（5个项目推荐）时间：2021-11-2411:21:36作者：林鸽驿站阅读：
分享到：一谈起人工智能，相信很多人都会立刻联想到诸如终结者、阿尔法狗等机器人和一些高科技场景。然而这个词对创业者来说却意味着看不见底的投资，烧钱而没什么进展的科研。一般的创业者都是望而却步。
前期我国的人工智能水平只能算是稳定发展，而接下来随着各位其他行业的巨头发力，相信未来人工智能将会迎来一个飞速发展的爆发期。
而目前人工智能在许多行业都是空白，谁先入局，谁就将占领先机，其实，人工智能涉及的领域非常广，还有很多人工智能低成本小项目可供创业者挖掘。
1、电销机器人相信很多人都有这样的经历，莫名的接到一些推销电话，电话人声吐字清晰，而且基本都是声音甜美的女声，不管你说什么，她都在说自己推销的东西。这种就是电销机器人。
到现在，无数的电销机器人已经应用到各个行业领域中，它的作用就是替代电话客服进行推销、推广，电销机器人不会被用户语言干扰，也没有普通话不标准的问题。
最最重要的是，机器人可以24小时不间断的工作，它们工作量高而始终保持高效率，需要的仅仅是几度电，这种电销机器人就是公司企业营销推广的不二之选。
2、在线客服系统以前一直采用人工客服时，对企业来说，要请许多客服，甚至要请2批人白班夜班轮换，这就造成了大量的成本支出;对客服员工来说，每天工作内容、说的话都是一样的，枯燥而没有价值。
而现在已经有了在线客服系统，比如我们在网购的时候，可以询问客服，“发哪些快递?”“适合哪个型号?”等常规性问题，无论什么时候，无论多晚都能即时收到回复。这种在线客服系统在高效完成工作的同时，还大大的节省了人力物力。
除了电商平台外，在线客服系统还可以放在社群与群成员互动，或者其他网站上在线解答问题等等，总之它的应用场景非常广泛。
3、智能家居小米公司，相信大家都不陌生，大众认知就是“小米，一个做手机的公司”，其实小米不只是卖手机，它卖的是一整套智能家居，从小米电视到小米手环，从小米路由器到小米平衡车。
这些家居产品有一个智能AI，你可以一个口令就指挥这些产品自己运行，并且AI还会搜集你的使用数据，最后达到不用你操心指挥，它就可以运行至你满意的状态。
无论是像小爱同学、天猫精灵这种智能AI，还是智能门锁、智能手表、智能净水器等等，早已被许多人家里应用，成为生活中必不可少的伙伴。
4、人脸识别系统说到人脸识别系统，现在已经运用的越来越广泛了，除了常见新型的智能手机采用人脸识别解锁、付款，还有诸如地铁、安防、信息采集、景点等各行各业也逐渐开始采用人脸识别系统。
创业者应该破除对人工智能的高成本误解，或者直接去加盟代理，成本也不会太高，风险也低。
5、人工智能训练师认证项目Ai人工智能都不陌生，我们常见的小爱同学，siri等都是ai产品的呈现，“有多少人工就有多少智能”，为什么对着语音助手说话他就会回答你，这其实是人工提前为他录制好数据，ai也是跟我们从小学习一样，老师灌输给我们的知识多，我们学习到东西也就多了。Ai人工智能系统的学习大致流程为数据采集-数据清洗-数据标注-数据审核-算法应用。人工智能训练师认证项目就是在数据数据标注这一块，具体工作内容就是在行业中培养出数据标注人才，学员毕业后可以在总部直接推荐就业或者对接项目全职做也可以兼职做，利润是跟学员报名数量和毕业后的学院数据的处理量挂钩，我们可以提供稳定的数据资源，做的越多赚的越多，不含销售性质，不需要推广，后期团队发展起来招募的员工越多给公司带来的产值也就越多。
如果你看好人工智能行业的发展，想要涉及这个领域欢迎文章下方留言咨询获取项目资料。
如今人工智能空白领域不少，创业者们早日入局AI领域，占得先机才会有更多机会。
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人工智能实战项目大家好，我是微学AI，本项目将围绕人工智能实战项目进行展开，紧密贴近生活，实战项目设计多个领域包括：金融、教育、医疗、地理、生物、人文、自然语言处理等；帮助各位读者结合机器学习与深度学习构建智能而且实用的人工智能简单系统，创建有影响力的AI应用，项目中提供项目原码，一步一步地运行每行代码，了解每行代码在做什么，由浅入深，不断地解决多领域的问题。
开源地址：https://github.com/shenqiang0601/deep_learning.git
目录一、人工智能基础部分
1.人工智能基础部分1-人工智能的初步认识
2.人工智能基础部分2-一元一次函数感知器
3.人工智能基础部分3-方差损失函数的概念
4.人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播
5.人工智能基础部分5-激活函数的概念
6.人工智能基础部分6-神经网络初步认识
7.人工智能基础部分7-高维空间的神经网络认识
8.人工智能基础部分8-深度学习框架keras入门案例
9.人工智能基础部分9-深度学习深入了解
10.人工智能基础部分10-卷积神经网络初步认识
11.人工智能基础部分11-图像识别实战
12.人工智能基础部分12-循环神经网络初步认识
13.人工智能基础部分13-LSTM网络：预测上证指数走势
14.人工智能基础部分14-蒙特卡洛方法在人工智能中的应用及其Python实现
15.人工智能基础部分15-自然语言处理中的数据处理上采样、下采样、负采样是什么？
16.人工智能基础部分16-神经网络与GPU加速训练的原理与应用
17.人工智能基础部分17-隐马尔科夫模型在序列问题的应用
18.人工智能基础部分18-条件随机场CRF模型的应用
...(待更新)
二、机器学习实战项目
1.机器学习实战1-四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测
2.机器学习实战2-聚类算法分析亚洲足球梯队
3.机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策
4.机器学习实战4-教育领域:学生成绩的可视化分析与成绩预测-详细分析
5.机器学习实战5-天气预测系列:利用数据集可视化分析数据，并预测某个城市的天气情况
6.机器学习实战6-电子商务网站用户行为分析及服务推荐
7.机器学习实战7-服务员公司客户价值分析与流失分析
8.机器学习实战8-基于基站定位数据的商圈分析
9.机器学习实战9-售车逃税店铺自动识别
10.机器学习实战10-企业关联规则挖掘
...(待更新)
三、深度学习实战项目
1.深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测
2.深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与预测
3.深度学习实战3-文本卷积神经网络（TextCNN）新闻文本分类
4.深度学习实战4-卷积神经网络（DenseNet）数学图形识别+题目模式识别
5.深度学习实战5-卷积神经网络（CNN）中文OCR识别项目
6.深度学习实战6-卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量与天气预测
7.深度学习实战7-电商产品评论的情感分析
8.深度学习实战8-生活照片转化漫画照片应用
9.深度学习实战9-文本生成图像-本地电脑实现text2img
10.深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)
11.深度学习实战11(进阶版)-BERT模型的微调应用-文本分类案例
12.深度学习实战12(进阶版)-利用Dewarp实现文本扭曲矫正
13.深度学习实战13(进阶版)-文本纠错功能，经常写错别字的小伙伴的福星
14.深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了
15.深度学习实战15(进阶版)-让机器进行阅读理解+你可以变成出题者提问
16.深度学习实战16(进阶版)-虚拟截图识别文字-可以做纸质合同和表格识别
17.深度学习实战17(进阶版)-智能辅助编辑平台系统的搭建与开发案例
18.深度学习实战18(进阶版)-NLP的15项任务大融合系统，可实现市面上你能想到的NLP任务
19.深度学习实战19(进阶版)-SpeakGPT的本地实现部署测试，基于ChatGPT在自己的平台实现SpeakGPT功能
20.深度学习实战20(进阶版)-文件智能搜索系统，可以根据文件内容进行关键词搜索，快速找到文件
21.深度学习实战21(进阶版)-AI实体百科搜索，任何名词都可搜索到的百科全书
22.深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型，做自己的漫画视频
23.深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战，实现人物图像抠图的效果（计算机视觉）
24.深度学习实战24-人工智能(Pytorch)搭建transformer模型,真正跑通transformer模型，深刻了解transformer的架构
25.深度学习实战25-人工智能(Pytorch)搭建T5模型,真正跑通T5模型,用T5模型生成数字加减结果
26.深度学习实战26-(Pytorch)搭建TextCNN实现多标签文本分类的任务
27.深度学习实战27-Pytorch框架+BERT实现中文文本的关系抽取
28.深度学习实战28-AIGC项目：利用ChatGPT生成定制化的PPT文件
29.深度学习实战29-AIGC项目：利用GPT-2(CPU环境)进行文本续写与生成歌词任务
30.深度学习实战30-AIGC项目：自动生成思维导图文件，解放双手
31.深度学习实战31-开发基于机器学习的在线图像识别工具
...(待更新)
四、深度学习技巧应用
1.深度学习技巧应用1-利用知识蒸馏技术做模型压缩
2.深度学习技巧应用2-神经网络中的‘残差连接’
3.深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索
4.深度学习技巧应用4-模型融合：投票法、加权平均法、集成模型法
5.深度学习技巧应用5-神经网络中的模型剪枝技巧
6.深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结-迁移学习技巧
7.深度学习技巧应用7-K折交叉验证的实践操作
8.深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理，并输入神经网络进行训练
9.深度学习技巧应用9-模型训练中学习率的调整和假数据生成技巧与总结
10.深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用
11.深度学习技巧应用11-模型训练中稀疏化参数与稀疏损失函数的应用
12.深度学习技巧应用12-神经网络训练中批归一化的应用
13.深度学习技巧应用13-神经网络中数据并行训练的原理
14.深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性
15.深度学习技巧应用15-自动机器学习Autogluon的应用技巧
16.深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目
17.深度学习技巧应用17-pytorch框架下模型int8,fp32量化技巧
18.深度学习技巧应用18-OFD格式文件与人工智能结合的技巧应用，实现OFD转文本、OFD自动分类与内容提取
19.深度学习技巧应用19-可视化的模型训练功能TensorBoard的使用，也能在pytorch框架下实现
..(待更新)
五、知识图谱实战项目
知识图谱开篇：知识图谱实战开篇-讲述知识图谱是什么，要学哪些知识，一文讲通
1.知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
2.知识图谱实战应用2-知识图谱的知识融合与知识消歧
3.知识图谱实战应用3-知识图谱中的电影推荐算法
4.知识图谱实战应用4-知识图谱中寻找相似用户(协同过滤算法)
5.知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能
6.知识图谱实战应用6-基于知识推理进行知识补全的功能
7.知识图谱实战应用7-最完整的常用Cypher查询语句与实际应用
8.知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通
9.知识图谱实战应用9-基于neo4j的知识图谱框架设计与类模型构建
10.知识图谱实战应用10-实际应用：电影演员等数据关系操作实战
11.知识图谱实战应用11-基于py2neo构建一个简单的问答功能
12.知识图谱实战应用12-食谱领域智能问答系统，实现菜谱问答
13.知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统，实现症状问答，支持数据扩展
14.知识图谱实战应用14-企业相关文件管理领域的应用，优化文件管理效率
15.知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用，实现基因与疾病关联查询
...(待更新)
以上已整理所有的代码与数据集，模型，可直接运行，需要的小伙伴私信我！
开发者不可错过的 10 个人工智能开源项目
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推荐10个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目。
关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点10个功能独特的开源人工智能项目。
STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的AI
项目地址：https://www.oschina.net/p/style2paints
推荐理由：新一代的强大线稿上色AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。
SerpentAI：教AI打游戏的学习框架
项目地址：https://www.oschina.net/p/serpentai
推荐理由：SerpentAI旨在为机器学习和AI研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来说，它也是非常有趣的。
Synaptic.js：用于浏览器的神经网络库
项目地址：https://www.oschina.net/p/synapticjs
推荐理由：Synaptic.js是一个用于node.js和浏览器的JavaScript神经网络库，可以构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。
该项目内置了4种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayerperceptrons）、长短期记忆网络（multilayerlong-shorttermmemorynetworks）、液体状态机（LiquidStateMachine）、Hopfield神经网络。使用Synaptic.js，你可以轻松测试和比较不同体系结构的性能。
Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能
项目地址：https://www.oschina.net/p/snake-ai
推荐理由：一个用C/C++语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。
AI的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物，直到吃满整个地图。
Demo：
Uncaptcha
项目地址：https://www.oschina.net/p/uncaptcha
推荐理由：破解reCAPTCHA系统的AI算法。unCAPTCHA算法以85%的成功率击败了GooglereCAPTCHA系统。它依靠音频验证码攻击-使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。
Sockeye：神经机器翻译框架
项目地址：https://www.oschina.net/p/sockeye
推荐理由：Sockeye是一个基于ApacheMXNet的快速而可扩展的深度学习库。
Sockeye代码库具有来自MXNet的独特优势。例如，通过符号式和命令式MXNetAPI，Sockeye结合了陈述式和命令式编程风格；它同样可以在多块GPU上并行训练模型。
Sockeye实现了MXNet上当前最佳的序列到序列模型。它同样为所有序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，无需担心停止标准、指标跟踪或者权重初始化。可以简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI），也可以轻易改变基础模型架构。
PHP-ML：PHP机器学习库
项目地址：https://www.oschina.net/p/php-ml
推荐理由：我们都知道Python或者是C++提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让很多新手感到头疼。
PHP-ML这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具有最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司做一些简单的数据分析、预测等等足以够用。
PHP-ML是使用PHP编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。
CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具
项目地址：https://www.oschina.net/p/cyclegan
推荐理由：这个工具功能十分强大，不仅可将绘画作品“还原”成照片（可理解为是一个“反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。
与其它人工智能绘画不同，CycleGAN的研究团队试图建立一个可双向转化不丢失信息的双向算法。
在CycleGAN里照片的细节被要求完全保留，研究人员希望能够将一张图片输入CycleGAN后进行多次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终可以获得与原始照片相同或相近的图片。
DeepLearn.js：加速硬件的机器学习JS库
项目地址：https://www.oschina.net/p/deeplearn-js
DeepLearn.js是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速WebGL的开源JavaScript库，完全在浏览器中运行，不需要安装，不需要后端处理。
DeepLearn.js提供高效的机器学习构建模块，使我们能够在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的API，以及一系列可直接使用的数学函数。
虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年（例如AndrejKarpathy的convnetjs），但是它们受到JavaScript速度的限制，或者局限于推理而不能用于训练（例如TensorFire）。
相比之下，deeplearn.js通过利用WebGL在GPU上执行计算，以及进行完全反向传播（fullbackpropagation）的能力，实现了显着的加速。
TensorFire：浏览器端神经网络框架
项目地址：https://www.oschina.net/p/tensorfire
推荐理由：TensorFire是基于WebGL的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用TensorFire编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时，不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。
与之前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire有着近百倍的速度提升，甚至于能够与那些运行在本地CPU上的代码性能相媲美。
开发者也可以使用TensorFire提供的底层接口来进行其他的高性能计算，譬如PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。
相信还有其他优秀的开源人工智能项目尚未在本文出现，欢迎各位在评论中留下你们的推荐~
人工智能实验实训室解决方案
人工智能专业课程设计表1：专业学习领域课程体系设置表
人工智能实训室建设人工智能技术服务专业旨在培养人工智能产业的应用型人才，使本专业的高校毕业具备数据标注、人工智能产品部署安装、人工智能产品调试、人工智能系统运维、人工智能产品推广、产品销售与咨询、售前售后技术支持等能力，以满足企事业单位对于人工智能领域高素质技术应用型人才的需求。
人工智能相关专业的知识体系比较复杂，对于的教学、实训的质量要求更高。教学主要是以理论知识为主，培养学生对于本专业知识体系框架的建立。对对于实训而言，旨在培养学生的设备安装、部署、环境搭建、运维、故障排除修复等实操能力。所以实训室的建设必须要能够提供学生动手实践的空间，能够将学生学习到的理论知识转化为实操能力，让学生全面掌握人工智能产品的组件、系统架构、部署流程、运行流程等知识。所以人工智能实训室的实训设备必须以实际行业应用为依托，对主流的人工智能产品进行模型化重构，让学生、老师可以和人工智能的行业应用进行无缝对接，轻而易举的完成人工智能理论知识的成果转化，做出一些看得见、摸得着人工智能项目应用。
唯众人工智能专业建设解决方案以人工智能人才需求为导向，基于唯众人工智能实训平台，从招生准备、人才培养、课程体系、师资建设、科研支撑、环境建设、持续改进的高校专业建设七大层面，为高校提供创新性实训室及新型人才培养模式。人工智能实训室的建设主要包括：体验区、实训区、测试区三个区域。
1、体验区：展示大屏、展示平台、人工智能创客产品、硬件模型、文化墙、灯光系统等。
2、实训区：硬件平台、软件平台、资源系统三个方面。
（1）硬件平台包括：唯众人工智能AIoT实训装置、唯众人工智能视觉实训平台、唯众人工智能语音实训平台、人工智能创新实践小车、PC机、实训工位
（2）软件平台包括：IT教学云平台、云虚拟实训平台、融合云平台、图形化编程工具、可视化界面设计工具。
（3）资源系统包括：人工智能基础系统资源、人工智能视觉实训资源、人工智能语音实训资源、人工智能综合项目案例资源、人工智能Python教学资源、人工智能TensorFlow教学资源、Linux基础教学资源、Hadoop基础教学资源、Hadoop实训案例资源、Spark基础教学资源、Spark实训案例资源。
3、组装测试区：组装工位、组装工具、实验赛道、测试组件等。
人工智能实训设备技术优势1)、硬件功能强大
核心板CPU采用了六核ARM64位处理器（双核Cortex-A72+四核Cortex-A53），主频高达1.8GHz，GPU为四核ARMMali-T860MP4GPU,另外配备有人工智能专用NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能高达3.0TOPs。内存方面配备了6GBLPDDR3，储存为32GBeMMC。通信方面支持TCP/IP、WIFI、蓝牙、MQTT、Socket、ssh、串口等。并且配备有丰富的外设接口（SPI、IIC、UART、GPIO等），可以满足学生和老师不同的学习和开发需求。
2)、支持各种主流的深度学习框架
唯众人工智能AI实训平台支持TensorFlow、Keras、Caffe、Mxnet、Pytorch等主流深度学习框架，并在基础环境中提供TensoFlow、Keras、YoLov3的开发环境和依赖。
3)、支持零编程
终端节点使用的是ESP32模块，开发语言为MicroPython，该开发语言和Python3类似，配合唯众图形化编程工具可以让学生和老师在不需要了解任何底层知识的情况下结合人工智能AI实训平台核心板的识别结果做出AIoT的典型行业应用的小型模型。
4)、完美融合物联网
唯众人工智能AI实训平台的对硬件进行了兼容性设计，在硬件上可以同时满足物联网、人工智能和嵌入式三个专业的实训需求。这样大大提高了实训设备在学习不同专业的复用率，能够大大减少学校实训室场地不足的带来的问题，同时也能够为解决学校建设多个实训室资金不足的问题。
5)、支持可视化界面设计工具
唯众可视化界面设计工具是辅助师生用来构建AIoT应用程序的教学工具，它采用图形化界面来代替代码开发界面，通过拖拽、移动控件与控件节点，来完成页面设计。在学生和老师学习AIoT完整项目时，可以通过唯众可视化界面设计工具进行控制页面的辅助构建。
6)、支持模型转换
唯众人工智能AI实训平台提供模型转换工具，可以将学生和老师在X86架构的计算机中生成的hdf5、pb、onnx人工智能模块转化为ARM64架构的平台能够运行的人工智能模型，解决学生和老师的人工智能项目跨平台部署的问题。
7)、配套完整的开发环境
唯众人工智能AI实训平台基础资源包中就包含了人工智能完整的开发环境，包括TensorFlow、Keras、Python、OpenCV、PIL、gcc、scipy等。学生和老师不需要自己动手搭建复杂的人工智能开发环境，可以直接进行实训项目案例的学习。同时唯众提供了基础环境镜像包，可以帮助学生和老师随时恢复初始状态。另外唯众的人工智能技术团队会不定期对开发环境进行扩展以适配新的业务场景。
人工智能实训室空间设计3D效果图教学支持理论教学
教学资源：《Linux基础》、《认识人工智能》、《Python基础》、《Python入门》、《Python进阶》、《TensorFlow基础》、《TensorFlow入门》、《TensorFlow进阶》、《Python网络爬虫》、《Linux基础》、《Hadoop生态系统与环境搭建》、《Spark大数据分析》等。
实训项目
唯众的实训资源主要分为五个大方向：人工智能基础、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、Hadoop生态开发、Spark大数据分析。
人工智能基础资源包包括：Python、TensorFlow、YoLo、OpenCV、PIL、MU、MQTT.fx等。
人工智能视觉资源包
(1)图像基本操作类：滑块控制三原色实验；
(2)图像检测类：轮廓边界框检测实验；表面划痕检测实验；行人检测实验；车牌目标识别实验；人脸检测实验等；
(3)图像变换类：图像黑白变换实验；图像灰度变换实验；图像取反变换实验；图像锐化变换实验等。
(4)图像修复类：图像污点修复实验；
(5)图像识别类：红绿灯识别实验；字符识别实验；猫狗分类实验；车牌识别实验；人脸识别实验；目标检测实验；手势识别实验等。
(6)图像跟踪类：目标跟踪器实验；图像采集监控实验；智能监控云台实验。
(7)双目类：双目标定实验、双目校正实验、双目测距实验；
(8)三维图像类：三维立体空间重建实验。人工智能语音资源包
(1)语音采集类：语音采集、语音波形显示、语音编码、语音采样频率转换等；
(2)语音信号类：语音信号强度、白噪声信号、语音短时傅里叶变换、音频自动增益控制等；
(3)语音检测类：语音端点检测；
(4)语音噪声类：语音增强；语音添加噪声；
(5)语音模型类：LSTM声学模型训练；情感分析；知识图谱关系抽取；
(6)声源定位类：实时声源定位；
(7)语音识别类：语音识别；分词识别；词性标注；命名识别；
(8)语音合成类：语音合成。
人工智能项目综合案例资源包
1.手写数字识别项目案例WZ-AISZ-V1.0
2.人脸识别系统项目案例WZ-AIRL-V1.0
3.情感灯控系统项目案例WZ-AIBQ-V1.0
4.性别识别项目案例WZ-AIXB-V1.0
5.智能家居系统项目案例WZ-AIYY-V1.0
6.智能游戏交互系统项目案例WZ-AIYX-V1.0
7.智能识别监控系统项目案例WZ-AIYO-V1.0
文章来源：http://www.whwkzc.com/html/2020/rgznsjjjfa_1222/201.html
人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。
人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。
虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。
1.自动驾驶汽车
他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。
2.智能助手
让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。
我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。
所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。
这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。
此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
4.抄袭
大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。
那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。
事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。
它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。
此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。
5.推荐
你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。
我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。
让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。
该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。
6.银行业务
如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。
除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。
现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。
总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。
7.信用和欺诈
既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。
此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。
接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。
考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。
8.聊天机器人
许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。
聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。
通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。
在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。
9.让您远离垃圾邮件
现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。
典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。
现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。
10.视频摘要
这种日常人工智能在网飞变得非常流行。
也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。
人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。
11.食谱和烹饪
人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。
一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。
12.人脸识别
关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。
Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。
而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。
让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。
这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。
结论
未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。
未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！