4.2 利用智能工具解决问题 P145 练习提升 [图片] 题1参考： 体验网站：九歌——人工智能诗歌写作系统 机器如何作诗 1. 基础技术 自然语言处理（NLP）：语言模型：机器作诗通常依赖于先进的语言模型，如GPT-4等。这些模型通过大规模的文本数据训练，能够生成连贯的文字，包括诗歌。文本生成：基于给定的输入，语言模型能够生成符合语法和韵律的诗句，模仿不同的诗歌风格和结构。深度学习和神经网络：RNN 和 LSTM：循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）曾经广泛用于序列生成任务，如诗
人工智能GPT-4深度学习
夜混蛙响 2024-08-29
第1章深度学习简介，包括计算机视觉、自然语言处理、强化学习；第2章深度学习框架及其对比，包括PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle，以及三者的比较；第3章机器学习基础知识，包括机器学习…
深度学习机器学习
书圈 2024-08-28
智享AI三代直播：AIGC技术加持下的无人直播新标杆！ 在当今这个科技日新月异的时代，直播行业正经历着前所未有的变革与升级。随着人工智能技术的飞速发展，尤其是AIGC（人工智能生成内容）技术的成熟应用，直播领域迎来了一位崭新的主角——“智享AI三代直播”，它不仅重新定义了直播的边界，更以其独特的魅力与强大的功能，成为了无人直播领域的新标杆。 （智享AI三代直播下载：jcj5123456） [图片] 一、AIGC技术：直播行业的智能引擎 AIGC技术，作为人工智能领域的一项前沿成果，其核心在于利用深度学习、
AIGC人工智能深度学习
所有幸运jcj5123456 2024-08-28
[图片] 在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域正以惊人的速度崛起。华为HCIA人工智能认证作为进入人工智能领域的敲门砖，备受关注。那么，华为HCIA人工智能认证好考吗？证书含金量又如何呢？接下来腾科IT小编就给大家分析一下。 一、考试内容与难度 华为HCIA人工智能认证主要涵盖人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为云EI等方面的内容。对于有一定计算机基础和数学基础的人来说，通过系统的学习和准备，是可以顺利通过考试的。 考试难度相对适中，主要考查考生对人工智能基本概念、原理和技术的理解和掌握程度。考
华为人工智能机器学习深度学习
腾科IT教育官方账号 2024-08-28
人工智能技术正在以前所未有的速度重塑各行各业，AI生成内容（AIGC）作为其中的一颗璀璨明珠，正迅速改变着内容创作的规则和商业模式。作为一名AIGC产品经理，你不仅需要具备传统产品经理的核心技能，更要深刻理解AI的技术脉络与市场趋势。模型训练：使用深度学习技术训练模型，并进行多轮调优，以提高生成内容的准确性和可读性。
人人都是产品经理 2024-08-28
本期夏令营学习目标是——通过《深度学习详解》和李宏毅老师 21年的机器学习课程视频，入门机器学习，并尝试学习深度学习，展开代码实践。 《深度学习详解》主要内容源于《机器学习》（2021年春），选取了《机器学习》（2017年春） 的部分内容，在这些基础上进行了一定的原创，补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节，包括——卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习
苹果深度学习机器学习编程
leezone0321 2024-08-27
0 前言： 在这一章节中我们会介绍一些基础的深度学习概念 1.局部极小值与鞍点：判断与逃离 有时候有人会将深度学习的过程戏称为“调参”，但是在某些时候，我们会发现我们不论如何更新参数，训练的损失就不会
苹果深度学习
harykali 2024-08-27
其界面设计简洁直观，即便是绘画新手也能迅速掌握操作要领，轻松驾驭这一创意工具，让文字与图像在指尖自由流转。Leonardo，一款集强大功能与便捷操作于一身的AI绘画软件。DeepArt.io，一款利用深度学习…
AI绘画深度学习
宠物时光转 2024-08-27
[图片] xia仔ke：caoxingit.cn/9270/ 获取资源：上方URL获取资源 引言 Stable Diffusion是一种前沿的深度学习技术，用于生成高质量图像。其基于扩散模型的创新方法在多个应用领域展现出强大的潜力。本文将探讨如何在实际项目中有效应用Stable Diffusion进行图像生成，包括技术背景、实施步骤、应用场景和最佳实践。 1. 技术背景 1.1 Stable Diffusion概述 Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成技术，它通过在训练过程中逐步
Stable Diffusion深度学习
bili_79301959654 2024-08-27
介绍本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。作者作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验，重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题，内容如下，配置专属炼丹环境监督学习VS无监督学习交叉验证评价指标安排机器学习项目处理分类变量
机器学习深度学习
Ai算法工程师007 2024-08-27
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