Heim häufiges Problem Welche KI-Tools werden verwendet?

Welche KI-Tools werden verwendet?

Nov 29, 2024 am 07:13 AM
python 谷歌 ai

Liste der KI-Tools: Bildverarbeitung und -erkennung: Photoshop, GIMP, Objekterkennungs-API, Gesichts-API Verarbeitung natürlicher Sprache: Google Translate, GPT-3, NLTK, spaCy Maschinelles Lernen und Vorhersage: TensorFlow, Scikit-learn, Keras, XGBoost Datenanalyse: Power BI, Tableau, R, Pandas Computer Vision: OpenCV, YOLO, FastAI, MATLAB Spracherkennung und -synthese: Google Speech-to-Text und Amazon P Intelligence (AI) sind zu wichtigen Treibern für verschiedene Branchen geworden. Dieser Artikel bietet eine umfassende Liste von KI-Tools, die ein breites Spektrum an Anwendungsbereichen abdecken.

Bildverarbeitung und -erkennungWelche KI-Tools werden verwendet?

Photoshop

: Linie der Bildbearbeitung und -verarbeitung Industriestandard

GIMP: Kostenlose und Open-Source-Photoshop-Alternative

    Objekt Erkennungs-API
  • : API zur Identifizierung von Objekten in Bildern
  • Gesichts-API
  • : Gesichter in Bildern erkennen und analysieren
  • Natural Language Processing
  • Google Übersetzen: Maschineller Übersetzungsdienst

GPT-3: Sprachmodell mit künstlicher Intelligenz, das menschenähnlichen Text generiert

    Natural Language Toolkit (NLTK)
  • : Eine Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache
  • spaCy
  • : Eine weitere Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Maschinelles Lernen und Vorhersage
  • TensorFlow: Google Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen

Scikit-learn: Python-Bibliothek für maschinelles Lernen

    Keras
  • : High-Level-API zum Aufbau neuronaler Netze
  • BI
  • : Microsoft-Plattform für Datenvisualisierung und -analyse
  • Tableau
  • : Beliebte Datenvisualisierungs- und Analysesoftware
  • R
  • : Statistische Programmiersprache und Umgebung
  • Python Pandas
: Python-Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse

Computer Vision
  • OpenCV
  • : Computer-Vision-Bibliothek für Bildverarbeitung und -analyse
  • YOLO
  • : Echtzeit-Zielerkennungsalgorithmus Methode
  • FastAI
  • : Deep-Learning-Framework mit Schwerpunkt auf Computer Vision
  • MATLAB
: Programmiersprachen und Umgebungen für Computer Vision

Spracherkennung und -synthese
  • Google Speech-to-Text
  • : Spracherkennungs-API
  • Amazon Polly
  • : Sprachsynthesedienst
  • Kaldi
  • : Open-Source-Spracherkennungs-Toolkit
  • WaveNet
: tiefes neuronales Netzwerk zur Erzeugung natürlicher Sprache

Andere
    • IBM Watson: Cognitive-Computing-Plattform, die eine Reihe von KI-Diensten bereitstellt
    • Microsoft Azure Machine Learning: Cloud-gehosteter Dienst für maschinelles Lernen
    • AWS SageMaker: Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform für maschinelles Lernen, bereitgestellt von AWS
    • BigQuery ML: Dienst für maschinelles Lernen auf der Google Cloud Platform

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Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.

Python Development_Python Installation Python Development_Python Installation May 07, 2025 pm 04:33 PM

Python kann auf einer Vielzahl von Plattformen ausgeführt werden, einschließlich unserer gemeinsamen: Windows, Unix, Linux und Macintosh. In diesem Artikel wird im Detail den Prozess der Installation von Python im Windows -Betriebssystem vorgestellt. Mein Betriebssystem ist Windows 7, 32-Bit-Version. Bei der Installation von Python können wir es aus dem Quellcode installieren oder die bereits kompilierte binäre Version für die Installation auswählen. Ich habe mich hier ausgewählt. Schritt 1 Laden Sie das Installationspaket herunter. Wir laden das Installationspaket von Python von der offiziellen Python -Website herunter: http://www.python.org. Die Version, die ich ausgewählt habe, lautet: Python-3.3.2.msi klicken, um herunterzuladen, i

Python und JavaScript: Verständnis der Stärken der einzelnen Python und JavaScript: Verständnis der Stärken der einzelnen May 06, 2025 am 12:15 AM

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

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1. Der Ursprung von .NetCore Wenn wir über .NetCore sprechen, dürfen wir seinen Vorgänger .NET nicht erwähnen. Java war zu dieser Zeit im Rampenlicht, und Microsoft bevorzugte auch Java. Die Java Virtual Machine auf der Windows -Plattform wurde von Microsoft basierend auf den JVM -Standards entwickelt. Es soll die beste Leistung Java Virtual Machine zu dieser Zeit sein. Microsoft hat jedoch einen eigenen kleinen Abakus, der versucht, Java mit der Windows-Plattform zu bündeln und einige Windows-spezifische Funktionen hinzuzufügen. Die Unzufriedenheit von Sun führte dazu zu einer Aufschlüsselung der Beziehung zwischen den beiden Parteien, und Microsoft startete dann .NET. .NET hat seit seiner Gründung viele Merkmale von Java geliehen und hat Java in Sprachmerkmalen und Formentwicklung nach und nach übertroffen. Java in Version 1.6

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