我主要做C#的,ai方面资料python多,想学python ai方面。 有几点不明白 我如果想自定义识别一些图片,就需要准备图片自己训练是吧。 1:研究算法(最难) 我刚用微软的https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/intro 跟着教程走了一遍,这个相当于是内置好的 算法,我直接下载数据集,训练就行是吧? |
计算机语言,脚本本身,就是AI的一种,比如fps游戏的对战算法,都是脚本的if-then-else
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你说的是ocr领域的吧,找一下阿里撰写的《深度学习与图像识别:原理与实践》,看一下各算法的适用场景,然后自己去瞎搞搞应用就完了,或者直接去用百度开源的padlepadle套件。 |
其实我觉得还是得有自己的应用场景!不然训练出来的结果不对也白搭! |
我研究領域有臉部表情辨識,如果只是要應用,不是學術上使用,用現成就好。 如果要辨識臉部表情(情緒),又是常見7類或8類,現成很多,尤其是資料集不用自己收集,就算你再怎麼收集也不可能破幾十萬張,除非你要訓練東西真的找不到資料集,才會考慮用自己收集的。 另外Python代碼滿多,網路上一般都會附上訓練好權重,直接用就可以,不過我論文還在二審,不然可以考慮提供Pytroch代碼。 什麼程式語言其實不太重要,主要是看你那語言有沒有能用GPU的庫,比如Python有Pytorch和Tensorflow這兩個庫,可以讓你輕鬆在GPU跑。C#我想也可以,不過我沒研究過,也不知道他有沒有提供能跑在cuda套件。像之前課程用過C寫過,不過是在CPU訓練。 |
一点都不难呀,python那么多开源库,直接imports不就完了?会打字的人都懂。 |
主要看应用场景,你有什么样的需求就去找对应的领域 不过CS圈太卷,估计你想到的领域都有人做了,所以不用太过担心。 算法一般都会有算法实现,可能需要自己准备开发环境 框架可以用飞桨、MMLab、还有一些其他现成框架(有的只用OpenCV其实就能做) 主要的点在于你的数据集,如果你的应用场景没有找到完全覆盖的例子,可能就需要自己重新训练,训练的数据集准备,训练,调优等等都需要注意,还有训练时的成本对硬件的需求都需要考虑。 整体来说,问题不大,YOLOV7刚发了几天,油管就都是视频了,靠这个恰饭的肯定会发教程什么的,学习成本不高。 研究算法的话不至于,除非你想刷顶会。日常的应用其实也没有太多新技术,很多甚至是十几年前的技术,满足需求即可。如果真心想研究的话,建议从基础走起,那就是无底洞了。 |
如果只是想做简单应用应该不需要学太多东西,首先python要会,然后根据你要做什么项目了解下CNN、RNN之类的网络,再用python复现下经典的网络结构,最后就是调参了 |