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开始使用 Linux* 版 AI 工具
• 英特尔的 PyTorch* 优化：英特尔是 PyTorch 最大的贡献者之一，定期为 PyTorch 深度学习框架提供上游优化，从而在英特尔架构上提供卓越的性能。AI 工具选择器包括经过测试的最新二进制版本的 PyTorch，可与其他工具配合使用，以及英特尔 PyTorch 扩展，后者添加了最新的英特尔优化和可用性功能。 • 英特尔的 TensorFlow* 优化：与 Google* 合作，TensorFlow 已直接针对英特尔架构进行了优化，使用英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 的原语来最大限度地提高性能。AI 工具选择器提供使用支持 CPU 的设置编译的最新二进制版本，以及英特尔 TensorFlow 扩展，可无缝插入到库存版本以添加对新设备和优化的支持。 • 英特尔 ® 神经压缩器：减小模型大小并加快在 CPU 或 GPU 上部署的推理速度。该开源库提供了独立于框架的 API，用于执行量化、修剪和知识提炼等模型压缩技术。 • 英特尔® Tiber™ AI Studio：英特尔 Tiber AI Studio 是一款全方位服务的机器学习操作系统，可让您从一个地方管理所有 AI 项目。 • 英特尔® Scikit-learn 扩展*：使用英特尔® oneAPI 数据分析库 (oneDAL) 无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。
工作论文工程价值：技术人才的回报和人工智能的投资
摘要：本文研究了企业从员工的 AI 技能投资中获得的回报程度，以及推动这种价值获取的因素。拥有技术技能的员工与企业积累的无形知识资产高度互补。企业通过雇用拥有 AI 技能的员工来表明他们拥有与 AI 互补的资产。我使用来自 LinkedIn 的超过 1.8 亿条职位记录和超过 5200 万条技能记录，构建了一个企业级技能面板，以衡量谷歌 TensorFlow（一种深度学习软件包）开源发布后新推出的深度学习人才的市场价值。AI 技能与市场价值密切相关，尽管 2014 年至 2017 年 AI 技能的变化并不能解释企业内部同期的收入生产率。使用各种差异-差异规范，我表明，对于拥有与 AI 互补的资产的公司而言，TensorFlow 的发布与 AI 技能每增加 1% 的市场价值增加约 1100 万美元相关。由于缺乏同期的生产力转变，在 TensorFlow AI 技能冲击之后，已安装的公司专用 AI 补充产品的价格上涨可能是 AI 采用者市场估值上升的一种机制。这些结果表明，当针对稀缺技能组合时，开源软件的私人可占用回报可能特别大。
使用人工智能开药 - CS 4732
个性化医疗通过结合临床诊断和机器学习技术，正在成为解决现代医疗问题的更受欢迎的解决方案。通过采用 word2vec 和 TensorFlow 平台等强大的预处理技术，可以根据真实医生的笔记创建人工神经网络输入。
机器学习-Shahab Bahreini
机器学习工程师和Python开发人员具有5年以上深度学习，计算机视觉和AI驱动自动化的经验。在开发可扩展模型以进行对象检测，时间序列的预测和智能自动化方面具有验证的专业知识。在Python，TensorFlow和在云环境中部署ML管道的经验。
映射和对象的自主漫游器...
在这个综合项目中，我们旨在增强建立在4轮底盘上的避难系统，利用Arduino，Raspberry Pi 3B，Tensorflow Lite和RP Lidar A1的组合。这些组件的集成创建了一个精致的机器人系统，能够智能决策，对象检测和连续的两维映射。使用伺服电动机的超声传感器进行了伺服电机的超声传感器，以实时检测机器人路径中的障碍物，这是基本的避免系统的基础避免系统。这个简单且具有成本效益的解决方案提供了导航的初始层，从而通过避免碰撞来确保机器人可以在动态环境中操纵。为了提升系统的功能，我们引入了Raspberry Pi 3B，作为操作的大脑。连接到USB摄像机，Raspberry Pi利用Python中的Tensorflow Lite库进行对象检测和识别。此添加使机器人能够在其周围环境中识别和分类对象，从而增强其根据视觉输入做出明智决策的能力。目标：
课程招股说明书-Nielit Virtual Academy
模块1：生成AI的概述（持续时间：02小时）生成AI和生成AI的示例简介。生成AI的应用挑战和局限设置Python并配置必需库和框架（张量，Pytorch等）Jupyter Notes Book和Google Colab基本Tensorflow/Pytorch操作神经网络基础知识
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
dilshan -UOM CSE职业日
语言：Python，Java，C，C ++，JavaScript技术领域：深度学习，强化学习，自然语言处理，完整的堆栈开发数据库：MySQL，Sqlite，Sqlite，MongoDB，MongoDB，PostgreSQL工具和服务： django，react，node.js