1. numpy:用于数值计算。2. pandas:数据处理和分析工具。3. matplotlib:数据可视化库。4. seaborn:高级数据可视化库。5. scikit-learn:机器学习常用库。6. tensorflow:深度学习框架。7. pytorch:另一个深度学习库。8. requests:用于网络请求。9. beautifulsoup:网页解析库。10. flask:轻量级Web框架。11. django:...
人工智能学什么 | 人工智能是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。学习人工智能需要掌握:数学和统计学基础、计算机科学基础、编程语言、机器学习和深度学习、自然语言处理、计算机视觉、工具和框架,如OpenCV、MATLAB、TensorFlow、PyTorch等,这些工具和框架为我们提供了实现人工智能算法和...
| 学习使用AI是一个持续的过程,需要时间和努力。首先需要了解AI的基本概念、算法和技术原理是学习使用AI的基础。学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本知识,可以帮助你理解AI的工作原理和应用场景。 当然,AI领域有许多开源工具和框架可供使用,如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。学习和掌握这些工具和框架...
在框架层面,存在多种专门为 AI Agents 在 Computer Use 领域设计的强大框架。这些框架提供了一套完整的开发架构和工具集,开发者可以基于此快速构建自己的 AI Agents 应用程序。框架中通常集成了先进的机器学习算法库、高效的数据处理模块和灵活的通信接口,方便开发者实现 AI Agents 与计算机系统各组件之间的无缝对接。
据国外媒体报道,苹果已悄悄地开源了若干个人工智能工具,包括一个在公共云上运行的“大规模深度学习模型”库和在Apple Silicon芯片上进行机器学习的框架MLX。 发布于 2023-12-07 11:07・IP 属地山东 赞同 分享收藏 写下你的评论... 暂无评论...
然而,CPU仍然适用于某些不需要并行处理的机器学习任务,例如自然语言处理和一些深度学习算法。为了促进基于GPU的应用程序开发,像Meta,谷歌和英伟达这样的公司已经引入了PyTorch, TensorFlow和CUDA等工具和框架来简化机器学习工作负载的管理并优化性能。事实证明,这些工具在加速研究人员和数据科学家的GPU任务方面改变了游戏规则...