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人工智能应用库-人工智能应用库有哪些

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-04-12 01:06:56分类应用领域浏览85
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用库的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用库的解答,让我们一起看看吧。多少人会人工智能?python是干什么的?人工智能库,有没有结合Deep Learning和Reinforcement Learning的?多少人会人工智能?全球共有47……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用库的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用库的解答,让我们一起看看吧。

  1. 多少人会人工智能?
  2. python是干什么的?
  3. 人工智能库,有没有结合Deep Learning和Reinforcement Learning的?

多少人会人工智能?

全球共有477956人会人工智能,中国有22191人会人工智能。

本次研究评定的四个方向的总计477,956人的全球人工智能人才库中,美国拥有188,300人,再次位列第一,印度拥有86,213人,居次席。

人工智能应用库-人工智能应用库有哪些
图片来源网络,侵删)

在这项排名中,中国表现不佳,仅排在第四位,拥有AI人才数量仅为22,191人。此外在论文的国际合作方面,中国AI论文平均作者人数为2.96人,总计全球合作次数为11,000次,表现不佳。

python是干什么的?

Python是一种高级编程语言,被广泛用于软件开发数据分析、人工智能、科学计算、网络编程、Web开发等领域。Python语言简单易学,语法简洁清晰,同时具有强大的功能和丰富的库支持,因此被越来越多的人所喜爱。

以下是Python主要应用领域

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1. Web开发:Python可以用于开发Web应用程序包括网站、Web应用程序和Web服务。流行的Web框架包括Django、Flask和Pyramid等。

2. 数据科学:Python是数据科学领域中最受欢迎的编程语言之一。它有很多用于数据分析机器学习和人工智能的库,包括NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn和TensorFlow等。

3. 自动化:Python可以用于自动化任务,包括系统管理、网络管理、测试、数据处理等。Python的标准提供了很多模块,可以用于处理文件、网络、进程、日期、时间等方面的任务。

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1、Web开发。

2、数据科学,包括了机器学习,数据分析和数据可视化。

3、网络爬虫,在爬虫领域,Python是必不可少的一部分。

4、自动化运维,让运维工作变得简单、快速、准确。

5、嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发。

Python是一种跨平台计算机程序设计语言,是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python由荷兰人吉多·范罗苏姆于1989年发明,最初被设计用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。Python拥有一个强大的标准库,可以执行系统管理、网络通信文本处理、数据库接口图形系统、XML处理等额外的功能。

Python社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似,功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域,并且大多成熟而稳定。

人工智能库,有没有结合Deep Learning和Reinforcement Learning的?

现在化学习越来越火,比如OpenAI在ICLR 2018上总共提交了7篇论文,其中4篇都是关于强化学习的。相应地,主流的人工智能深度学习框架,都有相关的强化学习库。

TensorFlow

有TensorForce库,基于TensorFlow构建,提供了强化学习的API,支持:

  • A3C
  • TRPO
  • NAFs
  • DQN
  • Double-DQN
  • N-step DQN
  • VPG
  • Actor-Critic模型
  • DQFD
  • PPO

TensorForce的GitHub页面:github***/reinforceio/tensorforce

PyTorch

pytorch-rl库,基于PyTorch构建,支持:

  • DQN
  • Double-DQN
  • Dueling DQN
  • A3C
  • ACER

pytorch-rl的GitHub页面:github***/jingweiz/pytorch-rl

另外还有一个DeepRL库,也是基于PyTorch构建的,支持:

  • (Double/Dueling) DQN
  • Categorical DQN
  • Quantile Regression DQN
  • A2C
  • N-Step Q-Learning
  • DDPG
  • PPO
  • OC
  • Action Conditional Video Prediction

DeepRL的GitHub页面:github***/ShangtongZhang/DeepRL

MXNet

MXNet的官方样例(`example/reinforcement-learning`)包含以下强化学习算法实现

  • A3C
  • DDPG
  • DQN
  • 并行Actor-Critic模型

到此,以上就是小编对于人工智能应用库的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用库的3点解答对大家有用。

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