AI Lab

KI-Labor

? Erstellt von: Muhammad Angga Muttaqien, Anfang 2018

? Für mich ist es ein absolutes Trostlabor, mit meinen eigenen KIs zu arbeiten und empirisch zu beobachten, wie leistungsfähig und wirkungsvoll diese Technologien sind. Die wichtigsten Forschungsthemen sind wie folgt aufgeführt:

1. Maschinelles Lernen
2. Deep Learning (z. B. Vision, Sequenz und Verstärkungslernen)
3. Fortgeschrittene Techniken (z. B. GAN, Zero-Shot Learning, Transformer, Multi-Agent Learning usw.)

Now, I'm conducting research on Reinforcement Learning

Der beste Weg, tiefer in die KI-Technologie einzusteigen, besteht darin, sie praktisch auszuprobieren. Im Zeitraum 2018–2020 habe ich einen spannenden Plan, ein Dutzend Experimente mit zahlreichen und unterschiedlichen Deep-Learning-Anwendungen durchzuführen, die auf den Technologien Computer Vision (CV), Natural Language Processing (NLP) und Reinforcement Learning (RL) basieren. Durch Learning-by-Doing stelle ich mir folgende Liste von Anwendungen vor:

Lebenslauf-Bewerbungen

 1. Object Classification
2. Object Detection
3. Real-time Object Detection
4. Semantic Segmentation
5. Instance Segmentation
6. Human Pose Detection
7. Visual Question Answering

NLP-Anwendungen

 1. Machine Translation System
2. Sentiment Analysis
3. Text Summarization
4. Topic Modeling
5. Chatbot
6. Image Captioning
7. Speech Recognition

RL-Anwendungen

 1. Dynamic Programming Method for MDPs
2. Monte Carlo Method
3. Temporal-Difference Method (Sarsa, Sarsamax, Expected Sarsa)
4. Value-Based Method (DQN, Double-DQN, PER-DQN, Dueling-DQN, Noisy-DQN, Distributional-DQN, Rainbow-DQN)
5. Policy-Based Method (Reinforce, TRPO, PPO)
6. Actor-Critic Method (A2C/A3C, GAE, DDPG)
7. Multi-Agent Method (MADDPG, MFMARL)

Robotikanwendungen

 The time will come soon.

Sie können jeden Ordner im Projekt sofort kopieren, indem Sie diesen Befehl ausführen:

 svn checkout https://github.com/muhamuttaqien/AI-Lab/trunk/02-deep-learning

Abhängigkeiten

Für dieses Lab sind Python 3.7.3 und die folgenden installierten Python-Bibliotheken erforderlich:

• Grundlegende Bibliotheken: NumPy, Matplotlib
• Domänenspezifische Bibliotheken: OpenCV, NLTK, Gym
• Deep-Learning-Frameworks: Keras, PyTorch, TensorFlow, ReNom

? Das ist alles, für jede Diskussion kontaktieren Sie mich bitte hier: [email protected]