หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

เอไอ-แล็บ

- สร้างโดย: Muhammad Angga Muttaqien ในช่วงต้นปี 2018

- ห้องทดลองที่สะดวกสบายอย่างยิ่งสำหรับฉันในการทำงานกับ AI ของฉันเอง และเพื่อสังเกตเชิงประจักษ์ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้มีประสิทธิภาพและมีผลกระทบเพียงใด หัวข้อการวิจัยที่สำคัญมีดังนี้:

  1. การเรียนรู้ของเครื่อง
  2. การเรียนรู้เชิงลึก (เช่น การมองเห็น การเรียนรู้ตามลำดับ และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง)
  3. เทคนิคขั้นสูง (เช่น GAN, การเรียนรู้แบบ Zero-Shot, Transformer, การเรียนรู้แบบ Multi-Agent เป็นต้น)

Now, I'm conducting research on Reinforcement Learning

วิธีที่ดีที่สุดในการเจาะลึกเทคโนโลยี AI คือการลงมือปฏิบัติจริง ในปี 2018-2020 ฉันมีแผนที่น่าตื่นเต้นที่จะดำเนินการทดลองหลายสิบครั้งกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกมากมายและหลากหลาย โดยอิงจากเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (CV) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) ต่อไปนี้เป็นรายการแอปพลิเคชันที่ฉันจินตนาการผ่านการเรียนรู้โดยการทำ:

ใบสมัคร CV 

 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

แอปพลิเคชั่น NLP 

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

แอปพลิเคชั่น RL 

 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)

การประยุกต์ใช้งานด้านวิทยาการหุ่นยนต์ 

 The time will come soon.

คุณสามารถคัดลอกโฟลเดอร์ใด ๆ ในโปรเจ็กต์ได้ทันทีโดยดำเนินการคำสั่งนี้: 

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

การพึ่งพาอาศัยกัน

แล็บนี้ต้องการ Python 3.7.3 และติดตั้งไลบรารี Python ต่อไปนี้:

  • ไลบรารีพื้นฐาน: NumPy, Matplotlib
  • ไลบรารีเฉพาะโดเมน: OpenCV, NLTK, Gym
  • กรอบการเรียนรู้เชิงลึก: Keras, PyTorch, TensorFlow, ReNom

- เพียงเท่านี้ สำหรับการสนทนาใด ๆ โปรดติดต่อฉันที่นี่: [email protected]

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด