人工智能-飞桨

本文主要是介绍人工智能-飞桨，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

概要

集核心框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体的深度学习平台

官方入口

安装

• python安装

  python官方下载

• PaddlePaddle安装

 python -m pip install paddlepaddle==2.6.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

• 验证安装
  安装完成后您可以使用 python 进入 python 解释器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()
  

零基础教程

飞浆零基础教程

基础知识

1.人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习（MachineLearning，ML）是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。

2.机器学习 区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。这句话有点“云山雾罩”的感觉，让人不知所云，下面我们从机器学习的实现和方法论两个维度进行剖析，帮助读者更加清晰地认识机器学习的来龙去脉。

机器方法论三要素：假设、评价、优化
模型有效的基本条件是能够拟合已知的样本，这给我们提供了学习有效模型的实现方案
衡量模型预测值和真实值差距的评价函数也被称为损失函数
模型假设、评价函数（损失/优化目标）和优化算法是构成模型的三个关键要素

NumPy介绍：
NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。使用飞桨构建神经网络模型时，通常会使用NumPy实现数据预处理和一些模型指标的计算，飞桨中的Tensor数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。

小结

以上仅学习分享记录使用，如有侵权请告知删除。
不积跬步无以至千里！！

这篇关于人工智能-飞桨的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---