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开玩乐,在移动端也能进行机器学习?做物体识别?TensorFlow on Android?

GitChat技术杂谈  · 公众号  · 程序员  · 2018-08-22 11:03

正文

本文大约 580 字

读完可能需要一首歌的时间


最近中美之间因为贸易战闹得很不愉快。美国非常鸡贼啊,掐死了高新科技这条路,这样一来我们依赖美国专利技术的行业就非常难受。但是,虽然美国这次做的很不地道,可也让我们更清楚的看到了掌握技术的重要性,以及迫切性。

所以当条子跟我说中国肯定会大力扶持人工智能,未来人工智能的岗位将会非常火的时候,我就信了一半。条子是我们新来的同事,跟我一块儿做人工智能头条。他负责找资源,我负责把控和产出内容。

上周五我正听 Staring at you 沉迷工作呢,条子突然拔掉我耳机跟我说,哎你知道不,现在移动端也可以玩机器学习了?我愣了几秒钟,Staring at 他那张脸,真想拿起桌子上的BB8,和他脑袋比个软硬。

作为人工智能的一个重要分支,机器学习已经发展成为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。并且被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

就算完全不了解机器学习是个啥的人,也能看得出来,上述的每个领域都涉及到大量的数据采集和分析,普通PC的算力都不一定搞的定。你看比特币挖矿现在都需要专门的强大算力的机器,甚至已经发展成了一门生意。指望在移动端做机器学习?我手上这台Pixel 2还不得炸了?

结果就在今天,他甩给我一张图给我:


我愣了几秒钟。一看是个针对零基础的AI课程,9块9,不到半碗面的价格,就买了看看,发现确实讲的很零基础……通过一个实例入手,安装部署开发环境开始,一步一步跟着操作,最后完成一个Demo项目。典型的得体和盔壳(Dirty and quick),优点就是上手门槛低,入门快。缺点就是不系统。

面向的人群是:

  1. 机器学习初学者







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