资源: 适合 AI 新手的 9 款人工智能开源软件

如果要问当下互联网什么最热门?毫无疑问是人工智能。目前,世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么,踩在下一个时代的风口浪尖上,普通程序员如何向人工智能靠拢?为此,小编特别推荐9款托管在码云上的人工智能开源软件,希望能够给大家带来一点点帮助和启发!

当然,如果你很喜欢以下提到的项目,别忘了分享给其他人哦!

1、项目名称:智能家居的架构

项目简介: 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了,现在随着硬件成本的下降,及 google 收购 nest 等,智能家居热度升高。 本智能家居的架构,包括服务器端,web 网页,android 手机客户端,各种测试脚本,基本上基础架构都已经实现,并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。

项目地址:https://gitee.com/xmeter/My-smart-home

2、项目名称:Living-Robot 开源机器人

项目简介: 当我们在网上搜索开源机器人时,我们发现都是部分功能的代码和 demo,我们不能找到一个完整的项目,直接下载到我们的树莓派上,上电,然后就可以动、可以玩了。rtp 已经做到这点了;事实上它已经可以动并说话了,它是基于 ros 的完整的机器人代码,找来1块树莓派,接上几个电机和喇叭,ok,它已经可以动、可以玩、可以愉快地添加自己的代码了;虽然粗糙但是基本满足这个需求了(子功能还需要各种完善)。

什么是Living-Robot?

想象一下当你养了一只兔子、或者一只蜥蜴作为宠物时,它们从来不会和你卖萌扮可爱,根本不会回答你任何或机智或愚蠢透顶的问题;但是我们还是养了这样的宠物;为什么?因为它是“活着的”的。 rtp 要人工创造这种 Living 的感觉,我们称之为“Living-Robot”。

项目地址:https://gitee.com/rtp/Robi-Transform-Project

3、项目名称:智能语音控制程序

项目简介: C 语言编写的基于百度语音识别、语音合成和图灵机器人的智能语音控制中心。程序自动适配环境音量,取适当阀值当说话后才开始录音。加入偶发性声音检测机制,不会对突然性的声音做出处理。此程序能够在 Nanopi Neo/Neo2、OrangePi Zero Plus(H5) 上面正常运行,因为树莓派外置声卡的原因,录音声音可能很小,所以针对树莓派加入了声音放大程序(可选择开启或者关闭),实验结果还算理想。

项目地址:http://gitee.com/geeiot/aicontroler

4、项目名称:小型深度学习框架 Paradox

项目简介: 用 python3 和 numpy 实现一个简单的深度学习框架,了解流行框架的原理。

项目地址:https://gitee.com/ictxiangxin/paradox

5、项目名称: 车辆智能辅助驾驶系统

项目简介: 基于 OpenCV3 与 GTK3+ 的路面分析,及交通路况识别的车辆智能辅助驾驶系统。用于标准路面的偏移制导(带人物交通标志识别),可用于自动驾驶计算机视觉的入门学习和具体项目的二次开发。

项目地址:https://gitee.com/Luciferearth/uestc-careye

6、项目名称:基于 C 的 LeNet-5 神经网络

项目简介: 根据 YANN LECUN 的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的 LeNet-5 神经网络,C语言写成,不依赖任何第三方库。 MNIST 手写字符集初代训练识别率97%,多代训练识别率98%。

项目地址:https://gitee.com/fanwenjie/LeNet-5

7、项目名称:人工智能考试系统 atulocher

项目简介: atulocher,读作/ætʌlɔ:'kər/,为 auto-launcher 重组的单词。意为“自动建立者”。这是一个人工智能,设计目的是对抗某些学校的"原创题"。

项目地址:https://gitee.com/cgoxopx/atulocher

8、项目名称:数字识别系统

项目简介: 脱机手写数字识别系统,可以将手机拍摄的 多行多列的 手写数字 进行识别, 整个系统 实现了完整的 图像处理、特征提取、网络训练等 一系列算法, 每个阶段的各种算法 都有自己独有的算法优化,以提高识别率。

项目地址:https://gitee.com/tboox/hnr

9、项目名称: 基于 PHP 和 word2vec 的分类器

项目简介: 每个搜索引擎其实都有一套完善的分类器,拿最简单的分类器举例, 不管你是巨头门户还是垂直三、四级以下的网站,他都能识别你的站点类型。 面向海量内容的今天,随随便便就能从互联网采集、抓取海量的数据, 而数据又杂乱无章,如果用人工整理归类,太浪费资源了。作者做过各类站群、垂直站点,深知分类器的重要性。

本项目是基于 PHP 和 word2vec 的分类器,用于文章、新闻等内容自动分类,项目包含样本训练、识别代码,分词组件用的是 PhpAnalysis,简单灵活。欢迎大家一起优化并完善。

项目地址:https://gitee.com/mz/classifier4php

本文内容来源于码云、AI科技大本营

原文地址:https://my.oschina.net/gitosc/blog/1559737

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