计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
除了大力投资 Open AI ，微软还亲自下场大搞 AI 。微软开源了 Visual ChatGPT ，这个软件可以连接 ChatGPT 和一系列视觉模型，以实现在 ChatGPT 的聊天过程中发送和接收图像。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU，他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地，Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利，通过链接即可与其他的开发者共享文件。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员，艺术家，数据科学家等。—在每台设备（甚至在智能手机）上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元，更改参数，值和源，即可享受AI的多样性。
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗？
图片 💡 作者：韩信子@ShowMeAI 📘 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 TensorFlow 实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/313 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 图片 AI 在艺术界的覆盖越来越广，从最早的 GPT3
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion 的出现改变现状，可以让我们普通用户也可以直接使用，并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用；相对于 DALLE 2，Stable Diffusion 需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。
DragGAN的官方版还没有发布，但是已经有非官方版的实现了，我们看看如何使用。DragGAN不仅让GAN重新回到竞争轨道上，而且为GAN图像处理开辟了新的可能性。正式版本将于本月发布。但是现在已经可以在一个非官方的演示中试用这个新工具了
对于计算机视觉爱好者来说，YOLO（一次只看一次）是一种非常流行的实时对象检测概念，因为它的速度非常快并且性能出色。
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
Google Colab 是帮你快速了解 Python 代码的利器，你可以直接在上面运行一些好玩好用的 Jupyter Notebook 项目。
对于初学机器学习的人，即使你没有很好的硬件，也可以利用谷歌的免费资源来跑程序。如果有人能把Colab资源全部汇总起来就好了。
Google Colab是帮你快速了解Python代码的利器，你可以直接在上面运行一些好玩好用的Jupyter Notebook项目。
https://speakerdeck.com/tanujjain/demystifying-the-neural-network-black-box
一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要，因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
近年来，可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
在本视频中，NVIDIA将向您展示如何直接在 Google Colab 上快速启动NVIDIA TAO 工具包笔记本来训练 AI 模型，而无需设置任何基础设施。
还记得前些日子轰动一时的 BigGAN 模型吗？生成对抗网络（GAN）作为当前最热门的技术之一，最近在图像生成方面的成果颇受人关注。近日，由 DeepMind 和赫瑞瓦特大学组成的科研人员公布的 BigGAN 模型，被称为“史上最强 GAN 生成器”，可合成食物照片、风景肖像和动物照片，其图片效果十分逼真，在 ImageNet 的测评集上从之前的最高分 52.52 提升到 66.3，效果提升非常显著。
刚刚英伟达最新推出的升级版StyleGAN 3，因为一组合成艺术作品刷爆Twitter，不少网友感叹：AI 制造了人类无法理解的恐怖！
今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统，可利用大量无标注数据，解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题，助力自监督训练。
了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的，与旧版本YOLOv3相比，它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快，最准确的物体检测系统之一。逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤，并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU！本教程涵盖了所有内容！
这是最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画，随便给AI两组不同的提示词，它都能给你画出来！
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
关于这篇新文章的最酷的事情是，他们在Google colab上提供了一个演示，您可以在其中轻松地自己尝试一下，正如我将在本文中展示的那样！但首先，让我们看看他们是如何做到的。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
本月初，OpenAI 同时发布了两个连接文本与图像的神经网络：DALL·E 和 CLIP。其中，DALL·E 可以基于文本直接生成图像，CLIP 能够完成图像与文本类别的匹配。这两个模型发布之后，机器学习社区出现了一些复现 DALL·E 模型的尝试，如开发者 Phil Wang 的 GitHub 项目 DALLE-pytorch，短短二十余天就收获了 1.9k star。
最近，通用领域的大语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类响应方面取得了显著的成功，这种成功间接促进了多模态大模型的研究和发展，如通用领域的多模态大模型MiniGPT-4、mPLUG-Owl、Multimodal-GPT和LLaVA ，然而，此类多模态大模型却很少出现在医学领域的研究中，阻碍了相关研究发展。visual-med-alpaca虽然在医学多模态大模型方面做出了一些很有成效的工作，然而其数据为英文诊断报告，不利于促进中文领域医学多模态大模型的研究发展。为此，我们开发了XrayGLM以解决上述问题。XrayGLM在医学影像诊断和多轮交互对话上显示出了非凡的潜力。
基于文本的图像生成模型火了，出圈的不止有扩散模型，还有开源的Stable Diffusion模型。
假如你是一枚学生党，既没有钱，学校实验室计算卡又不够用，却入了机器学习的门，那你肯定用过一个神器：Google Colab。
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据，结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下，一个epoch大概需要20min；在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了，TensorFlow Hub 是一个开源代码库，可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来，Google发布了数百个模型，有些是通用模型，并可针对特定任务进行微调，而一些模型则更为专业，即使在数据较少或计算能力较弱的情况下，也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
我们将使用卷积神经网络（CNN）来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
众所周知，当今业界性能最强（SOTA）的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的 GPU，现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中，开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然，还有这些 GPU 的 AI 性能。
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。
导读：本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
链接：https://www.jianshu.com/p/ab35ed21df87
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点，在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合，广泛应用于以下场景：
我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。这些帮助我们提出并回答以下问题：
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
不需要改变数据集，只需要给CLIP下达的命令中把“虚幻引擎”几个字加上，再让CLIP去指挥GAN，图像就立马变成了高大上的CG艺术风。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）
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