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ai平台开发，Al互动课开发平台是干嘛的有人知道吗

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1 ， Al互动课开发平台是干嘛的有人知道吗通过高效的课程生产平台，高效、快速、低成本的生产AI互动课程，使互动式课程得到普及，改变在线课程（视频课程）的无交互的状态 。有的【ai平台开发，Al互动课开发平台是干嘛的有人知道吗】
2，如何自己开发一个二次元ai绘画平台要自己开发一个二次元ai绘画平台，你需要掌握AI技术 ， 具备相关的图像识别技术以及图像合成技术，并且要了解使用这些技术在数字图像处理中的应用，同时做好前端研发开发工作 ， 完成对数字图像的操作，以及用户界面的设计等 。
3 ， 怎么搭建AI开发环境文件-导出-jpg 。导出jpg有几点要注意的 。图层中如有隐藏的图形导出后显示为无，但文档默认是有东西的，所以导出后如果发现有一大块白色的那就表示有隐藏的图形 。另外导出是应选择适合自己预览的分辨率及颜色模式 ， 这些都是可选的！如导出的文件较大会提示内存不足或提示错误，这时需降低分辨率后再执行导出不明白啊 = =！
4，小白入门 AI 产品经理之路概述：21届毕业一直从事产品经理相关职位，先后从事的行业有云端视频编辑、跨境电商等行业，目前正在转型做云计算行业，别的不说跨度真的还挺大，而且其实中间真的没有什么很大的关系；但是兴趣使然 ， 最终还是得选择一个自己最感兴趣的行业去进行深挖与提升自己 ， 深入业务场景去进行需求的了解 ， 与用户共情，是我目前的目标与方向，接下来会零零碎碎分享一些 ， 自己对AI产品进阶的一些知识或者干货分享 ， 欢迎各位大佬们批评指正，也欢迎跟我一样处于初期的小姐妹们跟我一起共同成长，互相交流~共勉之第一篇：初识quyc 2022/4/27AI 平台知识概述一、概念了解(what)在说AI 平台之前 ， 首先可以对AI进行了一个大致的解释，AI 即人工智能，是研究并模拟、延伸和扩展人脑复杂行为的一种技术科学 ， 范围包括机器学习、计算机视觉等等；那么 AI 平台就是支持这种复杂科学研究的一种辅助工具，该工具可以进行智能化、体系化、自动化完成这一系列研究；1）AI 平台主要面向的是模型开发者，围绕 AI 模型/算法的生命周期（数据收集、数据标注、模型构建、模型训练、模型优化、模型部署）提供的工具 。2）AI 平台是面向应用者的，围绕集成好的AI 服务进行部署应用，主要是进行应用的管理等相关操作的平台 。二、产品功能(How)接下来将对 AI 平台的两种分类进行逐一的功能阐述2.1 AI 开发平台 1）数据标注平台面向进行模型训练的前置工作，包括数据导入、数据预处理、数据标注、数据增强等 。这部分的数据工作与大数据的关联性比较强，有些标注平台甚至是大数据系统的组件 。对于AI 标注来说，更多是进行数据智能/自动化进行处理，故此有些厂商推出数据采样、数据拆分、数据缺失值处理（数据预处理）、自动标注（数据标注）、对图片类型数据去雾、增雾、对比度增强等智能算法（数据增强），正是这些功能支撑起了数据标注平台 。2）模型训练平台给模型训练的内容配置算力、环境，这个是AI平台中比较常见的产品，由于模型训练对硬件资源的高消耗，通常会租用云计算资源来完成模型训练，所以很多模型训练平台是与云平台捆绑的，完成包括负载均衡、并行训练等工作 。4）模型部署平台提供把模型从训练环境部署到推理环境（云端、边缘端等）的工具 。这个功能相对简单，较少单独作为一个产品，一般是也是作为开发平台的一个功能模块 。一个例外是边缘/嵌入式环境部署平台（如百度EasyEdge），由于硬件适配比较繁琐 ， 所以目前看到百度是做成一个相对独立的产品的 。5）模型推理平台提供各式各样的模型接口，供用户直接调用，一般还提供包括模型调用管理、接口管理等功能，这种推理平台主要是以模型作为核心竞争力的 。另一种推理平台则以算力作为竞争力，类似云平台 ， 用户将模型部署在平台上可获得弹性扩缩容等能力 。2.2AI 应用平台AI支撑平台比起AI开发平台，更类似业务平台 ， 比如内容审核、智能对话等 。围绕的是一个核心算法，通过配置提升这个算法/能力的通用性 。通过下面一个例子进行详细解释：横向是发布图片的业务流程，纵向是审核平台的功能，审核平台的核心问题就是图片分类，将符合审核政策规定的图片通过、违法的进行限制 。三、核心优势(Why)AI 平台带来的优势可以从用户、平台角度进行思考：用户：尽低层成本获取 AI 能力，提高工作效率 ， 满足业务快速扩充的需要；AI 平台：标准化的工作工具/流程，无需定制去解决，提高模型生产效率、降低工作成本，从而形成盈利；但是就目前来说，平台的需求是大于用户的需求 ， 这跟 AI 的发展历史有关，目前还暂处于初期阶段，AI 技术还不是很成熟，更多是对模型训练的一些需求，一种行业化解决方案标准化的过程；用户 AI 还持有观望态度（对提高ROI不确定等），所以引申出目前需要不断的加强对AI 能力的训练 ， 更好的契合市场用户的需求是目前的必经之路，同时也需要不断的引导用户发现AI 能力的价值，进而提高AI 平台的价值 。四、市场状况(where)一些AI开发平台产品的AI模型生命周期覆盖情况，可以看到大部分产品其实都是提供全生命周期的功能的，提供一站式解决方案 。竞品分析：百度的功能架构是最舒服、逻辑性最好的 。百度的AI开发平台包括BML和EasyDL两个，BML是全流程的开发平台，覆盖了AI模型全生命周期；EasyDL定位是零门槛开发，所以只支持到数据训练级别的开发 。BML中相对独立的数据相关功能和边缘部署相关功能又都拆成组件/小平台 ， 可以供用户单独调用，从而提高灵活性 。腾讯TI系列平台中，TI-ONE定位是一站式机器学习服务平台”，但暂时没有看到关于数据标注方面的功能，数据处理只提供相对简单的数据接入和数据预处理功能 。预置模型相对来说也比较少 ， 大部分是机器学习方面的模型，深度学习模型较少 。TI系列的其他两个平台TI-Matrix和Ti-EMS分别是“AI应用服务平台”和“无服务推理平台”，个人感觉都更偏向云服务一些，主要是服务调度、扩缩容等能力 。华为ModelArts也提供从数据标注到模型推理全流程的开发工具，其中“自动学习”的功能模块基本对标百度EasyDL，提供重训练级别的模型生成 ， 但暂时没有按照需求层级进行产品拆分 。总结： 目前AI 平台根据用户不同的需求点各有所侧重，但是基本都进行了一站式平台训练能力的部署，主要在对数据、模型、部署三个方面发力；1） 数据差异化：进一步与大数据平台吻合，提供数据采集、清洗、标注（自动、人工）等功能 ， 解决用户数据方面的痛点 。2） 模型差异化：提供更多的强大预置算法进行模型训练，针对不同的业务场景去进行模型训练，针对不同的业务场景进行优化，其次需要充沛的算例资源，与云平台进行很好的衔接、协同处理 。3） 部署差异化：方便快捷、快速搭建、灵活运用成为部署的需要攻克的一大难点，也是非常重要的竞争优势，节省时间、人力成本，也方便进行运维；5，我是计算机专业的正在准备商汤技术类的AI云平台开发工程师岗位技术人才无论是在哪家AI公司都很吃香的，毕竟是稀缺人才 。更何况商汤科技是一家注重原创技术的AI公司，对于新人来说有比较大的发展空间 ， 你的眼界平台不会很受限制，想做的事情只要合理都会有发挥空间 。至于面试 ， 专业技能考核肯定是有的，难不难就见仁见智吧 。面试吗～平常心就好，尽量表现出最好的自己 ， 加油合租的宿友现在就职于商汤科技，貌似在人脸识别研发团队 。聊天的时候略微听说，商汤的研发团队在整个人工智能行业都是顶尖的，还说中国近一半的顶尖技术人才都在他们公司 。能吸引到这么多技术人才的公司，应该是是提供了很好的平台吧，你如果真的感兴趣就去试一下我面试的是产品岗位的，所以没办法帮你～但是有另一个朋友面试的是技术类岗位的，据他说，面试官很随和，考核的问题没有很刁钻 。只要你专业过关 ， 就不是问题再看看别人怎么说的 。6，怎么才能玩转AI2019年，热门的人工智能（AI）继续在产业中快速奔跑，越来越多的行业开始搭上智能化升级的大潮 。然而，长时间、高成本、高投入、复杂繁琐的AI开发流程 ， 正阻碍着AI产业的规模化发展，许多传统企业不能轻松快速地构建AI能力 。喝一杯水要几步？对于普通人来说 ， 这是一件毫不费脑的事 。那么AI开发需要几步呢？对于开发小白和AI专业开发者来说，答案截然不同 。今年，华为云EI（企业智能）一站式AI开发平台ModelArts正式商用上线 ， 不仅让许多AI小白拆除AI开发的门槛，同时也让诸多AI开发者享受到更为高效便捷的开发体验 。这一被称为“开发者的福音”的AI平台，究竟是怎样的利器？它又在如何在各个传统行业发挥作用呢？对此，小编分析了ModelArts加速AI开发的四大亮点，详解ModelArts平台使用步骤，并亲身体验了ModelArts的极简操作流程，过了一把AI开发瘾 。简单的说，ModelArts平台就是一个让小白轻松学会训练AI模型、让AI老手节省时间脑力的开发神器，让各行各业关于AI的创意都能快速实现 。说到这里大家可能还是会有疑问，作为智慧IT设计师，新网络建筑师-集辉信息的小编在这里举个例子，让我们在日常生活中看一下这个ModelArts到底是何方神圣 。救标注数据的小王一命——ModelArts 数据管理上班刚打完卡 ， 老板就丢给小王10万张无标签的图片，要求小王为这些数据打上标签 。给10万张图片打标签，看似简单的工作，实际上并不简单 。华为云EI深度学习服务团队负责人也说：“头疼的就是数据的采集和数据的处理 。光是数据准备就要占掉整体开发时间的 70% 。”为什么数据的处理这么难？效率为什么这么低呢？包括小王公司在内的许多公司都是从交易数据、物联网传感器产生的海量数据、安全日志到图像、语音数据中提取有效信息，这几乎是大海捞针式的方法 。因为，这些都是未标注的数据，而目前实现人工智能的主要方法是机器学习，大部分应用都是有监督的学习，这就需要大量的标注样本去训练人工智能算法模型 。所以 ， AI 算法并不是丢一堆数据能够从中学习到各种有用的知识，而是背后有大量的人工在标注数据 。小王就是这个人工之一，看似简单的工作每天却花费了不少时间精力，小王很是苦恼 ， 开始反思自己 。第一，就输入关键词找图而言，网上的海量图片实在是太多了，用人力去识别的话，真是老费劲了；第二，自己确实面对如此多的美图 ， 还是会忍不住开个小差，三心二意地选不下来啊 。难道一个小小的助理生活就如此不堪，连最基础的工作也做不好吗？小王不想就这么放弃 。那么，要不试一试企业刚引进的华为云ModelArts在数据管理方面 ， ModelArts首先会将数据进行预处理，用 AI 的算法去标注数据，即自动化标注和半自动化标注 。接着，ModelArts 可对数据采样和筛选 ， 预标注，缩减需要标记的数据量 。这就大大降低了工作量 。

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