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項(xiàng)目展示分類
MATLAB算法仿真 SIMULINK仿真 FPGA工程開(kāi)發(fā) 機(jī)器學(xué)習(xí) 視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng) 網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā) 通信/信號(hào)處理 語(yǔ)音智能處理 新算法預(yù)研 信息論/編碼譯碼 人工智能 其他項(xiàng)目

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團(tuán)隊(duì):嘉興麥特萊博軟件開(kāi)發(fā)工作室
地址:嘉興港區(qū)
 
人工智能
正式承接人工智能相關(guān)項(xiàng)目課題以及各類研究型科研任務(wù)
來(lái)源:本站    日期:2019/12/20    瀏覽量:17611  

功能描述:

經(jīng)過(guò)5年左右的人工智能相關(guān)工作和學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)積累,本團(tuán)隊(duì)將于2020年開(kāi)始正式承接人工智能相關(guān)項(xiàng)目課題以及各類研究型科研任務(wù)。目前,本團(tuán)隊(duì)的關(guān)于人工智能相關(guān)項(xiàng)目領(lǐng)域的軟硬件以及布局如下:

1.計(jì)算機(jī)/服務(wù)器設(shè)備

目前人工智能的深度學(xué)習(xí)算法是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的,人工智能在工作過(guò)程中首先要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,然后再利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型。如最為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)有ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù),UCI數(shù)據(jù)庫(kù),RAWDAD數(shù)據(jù)庫(kù),AWS數(shù)據(jù)庫(kù),NASA數(shù)據(jù)庫(kù),Webhose數(shù)據(jù)庫(kù),BROAD數(shù)據(jù)庫(kù),MNIST數(shù)據(jù)庫(kù),CIFAR-10數(shù)據(jù)庫(kù),Caltech101數(shù)據(jù)庫(kù),SVHN數(shù)據(jù)庫(kù),耶魯人臉數(shù)據(jù)庫(kù),TIMIT聲學(xué)。

    本團(tuán)隊(duì)目前配置 P720 聯(lián)想工作站主機(jī)雙顆CPU金牌/256G內(nèi)存/P5000顯卡。 


此外,如果是個(gè)人PC電腦,建議配置32G內(nèi)存,I7-9700或者以上8核CPU,顯卡6G或者以上電腦。

對(duì)于剛?cè)腴T初學(xué)者,可以使用google等大公司的云服務(wù)。


2.人工智能軟件平臺(tái)

   目前,我們開(kāi)發(fā)人工智能,如深度學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。涉及到的軟件有如下幾個(gè):

   A.仿真1,使用MATLAB2019a或者以上版本,最新版本的MATLAB提供了大量的深度學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)習(xí)工具箱,對(duì)于擅長(zhǎng)使用MATLAB各行各業(yè)科研人員是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

   B.仿真2,python開(kāi)發(fā),使用pycharm等平臺(tái)進(jìn)行人工智能開(kāi)發(fā),一般需要安裝下TensorFlow/caffe等

   C.linux下python開(kāi)發(fā),安裝Ubuntu操作系統(tǒng),使用python進(jìn)行開(kāi)發(fā)

   D.基于FPGA的人工智能算法的硬件實(shí)現(xiàn)。本團(tuán)隊(duì)主要使用xilinx的vivado/ SDSOC/ Vitis等平臺(tái)開(kāi)發(fā)。

3.人工智能開(kāi)發(fā)板硬件平臺(tái)

    目前,本團(tuán)隊(duì)對(duì)于一些通用性的小型人工智能項(xiàng)目,采用的硬件開(kāi)發(fā)板平臺(tái)為  

Xilinx的zynq/ zynq UltraScale+ MPSoC等

NVIDIA 的Jetson TX2等

4.熟悉的AI模型

   比較熟悉的深度學(xué)習(xí)算法包括R-CNN,SPPNet,F(xiàn)ast R-CNN,F(xiàn)aster R-CNN,MTCNN,RNN,Char RNN,LSTM,pointnet/pointnet++,Efficientnet,AlexNet,GoogleNet,LeNet,ZF Net,VGGNet,ResNet等等。

   比較熟悉的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-Learning,SARSA,DQN,Actor-Critic,TPRO,Off-Policy,DDOG,PPO,梯度策略,反向強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等。

5.本團(tuán)隊(duì)人工智能業(yè)務(wù)范圍

    常規(guī)深度學(xué)習(xí)算法/強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的python仿真/MATLAB仿真,使用FPGA在zynq等芯片平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)。

特殊領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的研發(fā),開(kāi)發(fā)特殊用途的深度學(xué)習(xí)算法以及對(duì)現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法的改進(jìn),并支持各類通用數(shù)據(jù)庫(kù)或者客戶提供特定數(shù)據(jù)庫(kù)的性能驗(yàn)證支持。

1).基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)

2).基于深度學(xué)習(xí)的物體識(shí)別系統(tǒng)

3).基于深度學(xué)習(xí)的車輛識(shí)別系統(tǒng)

4).基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)

5).基于深度學(xué)習(xí)的人體健康識(shí)別系統(tǒng)

6).基于深度學(xué)習(xí)的人體步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)

7).基于深度學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)

…………………

6.廣告推廣

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基于FPGA的深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn),基于FPGA的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn);

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