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项目案例
正式承接人工智能相关项目课题以及各类研究型科研任务
正式承接人工智能相关项目课题以及各类研究型科研任务
产品说明:

经过5年左右的人工智能相关工作和学习的经验积累,本团队将于2020年开始正式承接人工智能相关项目课题以及各类研究型科研任务。目前,本团队的关于人工智能相关项目领域的软硬件以及布局如下:

1.计算机/服务器设备

目前人工智能的深度学习算法是建立在大数据的基础上的,人工智能在工作过程中首先要对大数据进行挖掘,然后再利用大数据训练人工智能模型。如最为常见的数据库有ImageNet数据库,UCI数据库,RAWDAD数据库,AWS数据库,NASA数据库,Webhose数据库,BROAD数据库,MNIST数据库,CIFAR-10数据库,Caltech101数据库,SVHN数据库,耶鲁人脸数据库,TIMIT声学。

    本团队目前配置 P720 联想工作站主机双颗CPU金牌/256G内存/P5000显卡。 


此外,如果是个人PC电脑,建议配置32G内存,I7-9700或者以上8核CPU,显卡6G或者以上电脑。

对于刚入门初学者,可以使用google等大公司的云服务。


2.人工智能软件平台

   目前,我们开发人工智能,如深度学习,强化学习等。涉及到的软件有如下几个:

   A.仿真1,使用MATLAB2019a或者以上版本,最新版本的MATLAB提供了大量的深度学习,强化学习工具箱,对于擅长使用MATLAB各行各业科研人员是一个不错的选择。

   B.仿真2,python开发,使用pycharm等平台进行人工智能开发,一般需要安装下TensorFlow/caffe等

   C.linux下python开发,安装Ubuntu操作系统,使用python进行开发

   D.基于FPGA的人工智能算法的硬件实现。本团队主要使用xilinx的vivado/ SDSOC/ Vitis等平台开发。

3.人工智能开发板硬件平台

    目前,本团队对于一些通用性的小型人工智能项目,采用的硬件开发板平台为  

Xilinx的zynq/ zynq UltraScale+ MPSoC等

NVIDIA 的Jetson TX2等

4.熟悉的AI模型

   比较熟悉的深度学习算法包括R-CNN,SPPNet,Fast R-CNN,Faster R-CNN,MTCNN,RNN,Char RNN,LSTM,pointnet/pointnet++,Efficientnet,AlexNet,GoogleNet,LeNet,ZF Net,VGGNet,ResNet等等。

   比较熟悉的强化学习算法包括Q-Learning,SARSA,DQN,Actor-Critic,TPRO,Off-Policy,DDOG,PPO,梯度策略,反向强化学习等等。

5.本团队人工智能业务范围

    常规深度学习算法/强化学习算法的python仿真/MATLAB仿真,使用FPGA在zynq等芯片平台中实现。

特殊领域深度学习的研发,开发特殊用途的深度学习算法以及对现有深度学习算法的改进,并支持各类通用数据库或者客户提供特定数据库的性能验证支持。

1).基于深度学习的人脸识别系统

2).基于深度学习的物体识别系统

3).基于深度学习的车辆识别系统

4).基于深度学习的数字识别系统

5).基于深度学习的人体健康识别系统

6).基于深度学习的人体步态识别系统

7).基于深度学习的手势识别系统

…………………

6.广告推广

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基于FPGA的深度学习实现,基于FPGA的强化学习实现;


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