2023年为什么没有一个AI原生应用跑出来？小北学AI干货分享

AI时代设计师真的要失业了？小北学AI干货分享

随着人工智能技术的飞速发展，AI设计逐渐成为设计界的一翼浪潮，让设计师们面临新的挑战与机遇。视频中提到了通过AI生成的不同风格的设计稿，如浅色简约风、绿色科技风等，这展示了AI设计工具的强大能力。为了应对AI时代的到来，建议人们学习AI绘图等相关工具来增强个人生产力，同时关注AI行业资讯以拓宽认知，适应潮流，从而在职业道路上保持竞争力和实时进步。这些内容适合对人工智能设计感兴趣的设计师、正在行业内部寻求发展的专业人士以及对AI趋势保持敏感的从业者。

最强AI开源大模型，羊驼大模型？小北学AI干货分享

羊驼大模型，提供了650亿参数的人工智能能力，引领了AI大模型的新趋势。这一开源模型不仅在thu b上取得了优异的评分和全球排名第一的成绩，也得到了AI社区的广泛认可。用户可以通过简单的四步操作，轻松搭建并运行大模型—从安装closer AI基础库和依赖包，到指定自定义数据集，最后执行运行命令。该模型的开箱即用特性及其商用友好的授权政策，无疑为AI研究者和开发者带来了极大的便利和激励。

GPT4超强对手，谷歌Gemini AI 大模型即将发布！小北学AI干货分享

谷歌即将发布新一代AI大模型german ai，涉及技术巨头全力投入研发。集成了GPT-4、mid journey和SD模型的优势，大模型平台gate特别强调多模态能力，其中包括了视频分析帮助机械师诊断问题和依据图片资料生成网站的技术。谷歌的创始人布林回归参与训练，显示了谷歌的决心。尽管OpenAI也探索类似的创作能力，谷歌在这一领域的新进展值得期待。

神经网络整体框架概述

本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法，并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化，同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤，难度较大，是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践，逐步展示如何解决多分类问题，并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。

AI神级修图工具，让你掌控图像的每一个细节！

Dragon这款AI精准修图工具通过开源让用户能够精确操控图像的各个细节，包括姿态、形状、表情和布局。它突破了之前AI生成图像时的不可控局限，实现了在细节层面逻序辑符合且自然流畅的图片效果。该工具减少了操作难度只需通过简单拖拽即可实现图像的自然改变。无论是人像、风景画还是物品图像，Dragon都能实现精确而生动的调整和创造，且操作简洁直观，极大提高了用户的创作自由度和效率。

跑开源项目和工具，切记一定要先看这个模块！

面对海量的开源项目，如何快速评估一个项目的可行性和稳定性是许多开发者面临的难题。视频中介绍了如何使用名为S5的模块来检视开源项目的社区反馈和问题报告，帮助开发者避免投入大量的时间和精力在难以运行或有缺陷的项目上。S5模块作为一个项目评估工具，能够在短时间内提供项目可用性的第一印象，从而为开发者决策是否继续投入资源提供实时依据。这一过程减少了环境配置所带来的混乱和时间浪费，使得开发者可以专注于那些拥有良好社区支持和稳定性的项目。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。

为什么目前AI项目失败的非常多?

AI项目高达78%至87%的失败率揭示了模型开发与部署之间的巨大鸿沟。尽管AI模型开发可能只需数周，但项目上线延実常常超过数月，这主要是因为AI学习系统中与模型直接相关代码仅占5%。真实世界中的AI系统复杂，涵盖配置、数据处理、资源与流程管理等，工程与数据相关内容占了绝大部分的工作量。这些挑战突出了将AI科研成功转化为业务价值的难点。适合对AI模型开发、部署、运维及其在实际业务环境中应用有浓厚兴趣与相关经验的专业人群。