AI应用开发实战

AI应用开发实战

出发点

目前,人工智能在语音、文字、图像的识别与解析领域带来了跨越式的发展,各种框架、算法如雨后春笋一般,互联网上随处可见与机器学习有关的学习资源,各大mooc平台、博客、公开课都推出了自己的学习资料。

在当前学习资料十分丰富的这个环境下,本教程从上手的角度,让大家能够真正动手开始进行AI的开发,提高大家的开发生产力水平,而不是简单地学习人工智能的底层算法和理论却迟迟不动手。

建议和反馈,请发送到
https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/issues

联系我们
OpenmindChina@microsoft.com

适用人群

本手册适用以下所有人群,各位乘客请对号入座:

人群 描述 一句话侧写
没有AI开发经验的小白 是否在AI技术的边缘不断徘徊,担心入门门槛太高,自己会被淹没在AI中,看着周围的人都上了AI这班车,担心自己不能抓住这个浪潮? “在AI技术的边缘试探”
想要构建AI应用却苦于没有好的模型和算法的老板、开发人员 看到行业内已经开发出了五花八门的AI应用,从聊天机器人到智能家居,自己却还没有可用的工具和模型? “睡一觉,醒来就有可以用的模型和接口了!”
有过AI开发经验,训练过模型,调过参的初阶开发者 在开发过程中花了大把时间和精力配置开发环境、训练模型、调参数? “我可能配了假环境,训练了假模型,调了假参数”
手拥大把计算资源的高阶开发者,实验室主管、公司技术负责人 需要一个方便使用的工具来对这些计算资源进行集中管理? “手握显卡山,根本烧不完”

手册内容

以下是本手册的概览:

本手册以开发者熟悉的IDE: Visual Studio 或者 Visual Studio Code及其上的Tools for AI插件为基础,覆盖了使用Visual Studio进行AI开发的四大场景。

  • 使用机器学习框架训练模型,使用模型搭建应用
  • 使用Cognitive Service搭建AI应用程序
  • 使用Custom Vision搭建AI应用程序
  • 使用Open Platform for AI - PAI 进行计算资源的统一调度与管理

不管你是小白还是技术大佬,本手册都能助你杀怪升级。

手册目录:

编号 链接 简介
1 概述 介绍本系列教程的内容、可能使用到的工具以及你的收获
2 VS 2017 + Win 环境搭建与模型训练 在Windows下进行环境的搭建,训练自己的第一个模型
3 VS code + mac 在iOS下搭建开发环境,训练自己的第一个模型
4 使用训练好的模型构建应用 使用上一步训练好的模型,开发一个简单的桌面程序
5 Custom Vision服务 使用Custom Vision,根据自己的需求训练模型
6 使用Cognitive Service构建应用 使用Cognitive Service提供的接口,进行AI应用的开发
7 OpenPAI微软开源GPU集群管理利器(视频) 介绍OpenPAI的使用场景与功能
8 OpenPAI的快速部署安装 -
9 深入介绍工具的应用 以2、3、4完成简单应用为基础,深入介绍机器学习模型应该怎么应用到程序中
10 常见问题 -

下列视频请与手册配套使用,效果更佳:

【教程】Mac下一小时搭好机器学习开发环境

【教程】Windows下一小时搭好机器学习开发环境

学成收获

当你对本手册进行了完整的学习之后,你将在下列几个方面获得可观的收获,同时你的AI开发生产力将大大提高:

  • 学会使用在Visual Studio下训练模型,使用模型搭建应用
  • 学会使用Cognitive Service搭建AI应用程序
  • 学会使用Custom Vision搭建AI应用程序
  • 学会搭建PAI,并PAI进行计算资源的统一调度与管理

工具介绍

Visual Studio:

VS是一个功能完备的集成开发环境,对开发、测试、debug等使用场景提供了强大的支持,你除了可以使用vs进行windows应用的开发,同时还可以开发安卓、iOS的移动应用;你甚至能在VS上进行web应用的开发,只有你想不到,没有VS办不到
同时VS也提供了一系列教程,给新手进行快速入门

Visual Studio Code:

VS code是一款功能强大的文本编辑器、内置git、提供了大量的插件能够让你进行种类的开发

Tools For AI

本插件的目标是为了提高用户进行AI开发的生产力,为了达到这一目标,本插件提供了如下的功能:

  • 开发、调试和部署机器学习和 AI 解决方案
    • 支持包括 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Google TensorFlow、Theano、Keras、Caffe2 等机器学习框架
    • 其开放式的体系结构还支持使用其他机器学习框架
    • 不仅支持Python, C/C++/C#,还为Cognitive Toolkit BrainScript提供了额外支持。
  • 示例库快速入门
    • 集成了Azure Machine Learning,使学习者能够轻松浏览和参阅搭建在CNTK, TensorFlow, MMLSpark等各种框架上的样例库。使入门机器学习和AI项目更加简单快捷。
  • 使用Azure进行机器学习训练,操作AI模型
    • 集成了 Azure Batch AI 和 Azure 机器学习服务,可将机器学习作业提交到 Azure GPU VM、Spark 群集等。
    • 可以监视最近试验的性能,然后生成 Web 服务,以便为新的智能应用程序提供支持。
  • 高效AI开发工具
    • 最可靠的集成工具集,用于创建、调试和部署其自定义机器学习模型。 借助 Visual Studio 的强大功能,你可以使用刚经过训练的模型无缝构建应用,而无需切换 IDE。
  • 集成了开放工具进行可视化模型处理
上一篇:Linux常见命令集锦


下一篇:spring 单元测试方法及其错误整理