Categories
AI
Сравнение инструментов автоматизации работы: Руководство по выбору оптимальной модели от GPT-4o до o1-pro
Сравнение моделей AI от GPT-4o до o1-pro ChatGPT Enterprise, анализ автоматизации и контент-стратегий для каждой модели.
DGX Spark против RTX 4090 – Реалистичный выбор для оптимизации локальной AI инфраструктуры
Сравниваем производительность и эффективность AI инфраструктуры DGX Spark и RTX 4090. Обсуждаем аспекты выбора локальной AI инфраструктуры и руководства по использованию в разных отраслях.
Чит-лист команд Conda
Чит-лист основных команд, необходимых для эффективного управления виртуальными окружениями и пакетами с помощью Conda.
Введение в мир Anaconda, Miniconda и Conda
Что такое Conda? Различия между Anaconda и Miniconda, сравнение с venv и методы установки. Основные концепции для введения в Conda.
Размышления о глубоких нейросетях и TensorFlow
Стоит ли изучать глубокое обучение и TensorFlow? Исследование реалистичного подхода между быстрой разработкой с использованием AI API и навыками самостоятельной разработки моделей. Путь к созданию собственного AI для разработчиков.
Первый шаг в глубокое обучение с TensorFlow на Python - Заметки разработчика
Изучите концепции глубокого обучения с использованием TensorFlow и реализацию линейной регрессионной модели. Понять принципы тензоров и вычислительных графов, предварительная обработка данных, выбор модели, обучение и оптимизация через практические примеры.
AI, машинное обучение и глубокое обучение: концепции и введение в фреймворки глубокого обучения
В этом посте мы разобрали различия между AI, машинным обучением и глубоким обучением, а также представили основные фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch и Keras. Узнайте больше о характеристиках и применении каждого фреймворка, чтобы выбрать подходящий инструмент для глубокого обучения.