您应该从事的 8 个最受欢迎的 Google AI 项目 [2022]

谷歌人工智能项目

在本文中，我们将讨论一些您应该了解的基本 Google AI 项目。 从 TensorFlow 到 DeepMind Lab，我们有各种计划要考虑。 许多公司要求您熟悉 Google 的 AI 项目，因为它们具有相关性和功能。 这就是为什么你应该尽可能多地了解它们。 让我们开始吧。

以下是您可以从事的最新 Google Ai 项目：

1. TensorFlow

TensorFlow 很容易在 Google AI 项目中名列前茅。 它是一个用于机器学习实现的开源平台。 TensorFlow 促进了更舒适的模型构建、灵活的 ML 部署和稳健的研究实验。 如果你想成为一名机器学习专业人士，你应该熟悉这个平台。

TensorFlow 拥有庞大的工具和框架库，可简化 ML 模型的构建。 最重要的是，您可以随时随地访问它，这大大提高了它的可用性。 查看 tensorflow 项目的想法。

它具有各种 API，包括一些最受欢迎的 API，可帮助您构建不同类型的 ML 模型。 例如，您可以使用 Keras API 创建和训练模型，该 API 由于其易于学习的界面而适合初学者。 另一方面，如果您想进行更大规模的 ML 训练，可以使用 Distribution Strategy API。

2.AdaNet

在我们讨论 AdaNet 之前，您必须了解集成学习。 它是结合各种机器学习模型预测以提供卓越性能的方法。 集成学习在许多领域都取得了成功，并获得了 Netflix 大奖和多个 Kaggle 比赛。

AdaNet 是一个基于 TensorFlow 的框架，它允许自动学习高级（集成）模型，而无需专家的太多干预。 它通过其 AdaNet 算法学习神经网络的结构并提供学习保证。 AdaNet 使集成学习变得可行，这是一项壮举。 那是因为集成学习需要大量的时间和资源进行培训。

AdaNet 最重要的亮点是它提供了一个增强集成学习的框架，因此您可以获得更高级的模型。 AdaNet 创建高质量的模型，因此您不必花时间选择最佳架构。 它还可以添加各种子网以使集成多样化。 如果您对 Google 的 AutoML 感兴趣，那么您应该熟悉 AdaNet。

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3. 多巴胺——强化学习算法的原型

强化学习算法专注于特定软件代理在设置中的功能。 他们的目标是增强特定领域而不是其他领域，以提高整体奖励。 它们是流行的算法，在许多领域都有应用。 多巴胺可帮助您加快这些算法的原型设计，以提高效率。

这是一个基于 TensorFlow 的框架，允许用户自由地试验强化学习算法。 如果你正在寻找一种创造性的方法来研究强化学习算法，你应该试试 Dopamine。 它非常可靠和灵活，因此尝试新事物既简单又有趣。 多巴胺让您探索强化学习算法的能力并更加熟悉它们。

在这里查看多巴胺

4. Deepmind 实验室

学习和实施深度强化学习非常具有挑战性。 谷歌的 DeepMind 实验室在这方面为您提供帮助。 它为您提供了一个 3D 平台，您可以在其中研究和开发机器学习和 AI 系统。 DeepMind Lab 的简单 API 使您能够尝试不同的 AI 设计并探索它们的功能。 如果您是初学者并且对强化学习算法没有太多了解，那么您应该尝试一下。 另一方面，即使是专家也可以发现这个项目对于测试新的人工智能设计很有用。

谷歌使用 DeepMind Lab 来训练和研究 DeepMind 的学习代理。 它还具有各种难题，可帮助您进行深度强化学习。

在这里查看 DeepMind 实验室

5.子弹物理

Bullet Physics 是最基于利基的 Google AI 项目之一。 它是一个专注于刚体和软体之间的身体动力学、碰撞和交互的 SDK。 Bullet Physics 是用 C++ 编写的。

您可以将此库用于游戏开发、机器人模拟和视觉效果。 Bullet Physics SDK 还具有 pybullet，这是一个使用机器学习、物理模拟和机器人技术的 Python 模块。 pybullet 为其用户提供了许多其他功能，包括碰撞检测、逆动力学计算和运动学。 Google 将 Bullet SDK 用于 VR、机器人模拟、游戏开发和机器学习应用程序。

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6.洋红色

人工智能在许多领域都有应用，但我们很少在创意领域看到它。 洋红色是那些罕见的人工智能应用程序之一。 它专注于通过使用深度学习和强化学习来生成艺术和音乐。 如果你一直想知道人工智能如何影响创意领域，那么你应该认真检查这个项目。

Magenta 专注于为艺术家和音乐家开发解决方案和简化事物。 它是 Google Brain Team 的产品，基于 TensorFlow。 他们有一个讨论组来分享关于这个项目的各种发展的细节和意见。

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7. 库伯流

如果您正在学习机器学习算法和 Kubernetes，这是最重要的 Google AI 项目之一。 Kuberflow 是 Kubernetes 的机器学习工具包。 它专注于简化 Kubernetes 中的机器学习工作流部署。 通过使用 Kuberflow，您可以在使用 Kubernetes 时部署开源和一流的机器学习系统。 例如，您可以使用 Kuberflow 在您的工作流程中添加 Jupyter Notebooks 和 TensorFlow 训练作业。

该项目拥有一个由开发人员和专业人士组成的蓬勃发展的社区，您可以在其中提出问题、分享您的工作或讨论与 Kuberflow 相关的主题。

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8. 打开图像数据库

计算机视觉是人工智能应用程序中最突出的领域之一，它使用基于人工智能的模型处理图像和视频分析。 如果您想从事计算机视觉项目，您应该查看 Open Images Database。 这是一个包含大约 900 万张带有注释的不同图像的数据库。

开放图像数据库是最受欢迎的谷歌人工智能项目之一，因为它具有广阔、细节、对象分割、本地化叙述、对象边界框和许多其他附加功能。 您可以使用此数据库来训练对象识别模型。

最后的想法

谷歌有很多 AI 项目，我们在本文中只讨论了最受欢迎的项目。 比如gemmlowp是一个关于矩阵乘法的项目，它也是一个谷歌的AI项目。 其他一些值得一提的项目是：

• 谷歌对话流程
• 深度变体
• 导师网
• 吊索

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