您都足以在那感受到AI的野趣机械设备

简评:都是些越发好玩的、有意义、有想法的小品种,令人工智能落地,接地气,看得见摸得着。真不错,其中能玩的自己都玩了。

谷歌Experiment(谷歌(Google)实验)是谷歌(Google)官方出品的,各个前沿技术的新锐实验,让非技术用户也可以体验到新型的技术成果。

入口:Google Ai 实验因为是 谷歌 的,都要正确上网)

那一个网页是那样的:

内部有充分多采的妙趣横生小实验(游戏),下边我逐一为大家讲解:


Teachable Machine 受教机器

其一实验,使任什么人都足以更易于地从头研讨机器学习的办事原理。你只须要开拓浏览器,它可以让你利用素描头来教一台机械学习,无需编码。它使用一个名为
deeplearn.js 的库营造,那使得其他 Web
开发人士更便于进入机械学习,通过在浏览器中训练和运行神经网络。

看摄像就驾驭咋回事了,一步一步特容易,我也试了弹指间,有趣。

经过抓取三种 input 动作,通过锻练识别,output 声音仍然 gif

Font Map字体地图

字体接纳是设计师创设的最广大的视觉选取之一,一大半是旧的收藏夹,或者在品种中寻找字体。通过接纳机械学习和卷积神经网络来查阅视觉形式,「字体映射」可协理设计人士精晓并查看当先750 种网络字体的关系。由 凯文 Ho 在 Toobias Toft,Jochen 玛丽亚 Weber 和
IDEO 的布置社区的支撑下,使用 Tensorflow 和 D3.js 营造。

点击一个字体,会立马跳出和别的字体的涉及

Sketch-RNN Demos

那几个试验可以运用 Sketch-RNN
的再现神经互连网模型来绘制。大家教了这些神经网,通过磨练它从数百万个从「火速绘画」中抽取的写道。一旦开头绘制一个对象,Sketch-RNN
将会提供许多可能的不二法门,帮忙您完了绘制该。该模型还是可以效仿你的图片并生育类似的写道。

Sketch RNN 使用 TensorFlow 磨炼模型。使用原有 JavaScript
创设的浏览器模型和使用 p5.js 营造的界面。

Visualizing High-Dimensional Space 可视化高维空间

其一实验通过可视化高维数据,让你询问机器学习的劳作规律。任何人都足以在网路上试用。它也是用作
TensorFlow
的一片段开源的,由此编码人士可以应用那些可视化技术来切磋自己的数额。

NSynth: Sound Maker

本条实验可以让您通过机器学习来玩出新声音。它利用 Nsynth
建造,那是一个研究项目,该安顿在跨越 30
万个乐器声音中磨炼神经网络。NSynth
可以将音响(如低音和长笛)组合成新的长短不一低音笛声。这几个试验让任哪个人探索那么些声音,并以此制作音乐。

The Infinite Drum Machine 有线鼓点

声音很复杂,差距很大。本实验应用机器学习来社团数千种家常声音。总计机没有交到任何描述或标签,唯有音频。使用称为
t-SNE
的技术,统计机将类似的声响放在一块儿。你可以利用地图探索各个声音和好像的响声,甚至运用它们举行录制音乐。

AI Duet AI 钢琴合奏

本条实验可以让您和处理器一并来一曲二重奏。只要播放一些音符,电脑就会响应你的点子。你甚至不用知道怎么着弹钢琴,只需(随意)按一些琴键,即可听到什么样反馈。您能够点击钢琴,使用电脑键盘,甚至插入
MIDI 键盘。那是机械学习怎么以新的方法激发人们创制力的一个事例。

Objectifier Spatial Programming 空间编程

空间编程,在常常生活中得以经过设备陶冶机器编程,通过区其他动作,比如「打开书就开灯,合上书及关灯」,「盖上被就关灯」,「带上墨镜就打开机械设备」等。

机械设备,选择微机视觉和神经互联网,复杂的一言一动与人的吩咐相关联。以那种格局,人们将可以体会新的并行方式来决定指标,与技术建立创建性的关系,而不需求其余编程知识。

**(推荐观看此视频,很窘迫)**

重磅推荐很是有意思的品类:Quick, Draw!

那是一个用机器学习创设的玩乐。你作画,一个神经网络试图猜出你在画什么。当然,那并不总是奏效。可是,玩的越来越多,学习更加多。那只是一个例子,表明什么以幽默的办法利用机器学习。

(@园长:每个词唯有 20
秒年华,一方面要考词汇量,一方面考验画工,一方面还要听机器在那边猜来猜去,莫名笑场,真挺有趣)

游玩入口:Quick,Draw
推荐玩一下,好玩。

因为品种有那些,而且我以为每个都充斥新意,万分的有意义且妙趣横生。

  • 有教学的:神经互联网是的眼中,大家是怎么的;机器学习可视化等。
  • 有游戏的:quick draw,AI 合奏等。
  • 有实用的:拍物体翻译,字体图谱等。

因为品种很多,本文只翻译并介绍了大体上左右的品类,其他种类的身分都很高,大家感兴趣可以看一下原网页。

原网页:AI
Experiments

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@园长:确实大家听见机器学习、人工智能的技能,总以为离我们很远,可是谷歌(Google) 那么些品种都很接地气,让不会编程的人也能享受到科技(science and technology)带来的福利。

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