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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
你还是自己去汉斯出版社 的官网找下相关文献看看学习学习吧
三年硕士? 不是顶尖学校的话, 人工智能专业对口的工作不是太好找, 但是人工智能的应用也挺广的, 说不定什么时候工作中就用上了 所以一般学校的话, 作为过来人, 我靠谱的说一下, 练练编程或者别的什么工作技能, 然后把人工智能的概念和名词搞熟了, 具体专精到什么程度其实无所谓啦, 毕业就好 找工作的话那就是能找到啥公司, 就去做哪一行, 学校的专业就不要太看中了
人工智能包括很多方面， 机器学习是其中一种， 你的方向正是可以理解人在学习过程中的一些微妙的逻辑， 如果你把这个过程模拟到计算机的程序里面去运行， 你就可以实现机器学习的功能了。 机器学习， 人工智能领域的，一般大公司才会有这方面的需求， 腾讯，百度我看到有招这方面的人才。
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
回答 你好，首先，计算机专科毕业论文的题目选择空间还是比较多的，例如云计算、互联网、人工智能、区块链、Web开发、移动互联开发、信息安全、新媒体等诸多方向。在选择具体方向和题目时，要结合自己专科期间的主攻方向，以及未来的发展规划。 其次，针对老师与学长的选题，你可以优先考虑老师的选题。因为老师会负责给你做论文指导，选择老师给定的选题更能获得老师的认可。也可以优先考虑自己熟悉的或者对选题内容较为擅长的题目进行写作。 相关论文题目参考如下： 人工智能方向选题： 1人工智能在辅助医疗领域现状与未来发展趋势概述 2人工智能技术在供电领域的创新应用分析 3探讨人工智能在计算机网络技术中的应用 4浅析人工智能在航天中的应用 5探究计算机网络技术中人工智能的应用 6试论人工智能技术对计算机网络技术的影响及应用 7浅析人工智能核心技术在交通领域的应用 更多9条
人机博弈。要多难都可以。
学术堂提供了十五个新颖的计算机毕业论文题目，希望能帮助大家： 1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断 2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究 3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究 4、基于图像的计算机物体识别研究 5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究 6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现 7、计算机网络信息安全风险评估标准与方法研究 8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用 9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究 10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析 11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究 12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究 13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发 14、基于计算机视觉的皮革测配色研究 15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别