Github上值得學(xué)習(xí)的7個(gè)人工智能項(xiàng)目
“學(xué)習(xí)python的一大樂(lè)趣就是研究人工智能，老K為您整理了github上有趣的AI項(xiàng)目，快來(lái)看一看吧~!
1. google-research
地址
https://github.com/google-research/google-researchstar10.5kfork2.0k
非官方整理的 Google AI Research 集合項(xiàng)目
2. AIDungeon
地址
https://github.com/AIDungeon/AIDungeonstar2.5kfork399
一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的地下城文字游戲。此項(xiàng)目介紹了如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建一個(gè)游戲，代碼簡(jiǎn)單清晰適合 AI 愛(ài)好者深入研究
3. RecommenderSystem-Paper
地址
https://github.com/daicoolb/RecommenderSystem-Paperstar568fork186
推薦系統(tǒng)論文整理列表，包括了行業(yè)優(yōu)秀會(huì)議 AAAI、NIPS 等發(fā)表的論文，以及 KDD 一些獲獎(jiǎng)?wù)撐摹７奖阃扑]系統(tǒng)方向以及文本表示方向等研究人員，跟蹤閱讀行業(yè)內(nèi)經(jīng)典論文和最新研究方向
4. QuestionAnsweringSystem
地址
https://github.com/ysc/QuestionAnsweringSystemstar1.6kfork1.2k
一個(gè) Java 實(shí)現(xiàn)的人機(jī)問(wèn)答系統(tǒng)，能夠自動(dòng)分析問(wèn)題并給出候選答案。在 2011 年的美國(guó)熱門(mén)電視智力問(wèn)答節(jié)目《Jeopardy》中，由 IBM 開(kāi)發(fā)的 AI 問(wèn)答系統(tǒng) Watson 戰(zhàn)勝了人類(lèi)選手，而 QuestionAnsweringSystem 則是 Watson 的 Java 實(shí)現(xiàn)。從今天的眼光去看，它可能已經(jīng)不夠那么智能，不過(guò)由于它的簡(jiǎn)便性和易于部署運(yùn)行，因此非常適合新手把玩，趕緊去你的應(yīng)用中集成一個(gè)炫酷的智能問(wèn)答系統(tǒng)吧
5. pg_flame
地址
https://github.com/mgartner/pg_flamestar1.3kfork18
Postgres 數(shù)據(jù)庫(kù)性能分析工具，把 EXPLAIN ANALYZE 結(jié)果通過(guò)火焰圖展示
6. gpt-2
地址
https://github.com/openai/gpt-2star12.0kfork2.9k
OpenAI 發(fā)布的 15 億參數(shù)量通用語(yǔ)言模型 GPT-2，迄今最大模型!展示了一種構(gòu)建語(yǔ)言處理系統(tǒng)的潛在方式，即根據(jù)自然發(fā)生的演示學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)。實(shí)例代碼：
7. milvus
地址
https://github.com/milvus-io/milvusstar3.5kfork563
一款開(kāi)源的、針對(duì)海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 這樣的算子庫(kù)，Milvus 提供完整的向量數(shù)據(jù)更新，索引與查詢(xún)框架。Milvus 利用 GPU 進(jìn)行索引加速與查詢(xún)加速，能大幅提高單機(jī)性能。部署使用簡(jiǎn)單，降低了 AI 應(yīng)用落地的難度
