学习人工智能技术时，需要参加哪些实战项目？

随着社会的进不，人工智能已经在我们的生活中日渐普及，因此越来越多的人想从事人工智能工作。但是想要参加人工智能工作，首先就需要我们掌握一些人工智能技术，那么在学习人工智能技术时，需要参加哪些实战项目？今天这里我们就总结5点：人脸识别打卡、商品物体检测、AI游戏、PyTorch经典项目、Tensorflow深度学习，看完你就知道了。

　　实战项目一：人脸识别打卡

随着人工智能时代的到来，各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术，可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。本次人工智能培训主要介绍了百度AI的三大平台：机器学习平台、深度学习平台、人工智能平台，并对人工智能平台包含的三大主流技术：图像、语音、自然语言处理进行了深入讲解，最后以“人脸识别打卡”案例，详细讲解了项目架构设计和开发流程。学完本课程，不仅可以掌握图像、语音和自然语言处理API的使用，而且可以利用API实现具体应用的开发。

　　实战项目二：商品物体检测

物体检测是计算机视觉中最常见应用之一，有极为广泛的用途。本课程从目标检测算法出发，对各个算法进行了全面细致的讲解，然后讲解了数据集标记与处理的相关内容，最后以一个实战项目“商品物体检测”为例，讲解了整个项目的架构设计，以及整个项目的开发流程。学完本课程不仅可以掌握目标检测算法的原理、模型训练工具的使用，而且可以掌握利用TensorFlow Serving完成模型部署以及客户端编写能力。

　　实战项目三：AI游戏

这是一门最适合初学者的人工智能培训课程，本课程是针对人工智能感兴趣的零基础学习者研发的快速入门级课程，本着以深入浅出、通俗易懂的讲解形式；清晰丰富的内容体系：神经网络结构，激活函数，神经元，卷积神经网络，监督学习，无监督学习，以及Tensorflow的框架知识、语法结构和综合应用；有趣丰富的游戏案例设计：飞机投弹、坦克开炮、射箭、走迷宫等游戏为教学宗旨，带你轻松踏入人工智能的神秘领域。

　　实战项目四：PyTorch经典项目

深度学习框架PyTorch实战项目旨在，帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例，让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。人工智能培训内容全部以实战为导向，基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解，通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果。

实战项目五：Tensorflow深度学习

Tensorflow是某公司开源的深度学习（包括机器学习）架，伴随着人工智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本门人工智能培训课程从Tensorflow安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架Tensorlow，玩转Tensorflow模型训练等所有知识点。

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