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摘要：的人工智能版圖人工智能版圖由應(yīng)用平臺框架三大部分組成應(yīng)用層是提供各種應(yīng)用服務(wù)，比如平臺層是平臺。應(yīng)用層主推三大成熟應(yīng)用基于深度學(xué)習的圖像和視頻分析它能實現(xiàn)對象與場景檢測人臉分析面部比較人臉識別名人識別圖片調(diào)節(jié)等功能。
AWS的人工智能版圖
AWS人工智能版圖由：應(yīng)用、平臺、框架三大部分組成
AI應(yīng)用層：是提供各種應(yīng)用服務(wù)，比如Amazon Rekognition、Polly、LEX
AI平臺層：是AWS SageMaker平臺。
AI框架層：由CNTK 、MXNET 各種深度學(xué)習框架構(gòu)成。
1、AI應(yīng)用層 ?
主推三大成熟應(yīng)用
1、Amazon Rekognition——基于深度學(xué)習的圖像和視頻分析
它能實現(xiàn)對象與場景檢測、人臉分析、面部比較、人臉識別、名人識別、圖片調(diào)節(jié)等功能。
應(yīng)用場景
2、Amazon Polly——使用深度學(xué)習將文本轉(zhuǎn)換為逼真的語音
能轉(zhuǎn)換多少種語言？
25種語言！
如英語、丹麥語、巴西葡萄牙語、西班牙、法語、日語、韓語等25種語言！
很遺憾，目前中文還沒上線，正在研發(fā)中。
有多逼真？
52種語音：能發(fā)出美式英語、英式英語、印度英語、威爾士英語的發(fā)音，以及純正的男聲和女聲發(fā)音。
將文本轉(zhuǎn)換成語音時，神經(jīng)元的機器翻譯還能理解情感、實體、重要短語、主題等。
如果你覺得語速有點快，你可以對 Amazon Polly 語音進行修改。
Amazon Polly 支持詞典和 SSML 標記，使您能夠從多方面控制語音，例如發(fā)音、音量、基頻、語速等等。?
3、Amazon Lex——用于創(chuàng)建自動語音識別和自然語音理解功能的對話式聊天機器服務(wù)
Amazon Lex 提供高級的自動語音識別 (ASR) 深度學(xué)習功能，可以將語音轉(zhuǎn)換為文本，還提供自然語言理解 (NLU) 功能，可以識別文本的意圖。
具體應(yīng)用：呼叫中心機器人
?通過在 Amazon Connect 呼叫中心使用 Amazon Lex 聊天機器人，呼叫者可以執(zhí)行更改密碼、請求查看賬戶余額、安排約會等任務(wù)，而無需與代理商通話。
?識別呼叫者的意圖：使用自動語音識別和自然語言理解來識別。
?以較佳的電話音頻采樣率 (8kHz) 識別人類語音，并且可以理解呼叫者的意圖，而無需呼叫者用特定的措辭說話。
?Amazon Lex 使用 AWS Lambda 函數(shù)查詢您的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，向呼叫者提供信息，并按要求進行更新。
?Amazon Lex 聊天機器人還會保留上下文并管理對話，根據(jù)對話動態(tài)調(diào)整回復(fù)。
2、AI平臺 ?
AWS SageMaker
Amazon 的AI應(yīng)用服務(wù)是如何實現(xiàn)的?
通過AWS SageMaker平臺實現(xiàn)！
?通過AWS SageMaker平臺，實現(xiàn)對象檢測、面孔識別和人員跟蹤等AI功能。
AWS SageMaker平臺花了大量時間來做：創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署工作。
這樣，用戶不需要任何機器學(xué)習專業(yè)技能 ，而只需要使用 API ，就能在應(yīng)用程序中添加視覺分析功能。
?為了保持平臺與時俱進，Amazon SageMaker不斷在新數(shù)據(jù)上接受訓(xùn)練。
目的是：擴展其識別對象、場景和活動的能力，從而提高準確識別的能力。
用戶坐享其成：借助 Amazon Rekognition，用戶就可以自動利用這些持續(xù)的改進。
3、AI框架層 ?
各種深度學(xué)習框架
Amazon SageMaker平臺是建立在各種深度學(xué)習框架之上
這些深度學(xué)習框架，包括：caffe2、CNTK、MXNET、PYTORCH、Tensor Flow、以及keras和GLUON。
每一種深度學(xué)習框架都有自己的特點。
比如：亞馬遜MXNet在CNN、RNN與NLP情感分析任務(wù)上性能強勁，而TensorFlow擅長于特征提取。
AWS 基于多樣的深度學(xué)習框架，構(gòu)建Amazon SageMaker平臺，實現(xiàn)Amazon 各種人工智能應(yīng)用服務(wù)。
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