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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(tái)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(tái)層是平臺(tái)。應(yīng)用層主推三大成熟應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的圖像和視頻分析它能實(shí)現(xiàn)對(duì)象與場(chǎng)景檢測(cè)人臉?lè)治雒娌勘容^人臉識(shí)別名人識(shí)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(tái)、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(tái)層：是AWS SageMaker平臺(tái)。
AI框架層：由CNTK 、MXNET 各種深度學(xué)習(xí)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(xí)的圖像和視頻分析
它能實(shí)現(xiàn)對(duì)象與場(chǎng)景檢測(cè)、人臉?lè)治?、面部比較、人臉識(shí)別、名人識(shí)別、圖片調(diào)節(jié)等功能。
應(yīng)用場(chǎng)景
2、Amazon Polly——使用深度學(xué)習(xí)將文本轉(zhuǎn)換為逼真的語(yǔ)音
能轉(zhuǎn)換多少種語(yǔ)言？
25種語(yǔ)言！
如英語(yǔ)、丹麥語(yǔ)、巴西葡萄牙語(yǔ)、西班牙、法語(yǔ)、日語(yǔ)、韓語(yǔ)等25種語(yǔ)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(yǔ)音：能發(fā)出美式英語(yǔ)、英式英語(yǔ)、印度英語(yǔ)、威爾士英語(yǔ)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(yǔ)音時(shí)，神經(jīng)元的機(jī)器翻譯還能理解情感、實(shí)體、重要短語(yǔ)、主題等。
如果你覺得語(yǔ)速有點(diǎn)快，你可以對(duì) Amazon Polly 語(yǔ)音進(jìn)行修改。
Amazon Polly 支持詞典和 SSML 標(biāo)記，使您能夠從多方面控制語(yǔ)音，例如發(fā)音、音量、基頻、語(yǔ)速等等。?
3、Amazon Lex——用于創(chuàng)建自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)音理解功能的對(duì)話式聊天機(jī)器服務(wù)
Amazon Lex 提供高級(jí)的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別 (ASR) 深度學(xué)習(xí)功能，可以將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本，還提供自然語(yǔ)言理解 (NLU) 功能，可以識(shí)別文本的意圖。
具體應(yīng)用：呼叫中心機(jī)器人
?通過(guò)在 Amazon Connect 呼叫中心使用 Amazon Lex 聊天機(jī)器人，呼叫者可以執(zhí)行更改密碼、請(qǐng)求查看賬戶余額、安排約會(huì)等任務(wù)，而無(wú)需與代理商通話。
?識(shí)別呼叫者的意圖：使用自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言理解來(lái)識(shí)別。
?以較佳的電話音頻采樣率 (8kHz) 識(shí)別人類語(yǔ)音，并且可以理解呼叫者的意圖，而無(wú)需呼叫者用特定的措辭說(shuō)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(jìn)行更新。
?Amazon Lex 聊天機(jī)器人還會(huì)保留上下文并管理對(duì)話，根據(jù)對(duì)話動(dòng)態(tài)調(diào)整回復(fù)。
2、AI平臺(tái) ?
AWS SageMaker
Amazon 的AI應(yīng)用服務(wù)是如何實(shí)現(xiàn)的?
通過(guò)AWS SageMaker平臺(tái)實(shí)現(xiàn)！
?通過(guò)AWS SageMaker平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)象檢測(cè)、面孔識(shí)別和人員跟蹤等AI功能。
AWS SageMaker平臺(tái)花了大量時(shí)間來(lái)做：創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署工作。
這樣，用戶不需要任何機(jī)器學(xué)習(xí)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(tái)與時(shí)俱進(jìn)，Amazon SageMaker不斷在新數(shù)據(jù)上接受訓(xùn)練。
目的是：擴(kuò)展其識(shí)別對(duì)象、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力，從而提高準(zhǔn)確識(shí)別的能力。
用戶坐享其成：借助 Amazon Rekognition，用戶就可以自動(dòng)利用這些持續(xù)的改進(jìn)。
3、AI框架層 ?
各種深度學(xué)習(xí)框架
Amazon SageMaker平臺(tái)是建立在各種深度學(xué)習(xí)框架之上
這些深度學(xué)習(xí)框架，包括：caffe2、CNTK、MXNET、PYTORCH、Tensor Flow、以及keras和GLUON。
每一種深度學(xué)習(xí)框架都有自己的特點(diǎn)。
比如：亞馬遜MXNet在CNN、RNN與NLP情感分析任務(wù)上性能強(qiáng)勁，而TensorFlow擅長(zhǎng)于特征提取。
AWS 基于多樣的深度學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建Amazon SageMaker平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)Amazon 各種人工智能應(yīng)用服務(wù)。
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