# 导读
一直很想学习一下人工智能，奈何范围太大难度太高，策划了很久。AI 的技术虽然很深奥，但是早已经在我们的生活中，尤其是计算机视觉，几乎是我们日常生活中接触到最多的 AI 应用领域，从每个人手机常用的美图秀秀，人脸认证，到近期越来越火的堪比专业设计师的 AI 作画。
本期我们将深入浅出的聊聊 AI 作画和计算机视觉相关的知识，也非常荣幸的邀请到了行业非常资深的东东老师，能把深邃的知识浅显讲给每个人听也是他的本期挑战，一起听听吧~
## 主播
- 五花肉：觉得有美图秀秀还要学化妆干什么的 AI 视觉应用浅度用户。专注开发者生态运营超过八年，涉及前端、中间件、数据库、操作系统等技术栈，在云原生和开源领域有较深运营经历。
- 迪西：速学了一两周并尝试AI作画的程序员。
- 边边：上了又上，返场又返场的迪魔王老朋友，非常热爱学习新鲜事物的模范生。
## 嘉宾
- 东东：“炼丹师”，AI 领域多年程序员，从图像理解到语音理解实践均有涉猎，就职于某大厂，带领视觉认知团队继续硬核探索。
## 时间轴
Part1 -【03:33】关于AI 作画
-【03:50】AI 作画背后的简单原理
-【13:00】为什么要 AI 来作画呢？
-【16:40】AI 生成目前有哪些痛点？
Part2 -【25:42】关于人工智能
-【25:54】人工智能的技术可以分成哪几类
-【28:56】AI 技术就是在模拟人类的感知进行建模
-【31:20】计算机视觉技术在生活中有哪些日常的应用
-【33:55】美颜相机背后的 AI 技术
-【41:00】自动驾驶技术有大量的计算机视觉技术
-【45:55】计算机视觉技术的发展历史
-【53:10】AI 领域产学研人才流动非常快速
-【56:05】想要入门计算机视觉的推荐学习资料
## 延伸阅读
- 【AI】：即人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。目前人工智能主要的应用技术方向有：
- 计算机视觉：它是研究如何让计算机“看”的科学。计算机视觉是目前 AI 应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题主要包括图像分类，目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别等。
- 自然语言处理（NLP） ：它是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。自然语言处理研究的主题主要包括机器翻译、文本挖掘和情感分析等。自然语言处理的技术难度高，技术成熟度较低。因为语义的复杂度高，仅靠目前基于大数据、并行计算的深度学习很难达到人类的理解层次。
- 语音处理：它是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。语音处理研究的主题主要包括语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。
- 【DSP】：Digital Signal Processing 即数字信号处理技术，DSP 芯片即指能够实现数字信号处理技术的芯片。DSP芯片、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了计算机视觉的发展。
- 【深度学习】：是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。深度学习用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据。 深度学习模型可以识别图片、文本、声音和其他数据中的复杂模式，从而生成准确的见解和预测。 您可以使用深度学习方法自动执行通常需要人工智能完成的任务，例如描述图像或将声音文件转录为文本。
## 推荐
- AI 作画：
- [DALL·E 2](https://openai.com/dall-e-2/)
- [Stable Diffusion](https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release)
- [Disco Diffusion](https://github.com/alembics/disco-diffusion)
- 书籍：
- 《视觉》
- 《模式分析》
- 深度学习框架
- [pytorch](https://pytorch.org/)
- [tensorflow](https://www.tensorflow.org/)
- AI 数据集：
- [ImageNet](https://www.image-net.org/)
- 学习资料：
- [paperswithcode](https://paperswithcode.com/)
- [Andrew 的机器学习课程](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction)
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后期：迪西
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文档：天猪
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