今天就帶大家來扒一扒互聯網巨頭都在使用的人工智能AI演算法，幫助想要入門人工智能領域的小伙伴有個全面的認知，這里會從實戰出發，帶大家快速入門，
人工智能的應用可以分為四個部分：感知能力（類似于人類的看聽說讀寫等能力，是AI目前的焦點之一）；認知能力（基于感知能力更上一層的分析和認知能力）；創造力和智能（更深層次的探索和創造），這里我們先講一下應用最廣的感知能力-看，是AI學習一切能力的基礎，專業術語就是我們的計算機視覺，
一、影像分類、目標檢測和影像分割
1、影像分類
就是對于一副影像，演算法識別它是誰
2、目標檢測：
還是對于一副影像，演算法識別它在哪
3、影像分割
又是對于一副影像，演算法識別相對于檢測更加精準的位置，
舉個例子，你們女朋友淘寶經常會用到的拍照識別找同款功能就是用到了檢測和分類的演算法，相同的應用還有很多，比如百度的拍照識別功能，微信的掃一掃也有拍照識別物品的功能，大家可以親自去體驗一番，這里不深入探究，單從基礎功能來幫大家有一個基本認知，
除了應用到互聯網產品中，還有城市要道出入口汽車數目的計數統計、大型超市貨架上的商品檢測，一旦缺貨，商家就可以及時補貨，還有每天都會打開的百度地圖、高德地圖的自動駕駛技術都涉及到了大量的分類、檢測和分割技術，而在醫學領域，病灶、腫瘤的分割等都應用到了分割技術，起到輔助診斷的作用，好了，應用先講到這里，還有什么應用，歡迎大家在評論補充和探討，
這上面說的這些應用都可以用這些演算法實作，想要學習，從這些演算法入手即可，
二、人臉、人體、手勢識別
1、人臉
首先是我們的人臉檢測和人臉識別，這兩個是分不開的，底層原理實作還是目標檢測和影像分類技術，這里檢測的范圍物件只針對人，不再是檢測各種物體了，這里的應用大家絕對熟悉，就是支付寶微信等各種app的人臉認證，超市的刷臉支付簡直無處不在，真的是太方便了，這部分的學習推薦Openface和InsightFace，有一點基礎的話，分分鐘入手，
第二就是我們的人臉編輯，就是對人臉屬性的一種編輯，在這上面，你可以改變人臉的性別、年齡、發質等屬性，這里推薦ALAE演算法，學會了這個演算法，你可以制作很多有趣的特效，比如抖音之前很火的一個變性特效也是應用了這方面，
2、人體
人體包括人體摳圖、姿態估計、基于骨架的動作識別、行人重識別，
摳圖底層也是分割演算法的一種，比如B站、愛奇藝的視頻彈幕會跑到人的后面，直播中會去掉背景都是摳圖演算法的應用，推薦MODNet，效果真的是快又好，
姿態估計和基于骨架的動作識別都是對于人體的一種姿態估計，可以用真人來驅動虛擬形象以及行為分析，比如幾個星期前奧運會奪金的中國高科技，
行人重識別則可以輔助刑偵，可以通過一個視頻中出現的人物快速定位到其他視頻中他的身影，對其進行初步篩選，
3、手勢識別
除娛樂化應用外，還可以幫助聾啞人做到手語識別，不過這個要更復雜一些，人體演算法有很多，這里推薦的都是一些主流演算法，是可以帶領大家快速入門的一些演算法，感興趣可以看看，
三、影像生成、風格遷移、降噪、超解析度重建和影像修補
1、影像生成和風格遷移
影像生成演算法推薦：DeOldify為照片上色，修復珍貴的歷史資料；StyleGAN則可以生成逼真的但是并不客觀存在的人物肖像，比如網紅臉、超模臉、混血人臉、黃種人臉等，First Older Motion Model是最好玩的，一階段運動模型，學會它隨時可以來一段蒙娜麗莎的深情演
風格遷移中如Stylized Neural Painting跟著照片一筆一劃就可以成為油畫大師，想要二次元風格濾鏡就一定是AnimeGAN，
2、降噪、超解析度重建、影像修補和影像修復
這里面比較好玩的還有PULSE，本質上是一種超解析度重建演算法，可以幫你去除萬惡的馬賽克；修改圖片，摘掉眼鏡，換個劉海等等SC-FEGAN演算法都可以幫你一鍵搞定，而我們的Old Photo Restoration演算法顧名思義可以去除褶皺，修復老照片，
這一部分的演算法基本上是以GAN為主，想要學習，可以先看看對抗神經神經網路基礎知識，
四、其他能力
深度估計就是對一幅影像的深度進行估計，簡單點講就是預測每個像素點的深度值；目標跟蹤通常是配合目標檢測一起使用的，跟蹤某個特定的目標；OCR就很熟悉了，最簡單的應用場景就是高速收費站、停車場的車牌識別了，更復雜一點的還有身份證、銀行卡、發票、火車票等一些列文字場景的應用了，演算法的話可以看看下面的主流演算法，幫你快速入門，
好了，今天就先扒到這里，明天繼續，這部分演算法思維導圖和代碼教程可以掃描下方二維碼，找我免費領取，
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