我們談了很多關於使用 AI 編寫程式碼的新趨勢。如果你仔細研究一下，你會發現：人工智慧能夠取代公司中一小部分現代程式碼。
如今，人工智慧在以下領域更有效：偵測物體、文字機器人和電腦視覺。
上圖是一個不太硬的神經網絡，它是基於一系列的捲積和拉取。這個特殊的設計被命名為 UNet-Segmentation。
df = pd.read_csv('data/train_masks.csv')
train_df = df[:4000]
val_df = df[4000:]
img_name, mask_rle = train_df.iloc[4]
img = cv2.imread('data/train/{}'.format(img_name))
mask = rle_decode(mask_rle)
conv_1_1 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inp)
conv_1_1 = Activation('relu')(conv_1_1)
conv_1_2 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(conv_1_1)
conv_1_2 = Activation('relu')(conv_1_2)
pool_1 = MaxPooling2D(2)(conv_1_2)
model.fit_generator(keras_generator(train_df, batch_size),
steps_per_epoch=100,
epochs=100,
verbose=1,
callbacks=callbacks,
validation_data=keras_generator(val_df, batch_size),
validation_steps=50,
class_weight=None,
max_queue_size=10,
workers=1,
use_multiprocessing=False,
shuffle=True,
initial_epoch=0)
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