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摘要：的人工智能版圖人工智能版圖由應用平臺框架三大部分組成應用層是提供各種應用服務，比如平臺層是平臺。應用層主推三大成熟應用基于深度學習的圖像和視頻分析它能實現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節等功能。
AWS的人工智能版圖
AWS人工智能版圖由：應用、平臺、框架三大部分組成
AI應用層：是提供各種應用服務，比如Amazon Rekognition、Polly、LEX
AI平臺層：是AWS SageMaker平臺。
AI框架層：由CNTK 、MXNET 各種深度學習框架構成。
1、AI應用層 ?
主推三大成熟應用
1、Amazon Rekognition——基于深度學習的圖像和視頻分析
它能實現對象與場景檢測、人臉分析、面部比較、人臉識別、名人識別、圖片調節等功能。
應用場景
2、Amazon Polly——使用深度學習將文本轉換為逼真的語音
能轉換多少種語言？
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，正在研發中。
有多逼真？
52種語音：能發出美式英語、英式英語、印度英語、威爾士英語的發音，以及純正的男聲和女聲發音。
將文本轉換成語音時，神經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，例如發音、音量、基頻、語速等等。?
3、Amazon Lex——用于創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
Amazon Lex 提供高級的自動語音識別 (ASR) 深度學習功能，可以將語音轉換為文本，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，呼叫者可以執行更改密碼、請求查看賬戶余額、安排約會等任務，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 函數查詢您的業務應用程序，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，根據對話動態調整回復。
2、AI平臺 ?
AWS SageMaker
Amazon 的AI應用服務是如何實現的?
通過AWS SageMaker平臺實現！
?通過AWS SageMaker平臺，實現對象檢測、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：創建、訓練、部署工作。
這樣，用戶不需要任何機器學習專業技能 ，而只需要使用 API ，就能在應用程序中添加視覺分析功能。
?為了保持平臺與時俱進，Amazon SageMaker不斷在新數據上接受訓練。
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的改進。
3、AI框架層 ?
各種深度學習框架
Amazon SageMaker平臺是建立在各種深度學習框架之上
這些深度學習框架，包括：caffe2、CNTK、MXNET、PYTORCH、Tensor Flow、以及keras和GLUON。
每一種深度學習框架都有自己的特點。
比如：亞馬遜MXNet在CNN、RNN與NLP情感分析任務上性能強勁，而TensorFlow擅長于特征提取。
AWS 基于多樣的深度學習框架，構建Amazon SageMaker平臺，實現Amazon 各種人工智能應用服務。
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