导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能如何训练视频的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、人工智能常用训练方法有哪些2、人工智能AI工具-视频标注工具vatic的搭建和使用3、人工智能需要学习哪些东西？没基础可以吗？4、如何自学人工智能5、AI能让图片变成视频，还让人开口说话人工智能常用训练方法有哪些
有四种方法如下：
1、监督式学习。
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
2、强化学习。
在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。
3、非监督式学习。
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
4、半监督式学习。
在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。
应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。
人工智能AI工具-视频标注工具vatic的搭建和使用
人工智能，尤其是深度学习技术最近十分的火热。因为其已经在大数据和高运算能力(gpu,fpga)的前提下验证了在图片，语音，端到端强大的能力。根据徐伟的ppt，现阶段深度学习技术已经可以成熟的领域在于: 【Andrew Ng/徐伟谈人工智能发展的现状与未来】
与此同时，产业界也在迅猛的发展。 【国内人工智能行业全梳理】 中梳理了多个方向的进展。无疑，接下来深度学习会在更多的领域内落地，应用。我准备写一个系列的文章。来总结我在工作中接触到，使用过的相关工具，这包括：(1)数据集的构建：人工标注平台Vatic（2）数据集的分布式存储平台（3）深度学习平台训练工具MXNET（4）深度学习平台训练工具tensorflow。本文先介绍我使用过的一个视频/图片标注工具vatic。
Vatic源自MIT的一个研究项目 ( V ideo A nnotation T ool from I rvine, C alifornia) 。输入一段视频，支持自动抽取成粒度合适的标注任务并在流程上支持接入亚马逊的众包平台Mechanical Turk。除此之外，其还有很多实用的特性：
搭建vatic可以参照 github上的说明 。搭建过程对操作系统和软件的版本要求较严格。所以，我们使用docker来部署降低复用的难度。
一个参考的docker image
启动服务
人工智能需要学习哪些东西？没基础可以吗？
“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有声读物）
Gödel, Escher, Bach
我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何创建一个头脑Ray Kurzweil） (有声读物).
Principles of Neural Science （神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 – 我还在读它。
四、数学
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
Khan Academy Calculus videos（可汗学院微积分视频）
MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT关于多变量微积分的讲座）
线性代数
Khan Academy Linear Algebra videos（可汗学院线性代数视频）
MIT linear algebra videos by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）
Coding the Matrix （编码矩阵） – 布朗大学线程代数CS课程
概率和统计
可汗学院 Probability（概率）与 Statistics（统计）视频
edx probability course （edx概率课程）
五、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 （深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course （MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
如何自学人工智能
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。
AI能让图片变成视频，还让人开口说话
我看到了一个“假视频”——AI能让图片变成视频，还让人开口说话 | 潮科技
梁风 •2017-05-22•明星公司
你看到的也未必是真的
都说耳听为虚，眼见为实，可是技术将会颠覆这句话。实实在在的视频摆在那里，也可能是一个“假视频”。
牛津大学的研究人员开发了一种AI系统，可以把静态的图片变成动态的视频，甚至可以让图片里的人开口说话。他们使用一个人的图片和音频片段，来创建这段视频。
虽然这个系统目前还比较粗糙，不太真实，可是研究人员表示，这款软件很快就能使“假视频”变得真实起来。
在这个系统中，研究人员使用图片识别，来确认人物的面孔。
然后，AI系统操纵静态图片中人的口型，使其让真实人物一样说话。
作者在 论文 中表示，该系统适用于前所未有的面孔和音频，也就是说，这些面孔即使没有作为训练数据出现的话，也可以使用这个系统，合成”假视频”的效果。
为了实现这个目标，他们提出一个编解码CNN模型（encoder-decoder CNN model），将人的面孔和音频联合嵌入，来合成人在视频中可以说话的效果。这个模型经过了数万小时的未标记视频的训练。
牛津大学研究生Joon Son Chung是兼该系统的创造者之一。Joon Son Chung表示，他们正在考虑将视频分制成多种语言。
他希望，最后能将新闻视频自动翻译成不同语言的版本，并且口型也能同步对应。这样一来，对于国际化的新闻平台，新闻输出的效率就会大大提高，并且会削减翻译的成本。
在此之前，其实已有不少可以把图片转变成视频的系统。
不过，这些系统需要大量的视频积累才能正常运行，它们会自动匹配人体发声时的口型，然后再将这些口型重新组合成新视频。
Joon Son Chung介绍说，这对于那些知名人士来说，比如说英国前首相戴维•卡梅伦，利用他的图片构建视频，将会很容易，但是对没什么名气的普通人来说，这项工作将变得非常困难，因为没有太多的图像资料可以从中获取。
此外，Chung还认为，他开发的系统对配音动画来说，也非常有效。
另一人工智能专家Alex Champandard表示，虽然这些系统目前专注于改变口型，但在未来将可以改变面部表情和姿势。他还表示，人们很快将无法分清哪些视频是伪造的，哪些是真实的。
Champandard是Creative AI的联合创始人，这个网站为艺术家提供人工智能的工具。
假以时日，人工智能专家们将会造出足以以假乱真的视频。
这对于执法人员来说，可并不是什么好消息，这相当于添加了新的干扰因素。这项技术的发展可能会导致一些案件中的视频，不足以成为可靠的判案证据。法院将不得不更多地依赖司法鉴定、科学证据和证人证词。
另外，由于人工智能工具让这个过程变得快速、简单，制作的门槛也就大大降低了，最后任何人都可以作出这样的视频。
这样一来，假视频会不会泛滥成灾呢？就像今天的P图一样，无处不在。
没有寻找到这个软件地址阿
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何训练视频的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～