金融科技开源

一、金融科技开源

金融科技开源：为未来铺平道路

金融科技开源是当前金融领域中备受瞩目的话题之一。随着技术的发展和社会经济的变化，金融行业正在面临前所未有的挑战和机遇。传统金融机构如银行和保险公司正逐渐认识到创新和数字化转型的重要性。在这个背景下，金融科技开源成为推动金融行业创新的关键力量。

金融科技开源是指使用开源软件和开放标准来构建金融技术解决方案的方法。开源软件是指源代码可以被公开查看、使用和修改的软件。相比之下，传统的金融软件往往是闭源、专有且昂贵的。金融科技开源通过共享和合作，加速了金融业务的创新和发展。

为什么选择金融科技开源

金融科技开源具有许多优势和价值，因此越来越多的金融机构开始关注和采用这一方法。

• 降低成本：传统金融软件往往价格昂贵，而金融科技开源软件可以免费获得。金融机构使用开源软件能够大幅度降低技术成本，并充分利用社区的力量来改进和维护软件。
• 加速创新：金融科技开源软件允许开发者自由地使用、修改和分发代码。这使得金融机构可以更快地推出新的产品和服务，满足不断变化的市场需求。
• 提高安全性：金融行业对安全的要求极高，而开源软件具有更高的透明度和审计能力。使用开源软件可以有效地减少漏洞和风险，提高系统的安全性。
• 促进合作：金融科技开源软件鼓励开发者之间的合作和分享。金融机构可以通过参与开源社区获取宝贵的反馈和洞察力，共同解决技术上的挑战。

金融科技开源应用实例

金融科技开源已在许多领域得到应用，推动了金融行业的转型和创新。

区块链技术：区块链是一种分布式账本技术，具有去中心化和安全性高的特点。金融机构通过使用开源的区块链平台，实现了跨境支付、数字身份验证等创新应用。

人工智能：金融科技开源软件如TensorFlow和PyTorch等，使得金融机构能够更好地利用人工智能技术，提升风险管理、反欺诈和客户服务等方面的能力。

云计算：开源云计算平台如OpenStack和Kubernetes等，为金融行业提供了弹性和可扩展性的基础设施。金融机构可以通过自建或使用公有云平台来部署金融应用和服务。

金融科技开源的挑战和展望

金融科技开源虽然有诸多优势，但也面临一些挑战和限制。

首先，金融行业对安全和法规合规有严格要求。开源软件的安全性和合规性需要得到充分的验证和审查，以免引入潜在的风险。

其次，金融科技开源还需要更多的专业人才参与和贡献。金融机构需要招聘和培养具备开源技术和金融业务知识的人才，以更好地应用和推广金融科技开源。

展望未来，金融科技开源将继续发挥重要的作用。随着技术的不断发展和开源社区的壮大，金融机构将更加积极地采用开源软件和合作标准，推动金融业务的创新和数字化转型。

综上所述，金融科技开源为金融行业带来了巨大的机遇和挑战。金融机构应积极拥抱开源，加大研发投入，培养专业人才，与开源社区合作，共同推动金融科技开源的发展，为未来金融创新铺平道路。

二、什么是“人工智能开源深度学习平台”（开源框架）？

人工智能深度学习平台本质是一个“免费的开发工具集合”，开发人员像搭积木一样，根据自身行业的特点和场景需要，利用平台提供的开发工具、选择合适的任务、预训练模型和深度神经网络，导入数据进行训练并得出模型，最终实现部署。

开发人员可直接利用平台上的工具和任务模型，按照自己的需求进行二次开发，无需再开发基础模型，能极大的减轻工作量，减少重复劳动，提升整体的开发效率。

人工智能深度学习平台就像电脑或者手机的操作系统，起到承上启下的作用，下接高性能芯片和大型计算系统，上承各种业务模型和行业应用。

平台的主要使用流程分为下面三个步骤：

1、 开发者根据自身需求，选择相应的任务和预训练模型，然后导入已经标注好的数据

2、 训练并得出模型，对模型进行校验

3、 部署

市面上比较常用的深度学习平台包括以下几个：

1、百度的PP飞浆

2、Google的TensorFlow

3、Facebook的Caffe2

4、微软的Cognitive Toolkit

三、谷歌人工智能 开源

谷歌是一家全球知名的科技公司，致力于推动人工智能和开源技术领域的发展。作为一家领先的互联网企业，谷歌在人工智能领域的研究和应用享有盛誉，同时也在开源社区中扮演着重要角色。

谷歌在人工智能领域的发展

作为一家技术创新驱动的公司，谷歌一直致力于人工智能技术的研究和应用。谷歌人工智能团队的科研成果不仅在学术界引起广泛关注，也为公司产品和服务的优化提供了强大支持。

谷歌的深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突出成就，例如谷歌翻译、谷歌助手等产品就充分展现了公司在人工智能方面的实力。

谷歌开源项目的重要性

谷歌一直支持开源技术，并通过开源项目来促进技术创新和行业发展。谷歌开源的工具和框架在全球范围内得到广泛应用，为开发者和研究者提供了丰富的资源和工具支持。

谷歌开源的TensorFlow框架在机器学习领域备受推崇，成为众多研究者和开发者首选的工具之一。该框架的开源不仅推动了人工智能技术的发展，也促进了行业间的合作与交流。

谷歌人工智能和开源的未来展望

随着人工智能技术的不断发展，谷歌将继续加大在人工智能领域的投入和研究力度，推动人工智能技术的创新和应用。

同时，谷歌将继续积极参与开源社区，贡献更多优秀的开源项目，促进技术共享和交流，推动整个行业的发展和进步。

四、如何读懂人工智能开源项目？

千万别读，跟着做就完了。做着做着你就懂了

五、人工智能开源平台的使用方式？

人工智能开源平台本质是一个“免费的开发工具集合”，开发人员像搭积木一样，根据自身行业的特点和场景需要，利用平台提供的开发工具、选择合适的任务、预训练模型和深度神经网络，导入数据进行训练并得出模型，最终实现部署。

开发人员可直接利用平台上的工具和任务模型，按照自己的需求进行二次开发，无需再开发基础模型，能极大的减轻工作量，减少重复劳动，提升整体的开发效率。

六、人工智能开源是什么意思？

AI开源指的是人工智能领域的开源系统，即任何人都可以获取、使用和分享人工智能技术代码，促进技术发展。

它可以促进协作创新。通过开源，不同的开发者和团队可以共同开发、改进和优化人工智能技术，形成协同创新的局面。这种协作可以加速人工智能技术的发展和应用，同时也可以提高开发者的技能和知识水平。

七、人工智能技术开源

人工智能技术开源的意义

随着科技的不断进步，人工智能已经成为当今世界的一个热门话题。人工智能技术的开源在近年来越来越受到关注，并为科技行业带来了巨大的影响。那么，人工智能技术开源到底意味着什么呢？本文将探讨人工智能技术开源的意义以及它对我们的生活、工作和社会带来的潜在影响。

1. 技术的共享与创新

人工智能技术的开源意味着研究人员和开发者可以公开发布他们的代码和算法，使得其他人可以免费使用和修改这些技术。这种开放合作的方式有助于促进技术的共享与创新，加快了人工智能技术的发展速度。

通过开源，人工智能技术可以更快地普及和应用于各个领域。研究人员和开发者可以共同努力，改进已有的技术并开发新的应用。这种合作能够加快技术创新的周期，提高技术的质量和效率。

2. 降低技术门槛

人工智能技术一直被认为是高门槛的技术领域，但通过开源，人工智能技术的学习和应用变得更加容易。任何人都可以通过开源社区获取到最新的人工智能技术资料和学习资源，无需深厚的技术背景或昂贵的学习成本。

开源技术的共享还可以促进技术普及的平等性。任何有兴趣的个人或组织都可以自由地获取并使用这些技术，无论是大公司还是创业者，都能够享受到人工智能技术带来的好处。这种平等的机会有助于推动社会的发展和进步。

3. 促进行业合作与竞争

人工智能技术的开源带来了行业间更加紧密的合作与竞争。通过开源，不同公司、组织和研究机构可以共同合作，分享技术和资源。这种合作有助于加快技术的进步和创新，同时也推动了更加激烈的竞争。

行业合作和竞争的加剧将推动人工智能技术的不断发展和提升。各个机构之间的交流与竞争将推动技术的迭代和进步，促使人工智能技术更好地满足社会的需求，为人们提供更好的产品和服务。

4. 隐私与伦理问题的关注

人工智能技术开源也引发了对于隐私和伦理问题的更多关注。在人工智能技术的开源背景下，加强隐私和伦理的保护显得尤为重要。

开源技术的共享可能会导致个人信息的泄露和滥用。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，保护用户数据的隐私已经成为一个挑战。因此，需要加强相关法律法规和伦理框架的建设，确保人工智能技术的应用是基于合法、合规和道德的。

人工智能技术开源的未来展望

人工智能技术开源在当前已经取得了许多积极的成果，但也还存在一些挑战和问题。然而，我们对于人工智能技术开源的未来充满信心。

首先，人工智能技术开源将进一步推动技术的创新和突破。随着越来越多的人参与到开源社区中，将有更多的智慧和创造力注入到人工智能技术中。这将推动人工智能技术不断迭代和升级，带来更加先进和高效的解决方案。

其次，人工智能技术的开源将加速人工智能与其他领域的融合。人工智能技术正在逐步渗透到医疗、金融、教育等各个行业中。通过开源技术的共享与合作，不同领域的专家和从业者可以更方便地将人工智能技术与自身领域的专业知识相结合，创造出更具创新性和实用性的解决方案。

最后，人工智能技术开源将进一步促进国际间的科技合作和发展。在全球化的背景下，开源技术的共享将无视地域和国界，促进不同国家之间的交流与合作。这有助于加快人工智能技术在全球范围内的推广与应用，推动全球科技的进步与发展。

综上所述，人工智能技术开源对于促进技术的共享与创新、降低技术门槛、促进行业合作与竞争以及引发对隐私与伦理问题的关注具有重要意义。相信在不久的将来，人工智能技术开源将为我们带来更多的机遇和挑战，推动人工智能技术的进一步发展与应用。

八、人工智能开源的意义是什么？

专业相关，我觉得有必要澄清几个概念：

开源的概念在深度学习方面一直有一些灰色地带。

一般讲开源，就是单纯地开放源代码，但是在深度学习领域，有些东西如果不开放，其实还是会不容易复现结果的，甚至有些东西开放了也很难复现。

1. 数据集： 众所周知，深度学习是使用大量的数据去训练模型从而得到满意的效果的。这里面，训练数据集是否开放，常常是一个很矛盾的事情。一方面，数据本身的获取需要大量的投入，不光是法律上的许可、采集数据的成本、授权的支出，还有后期的数据标注、清洗、增强等等一系列的成本，因此一个准确好用的数据集常常是一个课题组数年的积淀，这些东西其实很多时候都是半保密的。另一方面，数据本身的公开常常也会引发一些法律上问题，比如人脸的滥用，个人隐私信息泄漏，数据集本身采集的bias导致的一些伦理问题（比如黑人被识别为猩猩）。加上图像和声音相关的数据集动不动就几十上百个G的大小，有些甚至要上T，公开下载的服务器带宽压力也是很要命的。这些都会导致数据集开源很困难。而没有正确的数据集，想要完美复现模型效果是很困难的。
2. 模型结构和模型参数：对于像BERT和GPT3这种参数数目天文数字的模型，单单公开代码和模型结构完全没有意义，只有大公司使用TPU成年累月在海量数据下24小时不停地跑才能得到这些结果。普通的研究者完全没有能力进行这个过程，慢慢地就会形成所谓的算力霸权。这些东西，开放后的可解释性完全没有，又不能复现，甚至它们使用的数据集也是保密的。这种情况下，所谓的finetune来优化的意义很有限，开源不开源，你都只能用它。
3. 超参的选择和具体寻找超参的过程：深度学习俗称炼丹，想要得到最好的结果，一些超参的选择非常重要，有的时候甚至超过模型本身的结构微调。而得到这些效果比较好的超参的过程纯粹是一门艺术，有的要靠经验，有时候靠直觉，有的时候要靠海量的计算才能获取。这个东西就使得公开超参却不公开超参的获取方法变成了一门玄学。你用这个参数就会效果超好，稍微动一下效果就差了，改改模型结构原来的超参就不好用了，但是你又不清楚怎么才能优化。有的年轻开发者就是天天调参调参，变成了调参侠，这也是深度学习的开发者的一个误区。

综上所述，人工智能开源，是存在一个灰色地带的。真正开源的意义当然是避免知识垄断，使得每个人都能获得代码的阅读，修改以及再发布权利。这一点人工智能的开源同其它代码开源的意义没有任何差别，但是人工智能特别是深度模型的开源确实存在一些特殊的地方，这不单单是是否选择开放的问题，而是是否具有可解释性和可操作性的问题。巨大的参数如同被混淆过的源码，虽然能执行和被修改，但是本质上并不能为人们轻松理解和修改，也就无法等同于真正的开源。如何使用更小的数据作出更加简洁，更加具有可解释性，能够胜任多种复杂任务的通用人工智能模型，目前正是人工智能的科技新前沿。

九、人工智能都有哪些知名的开源项目？

来啦来啦，我带着黑魔法来啦～

1、Real-Time-Person-Removal 在 Web 浏览器中实时移除人像。该项目采用 JavaScript+TensorFlow.js 实现“凭空消失”

2、Real-Time-Voice-Cloning 克隆某个人说话声音的 AI 项目。仅需几秒音频，就能模仿出原音频的人声

3、Real-ESRGAN 图像超分辨率模型，修复漫画图像的效果惊艳。通过 AI 技术将低分辨率、模糊的图像修复成高清图像，可用于图像放大和提升质量。基于它实现的桌面工具，还有可以直接使用的 Python 脚本，快去试试效果吧

4、GameAISDK 基于图像识别的 AI 自动化框架，支持吃鸡类、射击类、MOBA 类等游戏类型。内置多种图像识别算法和 AI 算法，不用抠图完全基于图像识别的 AI 训练和框架

5、DouZero_For_HappyDouDiZhu 基于快手开源的斗地主强化学习框架，实现的欢乐斗地主 AI 助手

HelloGitHub 想让更多人爱上编程、开源，所以一直在尝试、摸索如何可以帮助到更多的人。目前 HelloGitHub 交流群 已全面开放，关注 HelloGitHub ，添加：HelloGitHub001 为好友入群，可同 C、C++、Java、Go、Python、前端、机器学习等各界大佬谈笑风生、切磋技术~ 还有大学生开源群，叫上你的小伙伴一起感受开源的乐趣吧！目前 HelloGitHub 小程序也已上线，可以直接搜索开源项目啦～

HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目，找开源就上 HelloGitHub。

十、AI人工智能有哪些开源的实战项目？

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它使计算机和机器人能够执行需要智能的任务——可以是简单地通过编程开发小游戏，也可以像让计算机诊断和治疗病人一样具有挑战性。

在大众看来，AI 似乎很复杂、神秘、难以驾驭……

英荔 AI 创造力教育开发团队一直在寻找有趣的方法，来揭开 AI 的神秘面纱，展示 AI 可以带来的无尽的创造性与可能性，让所有人都可以通过直观易懂、交互性强的方式来沉浸式感知、学习、应用 AI 。

继互联创作平台、硬件编程平台、AI 训练平台后，英荔再上线新产品——英荔 AI 实验平台。

英荔 AI 实验平台

实验是开发和形成新见解的关键，可帮助我们快速创新。不仅如此，实验弥合了理论分析与现实世界之间的差距，帮助我们将期望变为现实。

英荔 Al 实验平台汇聚知名 Al 项目，让学生以成熟产品为案例，学习复杂模型背后的设计思路，了解实际工业应用中 Al 的优势与局限。

目前已上线 3 项扩展，操作简洁，你可以通过这些令人兴奋的项目和实验来尝试 AI 和机器学习。

深度强化学习

强化学习是机器学习领域之一，受到行为心理学的启发，主要关注智能体如何在环境中采取不同的行动，以最大限度地提高累积奖励。

智能体与环境的交互方式与人类与环境的交互方式类似，可以认为强化学习是一套通用的学习框架。

而深度学习则擅长挖掘样本数据的内在规律，可以赋予 AI 感知并理解环境的能力。将深度学习和强化学习结合起来，AI 就可以像人类一样去解决生活中的各种问题，所以深度强化学习的方法大量运用在机器人领域。

平台中的「深度强化学习」扩展以知名游戏 Flappy Bird 为例，通过深度强化学习，使小鸟实现自动躲避障碍物。

学习者将学到强化学习的基本原理，学习样本处理，设计深度学习模型，完成强化学习模型，并最终完成测试模型，来一次「人机对决」。

鸢尾花分类

英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在他 1936 年的论文中发布了包含 150 个样本的鸢尾花数据集，美国植物学家 Edgar Anderson 将其用于量化分类。此后，该数据集逐渐成为了机器学习领域用于教授分类算法最经典的数据集之一。

此扩展对大量花尊、花瓣的尺寸数据建立深度学习模型，并允许对关键参数进行调节，进而识别上传的鸢尾花照片中的鸢尾花品种。

人脸对比

好奇各个 App 究竟如何通过人脸对比来验证身份？该扩展将给你答案——它可以对比分析上传的两张图像中的人脸信息的相似度，用于推测是否是同一人。

开始对比前，需要先在数据库中录入一张合格的人脸作为对比的参照，然后才可以将新输入的人脸与数据库中已有的人脸进行对比分析，进而判断新输入的人脸的身份。

英荔致力于用可理解的材料打造最好玩的 AI 教学空间，让孩子在 AI 时代独立思考、自信表达、自由创造。开发团队正在接入更多扩展，让 AI 更易于理解和学习，敬请关注！