Aumento / escala de imagem sem perdas
Usa Redes Neurais de Convolução Profunda
Redução inteligente de ruído e serração
Suporte para API
Bigjpg, Neuralhub, Sistemas de Planejamento Inteligente, Qdrant, fast.ai, Loulou Investments Limited, REVISOR - Seu Observador Incansável das Eleições, AI-Translate, DataDep, Eadlyn são as ferramentas Neural Networks mais bem pagas / gratuitas.
As redes neurais são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Elas consistem em nós interconectados, ou 'neurônios', que processam e transmitem informações. As redes neurais aprendem a partir de dados ajustando a força das conexões entre neurônios, permitindo-as reconhecer padrões e fazer previsões ou decisões.
Recursos principais
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Preço
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Como usar
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Bigjpg | Aumento / escala de imagem sem perdas |
Grátis
| Selecione as imagens para ampliar, escolha as configurações desejadas, como tipo de imagem, taxa de ampliação e nível de redução de ruído, e clique em 'Ampliar todas as imagens abaixo'. |
fast.ai | Cursos práticos de Deep Learning para programadores | Para usar o fast.ai, você pode começar explorando seus cursos e materiais educacionais. Eles oferecem cursos práticos de deep learning para programadores, onde você pode aprender como construir e treinar redes neurais usando frameworks populares como o PyTorch. Além disso, você pode acessar o blog deles, que apresenta artigos sobre ética em IA, avanços técnicos e aplicações do mundo real. O site também oferece recursos para cientistas de dados, incluindo bibliotecas e ferramentas que podem aprimorar seu fluxo de trabalho. | |
Qdrant | Pesquisa rápida e escalável de similaridade de vetor | Para usar o Qdrant, você pode baixar a imagem do Qdrant do Docker e executá-la. Alternativamente, você pode seguir o Guia de Início Rápido ou o Tutorial passo a passo para construir sua própria pesquisa neural. | |
Kaila.ai | As principais características do Kaila.ai incluem: 1. Fonte única de conhecimento: Kaila aprende o conhecimento da sua empresa em segundos e fornece respostas precisas. 2. Informações altamente acessíveis e relevantes: Obtenha respostas sem a necessidade de busca manual. 3. Respostas verbalizadas de forma semelhante a humano e baseadas em fatos: Kaila garante a interpretação precisa das informações. 4. Integrações avançadas: Conecte-se perfeitamente com bases de conhecimento, Google Docs e Slack para rastreamento e recuperação automática de alterações. 5. Desenvolvimento personalizado de aplicativos: Crie seus próprios aplicativos usando a API do Kaila para aprimorar a experiência do cliente ou do funcionário. | Para usar o Kaila.ai, siga estes passos simples: 1. Cadastre-se no Kaila Studio. 2. Envie seu conjunto de dados para permitir que Kaila aprenda o conhecimento da sua empresa. 3. Obtenha respostas instantâneas a qualquer pergunta sem a necessidade de treinar IA. Kaila Studio oferece uma abordagem sem código, tornando a configuração fácil e rápida. | |
Sistemas de Planejamento Inteligente | Sistemas de Planejamento Inteligente oferece os seguintes recursos principais: - Agendamento automatizado de tarefas: Os algoritmos de IA criam automaticamente cronogramas de tarefas com base nos detalhes do projeto. - Análise em tempo real de dados do projeto: Análise contínua de dados do projeto fornece insights sobre o progresso e possíveis obstáculos. - Estimativa do projeto: A IA prevê prazos do projeto e fornece prazos realistas. - Técnicas alimentadas por IA: Utiliza aprendizado de máquina, redes neurais artificiais e processamento de linguagem natural para aprimorar as capacidades de gerenciamento de projetos. | Usar Sistemas de Planejamento Inteligente é simples: 1. Cadastre-se para uma conta no site. 2. Acesse o painel e crie um novo projeto. 3. Insira os detalhes do projeto, incluindo tarefas e prazos. 4. Os algoritmos de IA irão agendar automaticamente as tarefas e analisar os dados do projeto. 5. Monitore o progresso do projeto e faça ajustes conforme necessário. | |
DataDep | Coleta de dados | Basta entrar em contato conosco e discutir sua tarefa. Forneceremos consultoria, faremos um teste piloto, concluiremos um contrato, cumpriremos a tarefa, forneceremos os resultados e organizaremos o pagamento. | |
Art Box A.I. | Geração de arte alimentada por IA | gerações_grátis | Para usar o Art Box A.I., basta abrir o WhatsApp e começar a gerar arte descrevendo sua imaginação. Por exemplo, você pode digitar 'imagine montanhas grandes e bonitas com um sol nascente' e o Art Box A.I. gerará uma imagem com base na sua descrição. Você pode baixar imagens individuais usando o comando 'baixar' seguido do ID da imagem. A arte gerada pode ser usada para diversos fins, mas o Art Box A.I. mantém os direitos autorais sobre qualquer arte gerada. |
Loulou Investments Limited | Estratégias de negociação e investimento baseadas em IA | Para começar a usar o Loulou Investments Limited, você precisa criar uma conta na plataforma. Uma vez registrado, você pode escolher entre diferentes planos de investimento que oferecem níveis variados de lucratividade e risco. A tecnologia de IA da plataforma executará negociações e estratégias de investimento em seu nome. Ela fornece suporte ao cliente 24/7 por meio de ticket, telefone e e-mail. Você também pode acessar projetos exclusivos e se beneficiar do seguro de investimento. | |
ChatGPT | Geração avançada de linguagem | Abra a página de Chat no site do ChatGPT e escolha o idioma desejado. Inicie uma conversa digitando um prompt ou uma pergunta na caixa de texto e pressionando Enter ou Enviar. Leia a resposta gerada pelo ChatGPT abaixo da caixa de texto. Continue a conversa inserindo outro prompt ou pergunta e pressionando Enter ou Enviar. Personalize as configurações do chat, como o comprimento da resposta ou o estilo de saída, usando o ícone de engrenagem. Para encerrar a conversa, basta fechar a aba ou janela. | |
REVISOR - Seu Observador Incansável das Eleições | Software baseado em redes neurais | Para usar o REVISOR, basta instalar o pacote de software em seu computador ou servidor. Uma vez instalado, insira os dados relevantes de uma eleição, como o número de votos emitidos e o número de eleitores registrados. O REVISOR analisará esses dados usando seus algoritmos de redes neurais para contar o número real de eleitores e identificar quaisquer irregularidades ou não conformidades com os procedimentos eleitorais. |
Clonagem de Voz por IA
Modelos de Linguagem Grande (MLGs)
Gerador de Respostas de IA
Assistente de Atendimento ao Cliente de IA
Saúde: Diagnóstico de doenças a partir de imagens médicas ou dados de pacientes
Finanças: Detecção de fraudes e avaliação de riscos em bancos e seguradoras
Manufatura: Manutenção preditiva e controle de qualidade em linhas de produção
Transporte: Veículos autônomos e otimização do fluxo de tráfego
Os usuários geralmente elogiam as redes neurais por seu impressionante desempenho em tarefas complexas e capacidade de aprender continuamente a partir dos dados. No entanto, alguns criticam sua natureza de 'caixa-preta' e o potencial de viés se treinadas em dados não representativos. A implementação de redes neurais também requer recursos computacionais e experiência significativos, o que pode ser uma barreira para algumas organizações. No geral, a maioria dos usuários veem as redes neurais como uma ferramenta poderosa e promissora para aplicações de IA, com pesquisas em andamento visando melhorar sua eficiência, interpretabilidade e robustez.
Assistentes virtuais como Siri ou Alexa que utilizam redes neurais para reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural
Sistemas de recomendação em plataformas como Netflix ou Amazon, prevendo preferências do usuário
Tecnologia de reconhecimento facial em smartphones ou aplicativos de redes sociais
Para implementar uma rede neural, siga estes passos: 1) Coletar e pré-processar dados, 2) Projetar a arquitetura da rede, especificando o número de camadas e neurônios, 3) Inicializar os pesos e viés da rede, 4) Treinar a rede utilizando os dados, ajustando os pesos através da retropropagação, 5) Validar o desempenho da rede em um conjunto de dados separado, 6) Ajustar hiperparâmetros e arquitetura conforme necessário, 7) Implementar a rede treinada para previsões ou tomada de decisões em novos dados.
Automação de tarefas complexas
Precisão melhorada em comparação com algoritmos tradicionais
Capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes e de alta dimensionalidade
Aprendizado contínuo e adaptação a novos dados