【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能ai领域，具体而言，涉及一种基于ai的图形化编程方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能和机器学习技术的快速发展，图片分类逐渐成为许多实际应用中的重要组成部分，如安防监控、医疗诊断、智能零售等领域。然而，当前的图片分类训练过程对用户的技术水平要求较高，尤其是对没有机器学习背景的用户来说，整个过程显得复杂且繁琐。因此，亟需一种更为简便、直观的解决方案，使得普通用户也能轻松完成图片分类训练任务。
2、针对现有技术中图形化编程时图片分类编程过程复杂且繁琐的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于ai的图形化编程方法及装置，以至少解决现有技术中图形化编程时图片分类编程过程复杂且繁琐的技术问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于ai的图形化编程方法，包括：显示图形化编程界面，所述图形化编程界面包括用于编辑图形化代码的编程区和用于显示所述图形化代码执行效果的舞台区，其中，所述编程区包括用于显示所述图形化...
【技术保护点】
1.一种基于AI的图形化编程方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述图形化编程界面来训练用于图片分类的深度学习模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述图形化编程界面实时显示所述深度学习模型的训练过程，包括：在所述图形化编程界面设置可视化图表，其中，所述可视化图表实时显示所述深度学习模型的训练进度和性能指标，其中，所述性能指标包括以下至少之一：损失函数值和准确率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用预处理的所述图片数据集来训练所述深度学习模型的同时，所述方法还包括...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的图形化编程方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述图形化编程界面来训练用于图片分类的深度学习模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述图形化编程界面实时显示所述深度学习模型的训练过程，包括：在所述图形化编程界面设置可视化图表，其中，所述可视化图表实时显示所述深度学习模型的训练进度和性能指标，其中，所述性能指标包括以下至少之一：损失函数值和准确率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用预处理的所述图片数据集来训练所述深度学习模型的同时，所述方法还包括：响应于接收到通过所述图形化编程界面输入的动态调整参数，基于所述动态调整参数来动态调整所述深度学习模型的模型参数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用预处理的所述图片数据集来训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：李天驰，孙悦，刘孔河，杨丽屏，
申请(专利权)人：深圳点猫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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