讓我們利用當今的人工智能技術實現手動工作的自動化。現在可以使用我們最喜歡的編程語言 Python 來完成校對文檔、創作藝術或在 Google 中搜索答案等任務。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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在本文中，我將分享 5 個可以幫助自動化解決我們日常問題的 AI API。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

現在，讓我們開始吧。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

01、圖像生成人工智能

想要將您的想象變成現實，那么，您可能會對使用圖像生成 AI API 感興趣。該工具可讓您將文本轉換為美麗的藝術作品。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

Getimg.ai 提供了這樣一個 API，每月最多可生成 100 個免費圖像。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

請查看下面的 API 代碼來嘗試一下。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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# AI Image Generation# pip install requestsimport requestsimport base64def generate_image(access_token, prompt):    url = "https://api.getimg.ai/v1/stable-diffusion/text-to-image"    headers = {"Authorization": "Bearer {}".format(access_token)}    data = {            "model": "stable-diffusion-v1-5",            "prompt": prompt,            "negative_prompt": "Disfigured, cartoon, blurry",            "width": 512,            "height": 512,            "steps": 25,            "guidance": 7.5,            "seed": 42,            "scheduler": "dpmsolver++",            "output_format": "jpeg",        }    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)    image_string = response.content    image_bytes = base64.decodebytes(image_string)    with open("AI_Image.jpeg", "wb") as f:        f.write(image_bytes)if __name__ == "__main__":    api_key = "YOUR_API_KEY"    prompt = "a photo of a cat dressed as a pirate"    image_bytes = generate_image(api_key, prompt)

02、人工智能校對員

需要人工智能校對器來糾正文本或文檔中的語法和拼寫錯誤，然后，使用下面的 API，它為您提供免費的 API 訪問權限，并允許您使用強大的語法檢查人工智能技術來修復您的文本。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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# AI Proofreading# pip install requestsimport requestsdef Proofreader(text):    api_key = "YOUR_API_KEY"    url = 'https://api.sapling.ai/api/v1/edits'    data = {        'key': api_key,        'text': text,        'session_id': 'Test Document UUID',        'advanced_edits': {            'advanced_edits': True,        },    }    response = requests.post(url, json=data)    resp_json = response.json()    edits = resp_json['edits']    print("Corrections: ", edits)if __name__ == '__main__':    Proofreader("I are going to the store, She don't likes pizza")

03、人工智能文本轉語音

借助 Google Cloud 的文本轉語音 AI 技術，您可以將文本轉換為逼真的聲音。您可以靈活地選擇各種選項，例如，語言、音調、人們的聲音等等。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

最重要的是，Google 提供免費的 API 供您使用。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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# AI Text to Speech# pip install google-cloud-texttospeech# pip install playsoundimport ioimport osfrom google.cloud import texttospeechimport playsound# Set the path to your credentials JSON fileos.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials.json"def Text_to_Speech(text):    client = texttospeech.TextToSpeechClient()    # Set the language code and the voice name.    language_code = "en-US"    voice_name = "en-US-Wavenet-A"    # Create a request to synthesize speech.    r = texttospeech.types.SynthesizeSpeechRequest()    r.text = text    r.voice = texttospeech.types.VoiceSelectionParams(        language_code=language_code, name=voice_name)    # Set the audio encoding.    r.audio_encoding = texttospeech.types.AudioEncoding.MP3    # Get the response from the API.    response = client.synthesize_speech(r)    # Save the audio to a file.    with io.open("audio.mp3", "wb") as f:        f.write(response.audio_content)    # Play the audio.    playsound.playsound("audio.mp3", True)if __name__ == "__main__":    text = input("Enter the text: ")    Text_to_Speech(text)

04、聊天機器人人工智能

如果您正在尋找類似于 chatGPT 的聊天機器人，您可以使用 OpenAI API。我在下面提供了一些代碼，演示如何使用 GPT 3.5 在 Python 中輕松創建個性化聊天機器人。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

# ChatGPT AI# pip install openaiimport osimport openaidef ask(prompt):  response = openai.ChatCompletion.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[      {        "role": "user",        "content": prompt      }    ],    temperature=1,    max_tokens=256,    top_p=1,    frequency_penalty=0,    presence_penalty=0  )  print("Ans: ", response)if __name__ == "__main__":    ask("Python or JavaScript?")

05、人工智能識別

您是否需要將掃描文檔轉換為文本或從圖像或掃描 PDF 中提取文本？您可以使用以下 OCR AI 技術從任何類型的圖像中提取文本。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

下面的 API 利用了 Google Cloud Vision AI 技術，該技術擅長檢測和分析圖像中的文本。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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# AI OCR# pip install google-cloud-visionfrom google.cloud import visionfrom google.cloud.vision import typesimport os# Set the path to your credentials JSON fileos.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials.json"def OCR(img_path):    client = vision.ImageAnnotatorClient()    with open(img_path, 'rb') as image_file:        content = image_file.read()    image = types.Image(content=content)    response = client.text_detection(image=image)    texts = response.text_annotations    if texts:        return texts[0].description    else:        return "No text found in the image."if __name__ == "__main__":    image_path = "photo.jpg"    print(OCR(image_path))

最后的想法

在自動化工作方面，人工智能的能力非常出色。我希望這篇文章能為您提供一些有用的信息。如果您覺得有幫助，請分享給您的朋友，也許能夠幫助到他。TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

最后，感謝您的閱讀，編程愉快！TNZ28資訊網——每日最新資訊28at.com

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