2020-08-01 20:46发布
还是来得及的
现在还没有开班,想要学习先报名联系老师就可以啦
最近一段老师逼着搞论文,都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料,个人觉得写的实在是太精彩了,必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客,里面包含了原理(即数学推导)和实践(代码实现),对于入门来讲实在是合适不过的了。
声明:本文只负责推荐,原文并非我写,尊重原创。
在这放上原作者写的前言:
下面给出每一部分的主题和详细链接。
入门深度学习部分
第一部分:感知机部分
零基础入门深度学习-感知机
第二部分:线性单元和梯度下降
零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降
第三部分:神经网络和反向传播算法
零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法
第四部分:卷积神经网络
零基础入门深度学习-卷积神经网络
第五部分:循环神经网络
零基础入门深度学习-循环神经网络
第六部分:长短时记忆网络(LSTM)
零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)
第七部分:递归神经网络
零基础入门深度学习-递归神经网络
看完这几篇文章之后,绝对有一种豁然开朗的感觉,确实写的非常精彩。理论和实践相结合的感觉绝逼是非常棒的,非常佩服原作者,写的非常的浅显易懂。欣赏完这几篇博客之后,估计大部分人都想进一步学习和了解深度学习,但是接着该咋走呢?我又整理了一篇文章来供大家参考(这也不是我写的,我只是推荐给大家而已)。
深度学习论文学习路线(DeepLearningPapersReadingRoadmap)
原作者写的前沿.路线图构建原则和相关的说明:
深度学习学习路线-前言部分
具体学习路线:
DeepLearningPapersReadingRoadmap
选对培训机构比较重要,还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式,这个也很重要。因为现在5G时代来临,人工智能绝对是一个发展的大趋势,如果你自己空余时间又比较多的话,其实可以报一个辅导班,学习学习一些基本的东西,毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络(Deep Neural Network,DNN)和采用大量样本数据作为输入,人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型,该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术,主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法,数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业,一定有如下几个特征:1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机,咨询,教育,医生,会计,律师助理,工程师,码农等,都是容易被取代的行业。当然,这都是强人工智能以后会发生的事,现在还是弱人工智能的时代,想进入...
如果你是自己学着玩,提升自己的话,高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地,至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以,未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的,证书的话某个培训好像有这个中科院的证书,具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程,现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言,batch size太大太小都不好,太小的话训练不稳定,计算效率低;太大的话收敛速度慢,需要仔细调节一下。以2的倍数调节,例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要,这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件,需要将倒数几行的add_subdirectory(examples),取消注释,这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟,学的话首先是一线城市,学出来好就业,还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集,比如说handwritten digits或者什么的,分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性,是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...
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还是来得及的
现在还没有开班,想要学习先报名联系老师就可以啦
最近一段老师逼着搞论文,都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料,个人觉得写的实在是太精彩了,必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客,里面包含了原理(即数学推导)和实践(代码实现),对于入门来讲实在是合适不过的了。
声明:本文只负责推荐,原文并非我写,尊重原创。
在这放上原作者写的前言:
下面给出每一部分的主题和详细链接。
入门深度学习部分
第一部分:感知机部分
零基础入门深度学习-感知机
第二部分:线性单元和梯度下降
零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降
第三部分:神经网络和反向传播算法
零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法
第四部分:卷积神经网络
零基础入门深度学习-卷积神经网络
第五部分:循环神经网络
零基础入门深度学习-循环神经网络
第六部分:长短时记忆网络(LSTM)
零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)
第七部分:递归神经网络
零基础入门深度学习-递归神经网络
看完这几篇文章之后,绝对有一种豁然开朗的感觉,确实写的非常精彩。理论和实践相结合的感觉绝逼是非常棒的,非常佩服原作者,写的非常的浅显易懂。欣赏完这几篇博客之后,估计大部分人都想进一步学习和了解深度学习,但是接着该咋走呢?我又整理了一篇文章来供大家参考(这也不是我写的,我只是推荐给大家而已)。
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原作者写的前沿.路线图构建原则和相关的说明:
深度学习学习路线-前言部分
具体学习路线:
DeepLearningPapersReadingRoadmap
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选对培训机构比较重要,还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式,这个也很重要。因为现在5G时代来临,人工智能绝对是一个发展的大趋势,如果你自己空余时间又比较多的话,其实可以报一个辅导班,学习学习一些基本的东西,毕竟多学点总是没有坏处...
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可以,未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的,证书的话某个培训好像有这个中科院的证书,具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程,现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
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