各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐…

深度学习   深度学习学习目标: 1. TensorFlow框架的使用 2. 数据读取(解决大数据下的IO操作) + 神经网络基础 3. 卷积神经网络的学习 + 验证码识别的案例   机器学习与深度学习的区别 机器学习与深度学习的区别 1 特征提取方面 2 数据量和计算性能要求    3 算法代表 例如: 机器学习: 数据输入 –> 人工进行特征工程(需要大量专业领域知识) –> 分类算法计算 –> 得出结论 深度学习: 数据数据 –> 神经网络(通过将数据进行层层传递创建模型,自…

我在 B 站学习深度学习(生动形象,跃然纸上) 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av16577449/ tensorflow123 http://tensorflow123.com…

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…

Caffe( http://caffe.berkeleyvision.org/ )是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清( http://daggerfs.com/ ),他目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换:…

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…

Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA's.  These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field.   Hinton and Ng lectures at Coursera, UFLDL, CS224d and CS231n at Stanford, the deep learni…

GitHub 地址: https://github.com/taizilongxu/interview_python https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese…

DEADLINE: 2020-07-25 22:00 写在最前面: 本课程的主要思路还是要求大家大量练习 pytorch 代码,在写代码的过程中掌握深度学习的各类算法,希望大家能够坚持练习,相信经度过这个酷暑,不知不觉中,你会感觉自己有显著提高.代码教程在 github 上,如遇到图片不显示的情况,可参考博客解决问题:https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/91346392 目录 1. 视频学习 1.1 绪论 1.2 深度学习概述 1.…

http://www.jianshu.com/p/28f5473c66a3 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 引言 过去2年,我一直积极专注于深度学习领域.我对深度学习的兴趣始于2015年初,那个时候Google刚刚开源Tensorflow.我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程,当时的感觉是深度学习并不简单.部分原因是因为深度学习的框架很新,也需要更好的硬件支持和耐心来摸索. 时间快进到2017年,我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时…