1.深度学习揭秘:不懂技术也能秒懂AI的学习秘籍!想象一下，你手里拿着一本厚厚的书，封面上写着“深度学习”四个大字。你翻开书页，里面全是密密麻麻的公式和代码，看得你眼花缭乱。你是不是觉得，这玩意儿太高深了，我肯定看不懂？别急，今天我就带你一起揭开深度学习的神秘面纱，让你这个“技术小白”也能轻松理解它到底是什么。一、深度学习：AI界的“https://baijiahao.baidu.com/s?id=1807716840178914168&wfr=spider&for=pc

2.每日科普深度学习——模仿人脑的算法深度学习作为新一代人工智能(AI)的技术支柱,为机器装上了“超级大脑”,让机器变得非常聪明,甚至能做一些人类都觉得困难的事情。下面,让我们一起揭开深度学习的神秘面纱吧! 什么是深度学习? 简单来说,深度学习是一种模仿人脑神经系统的算法。算法是指完成一个任务所https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTc2NzI3Mw==&mid=2650222621&idx=4&sn=ab53731cb1b41e19efef10768e2ecc11&chksm=895d3e7315f12c41899bcd5e32070bf8f14f3a9caa2209234de6ea239ed53122ab42093ba1fc&scene=27

3.深度学习入门,一文讲解神经网络的构成训练和算法深度学习入门,一文讲解神经网络的构成、训练和算法 神经网络的构成、训练和算法 什么是神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN),是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学/计算模型,用于拟合各种函数。 一个神经网络,有两个基本要素:神经元和连接。https://cloud.tencent.com/developer/article/1518746?areaSource=102001.5&traceId=qq7DcMnNSWaY5OAZi0FEp

4.深度学习(Deeplearning)入门导读深度学习是利用不断地学习组合底层特征形成更加抽象的高层特征,来发现数据的分布式特征。在深度学习中,计算机可以自行观测学习数据和结果来实现自动解决问题。在深度学习算法的发展过程中,Caffe受到广大研究和开发人员的欢迎,是一款优秀的神经网络深度学习框架。https://www.51cto.com/article/657022.html

5.人工智能:深度学习入门到精通实战深度卷积神经网络视频《人工智能:深度学习入门到精通实战》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开,结合深度学习框架进行建模实战。 https://edu.csdn.net/course/detail/31822/483017

6.推荐「深度学习入门与实践」公开课陪你过大年新闻动态本课程是由北京大学前沿计算研究中心的董豪老师带来的深度学习入门课程,包含深度学习基础知识与代码实战。 课程简介 “深度学习入门与实践”课程的主要目标,是希望学习者通过该课程初步掌握深度学习的理论知识、常用算法原理并且具备一定的应用开发能力。本课程特色一方面是兼顾理论和实践,既讲解了深度学习的底层算法原理,又https://cfcs.pku.edu.cn/news/241174.htm

7.2深度学习入门自然语言处理v.pdf深度学习入门(自然语言处理) 科学院大学 目录 1 深度学习概述 发展历程、领域应用 2 为什么使用深度学习 从图像识别说起: 为什么使用深度学习 全连接神经网络 3 如何使用深度学习 卷积神经网络 4 课程实践 实践:手写数字识别 目录 1 深度学习概述 发展历程、领域应用 2 为什么使用深度学习 从图像识别说起: 为什么https://max.book118.com/html/2021/1123/8107047065004043.shtm

8.GitHub机器学习与深度学习书单 深度学习基础 快速入门 深度学习思维导图 && 深度学习算法地图 《斯坦福大学深度学习基础教程》 Andrew Ng(吴恩达) 深度学习 吴恩达 个人笔记 && 视频 MIT深度学习基础-2019视频课程 台湾大学(NTU)李宏毅教授课程 && [leeml-notes 图解深度学习_Grokking-Deep-Learning 《神经网络与深度学习》 https://github.com/Mikoto10032/DeepLearning

9.深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战本课程使用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对抗神经网络(GAN),通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目,深度掌握算法调参以及使用Tensorflow进行编程的能力。 正十七 讲师 Google资深算法工程师 https://coding.imooc.com/class/259.html

10.awesome前沿分享 :定期分享顶会最新论文解读和代码复现,开发者可以实时掌握最新的深度学习算法。 二、 零基础实践深度学习入门课 AI Studio在线课程:《零基础实践深度学习》:理论和代码结合、实践与平台结合,包含20小时视频课程,由百度杰出架构师、飞桨产品负责人和资深研发人员共同打造。 《零基础实践深度学习》书籍:本课程配https://gitee.com/nimabi2321wrq-fgwesdfhuy3q/awesome-DeepLearning

11.深度学习入门深度学习的过程就是使用多个处理层对数据进行高层抽象,得到多重非线性变换函数的过程。就目前而言,深度学习主要是与人工神经网络相结合的,因此这里的深度学习算法框架也可以成为深度神经网络算法框架。 深度学习通过构建深层神经网络,来模拟人类大脑的工作原理。如下图所示,深层神经网络由一个输入层,数个隐层,以及一个输https://www.jianshu.com/p/194a22c747b2

12.一文看懂机器学习「3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法」机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。 所以,机器学习不是某种具体的算法,而是很多算法的统称。 机器学习包含了很多种不同的算法,深度学习就是其中之一,其他方法包括决策树,聚类,贝叶斯等。 https://easyai.tech/ai-definition/machine-learning/

13.深度学习有什么好的入门书籍?核心知识点：Scikit-Learn和TensorFlow的实践应用、机器学习算法、深度学习算法等。适合读者：机器学习实战者https://www.zhihu.com/question/55228464/answer/3448557684

14.深度学习:卷积神经网络从入门到精通带目录完整pdf[92MB]电子书下本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏https://www.jb51.net/books/684151.html