2017-11-22 14:02:51 chengyq116 阅读数 587
  • 深度学习入门及如何转型AI领域

    深度学习入门转型视频教程,该课程主要告诉开发者如何快速入门深度学习。讲师是在机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。

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零基础入门深度学习

《零基础入门深度学习》学习网址如下:

https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

主要内容:

        零基础入门深度学习 - 感知器 
        零基础入门深度学习 - 线性单元和梯度下降 
        零基础入门深度学习 - 神经网络和反向传播算法 
        零基础入门深度学习 - 卷积神经网络 
        零基础入门深度学习 - 循环神经网络 
        零基础入门深度学习 - 长短时记忆网络(LSTM) 
        零基础入门深度学习 - 递归神经网络

 

2019-03-28 23:35:23 gqqad123 阅读数 100
  • 深度学习入门及如何转型AI领域

    深度学习入门转型视频教程,该课程主要告诉开发者如何快速入门深度学习。讲师是在机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。

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2017-08-30 15:13:20 xu2645318400 阅读数 19149
  • 深度学习入门及如何转型AI领域

    深度学习入门转型视频教程,该课程主要告诉开发者如何快速入门深度学习。讲师是在机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。

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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(Deep Learning Papers Reading Roadmap)


原作者写的前沿.路线图构建原则和相关的说明:

具体学习路线:





2019-04-29 16:33:00 qq_25125973 阅读数 41
  • 深度学习入门及如何转型AI领域

    深度学习入门转型视频教程,该课程主要告诉开发者如何快速入门深度学习。讲师是在机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。

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2019年4月28日,在知乎上整理了很多热心网友和公众号提供的学习资源。

课程名称 简介 上手
吴恩达机器学习 机器学习 容易
网易云吴恩达深度学习专项课程 深度学习专项 容易
YouTube2018年深度学习秋季课程 深度学习 不同助教上课
吴恩达深度学习专项课程_Coursera 深度学习专项 有助学金
机器学习_Coursera 机器学习 有助学金
TensorFlow_Coursera Tensorflow 计算机视觉&神经网络 有助学金
TensorFlow卷积神经网络_Coursera 计算机视觉模型及高级技巧 有助学金

- 吴恩达网易云的机器学习课程 → 可以搭配黄海广博士的笔记

入门

内容 代表 学习顺序
机器学习 经典机器学习模型、重要概念 吴恩达、李宏毅 F1
神经网络 概念性知识 3bule1brown、cs231n F2
深度学习 概念性知识 吴恩达的网易云课堂深度学习专项花书 S1
项目、其他补充知识 与课程搭配 Michael A. Nielsen的《神经网络与深度学习》等 E

F1 机器学习

第一阶段主要学习机器学习,分别有斯坦福大学的吴恩达和台湾大学的李宏毅的课程(从0开始,英文基础也不好)

F2 神经网络

第二阶段主要是学习神经网络和计算机视觉方面,并且上手实际项目

S1 深度学习专项学习

主要3点:吴恩达深度学习专项课程、图像处理、实战

E 补充资料

从知乎上整理的额外资料,个人按重要性排序
注:额外的资料是在基础扎实后,再返回复习,尝试着新的理解

一、个人/组织系统整理的机器学习

二、单项学习

三、上手实践

四、国内高校资料

  1. 浙江大学
  2. 上海交大
  3. 北大
  4. 中科大

整理资料的主要来源——知乎
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