【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏

本文介绍了知乎上十大深度学习专栏,覆盖人脸图像、深度学习框架、模型优化、数据集、传统图像算法、GANs、深度学习与摄影、AI基础、行业与职业发展及有三AI学院。每个专栏都有详细的案例分析,适合不同基础的学习者。

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文章首发于微信公众号《与有三学AI》

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏上线

今天给大家介绍一下我们拥有的知乎十大深度学习专栏,涵盖了深度学习的各个主流的方向

 

01 人脸图像

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005854533687406592

在所有的图像中,没有哪一类图像能够像人脸图像一样应用如此广泛,涵盖人脸检测,关键点检测,表情颜值年龄性别等识别,人脸美容,风格化,三维人脸重建等等各大应用领域。

有三曾经开设过一门《深度学习人脸图像算法》的课程,感兴趣的可以去翻看我们以前的文章。

文章案例如下:

如何降低遮挡对人脸识别的影响

 

02 深度学习框架

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005857083643764736

所谓工欲善其事必先利其器,深度学习的快速发展以及在工业界和学术界的迅速流行,离不开三个要素:数据,硬件和框架。

深度学习框架是深度学习的工具,在这里我们会一起系统性学习所有主流的深度学习框架。

文章案例如下:

【github干货】主流深度学习开源框架从入门到熟练

 

03 深度学习模型优化

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005865351275573248

深度学习的发展史,从某种程度上来说,就是模型的发展史。在这里,我们会介绍经典的模型设计与优化相关的所有东西,同时对解读一些优质代码。

文章案例如下:

【技术综述】万字长文详解Faster RCNN源代码

 

04 深度学习中的数据

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1053248334692737024

前面说到深度学习的快速发展以及在工业界和学术界的迅速流行, 离不开三个要素:数据,硬件和框架。

数据是深度学习系统的输入,对深度学习的发展起着至关重要的作用,但是又容易被很多人忽视,尤其是缺少实战的业余人士。

关于深度学习中的数据集,目前缺乏系统性的介绍资料,因此我在这里给大家系统性地介绍深度学习中的数据集,从数据与深度学习的关系,重要方向的数据集,数据的增强方法以及数据标注和整理等方面进行讲述。

文章案例如下:

【技术综述】一文道尽“人脸数据集”

 

05 传统图像算法

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1052966141386862592

对于大多数人来说,深度学习的门槛太低了,仿佛是无脑调参与使用,但那是因为传统图像算法基础,数学基础,编程水平薄弱。

尽管如今深度学习在大部分图像领域的任务中占据主流位置,但是传统图像算法依然不可或缺,而且随着从业者的增加,会越来越成为拉开水平差距的一个衡量基准。

文章案例如下:

【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法

 

06 GANs

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_155535936

有监督的深度学习被研究的够久了,无监督的深度学习才是未来。因此,我在这里会给大家详细介绍GANs的前世今生,实战GAN的各大研究领域。

文章案例如下:

【技术综述】有三说GANs(上)

 

07 深度学习与摄影

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_155535936

认识我的人都知道,有三还是一个摄影爱好者,所以我一直在关注这个方向,也写了不少相关的文章。

深度学习与摄影,或者说美学,是一个交叉学科,涉及的技术已经涵盖了主流的所有图像算法,包括滤波降噪,分类分割,检测等。

文章案例如下:

【技术综述】深度学习自动构图研究报告

 

08 AI基础

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1056864415533572096/settings

来学习的小伙伴们基础都不同,有的小伙伴还是刚开始,所以我们要等等大家,设立了一个AI基础专栏,将讲述linux,python,c++等基础知识。

文章案例如下:

【AI基础】OpenCV,PIL,Skimage你pick谁

 

09 行业与职业发展

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1006145184442277888

最后,想要从事这一行业,当然要深入了解这个领域,所以我们也给大家准备了一个专栏。

在这里,我们剖析各大企业的核心技术与就业情况,行业的发展。

文章案例如下:

【学习求职必备】微软亚洲研究院和它的10大AI黑科技

 

10 有三AI学院

最后,是以上所有专栏的合集,基本上所有文章都会收录。

怎么一次性找到所有这些方向的资料呢?行不更名坐不改姓,搜索知乎“龙鹏”,翻阅相关专栏,或者扫码吧。

感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI

 

 

 

### 关于信号完整性和深度学习专栏推荐 #### 法兰克·陈的 PyTorch 深度学习专栏 法兰克·陈在其专栏中深入探讨了基于 PyTorch 的深度学习算法实现[^1]。该专栏不仅涵盖了基础理论,还提供了丰富的实践案例和代码资源,适合希望深入了解深度学习技术及其应用的研究者和技术人员。专栏中的内容涉及神经网络的设计、训练以及优化技巧,这些知识点对于研究信号完整性问题非常有帮助。 #### 基于 MATLAB 的 CNN 信号调制分类教程 如果您的兴趣更倾向于实际工程应用,则可以参考一份专注于利用卷积神经网络(CNN) 进行无线通信领域内多种调制模式识别的工作[^3]。这份资料通过具体实例展示了如何构建并训练一个能够区分不同种类数字调制类型的分类器,并且附带完整的 Matlab 实现代码。这对于理解怎样把深度学习引入到解决复杂的电磁兼容性或者射频设计挑战当中很有启发作用。 #### Deepspeed 和大规模模型训练指南 针对那些关注高性能计算环境下的高效分布式训练方案的人士来说,“手把手写深度学习”系列文章提供了一个很好的切入点[^4]。其中特别提到了使用 deepspeed 来加速大型预训练语言模型的过程,这种方法同样适用于其他需要处理海量参数的任务场景比如物理仿真建模或是电子电路分析等等。读者可以从中学到先进的框架转换策略从而提高自己的项目开发效率。 #### 交通信号灯检测识别系统的讨论 虽然这个主题主要围绕视觉感知展开论述[^5],但它体现了现代 AI 技术是如何被用来改善现实生活当中的基础设施管理工作的典型案例之一。尽管其重点并非直接关联电气特性方面的话题,但从整体架构层面来看仍然值得借鉴——即如何组合传感器输入数据并通过智能化手段做出快速准确判断。 综上所述,在寻找有关“信号完整性”与“深度学习”的优质专栏时,可以根据个人需求偏好选择上述任意方向作为起点进行探索学习。 ```python # 示例 Python 脚本用于加载 PyTorch 数据集 import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True) for images, labels in dataloader: print(images.shape, labels.shape) ```
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