【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏

深度学习的学习路线 在深度学习中,神经网络的训练和推理都涉及到大量的矩阵和向量计算,因此线性代数知识的掌握对于深度学习非常重要。概率论与数理统计是深度学习中的另一个基础,涉及概率分布、期望、方差、协方差、假设检验等概念。本文从基础知识、入门教程、进阶学习、应用实践等方面为大家推荐深度学习的学习路线,希望能够帮助大家更好地入门和进阶深度学习。本文将从基础知识、入门教程、进阶学习、应用实践等方面为大家推荐深度学习的学习路线,希望能够帮助初学者更好地入门深度学习,也能够为进阶学习者提供一些参考。 阅读详情

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!

 

 

 

基于深度学习的端到端定位:取代传统SLAM? 基于深度学习的端到端定位:取代传统SLAM? ,人工智能,计算机视觉,大模型,AI,本文围绕传统 SLAM 与基于深度学习的端到端定位展开,先介绍 SLAM 的定义、发展及应用场景,再详解激光 SLAM 和视觉 SLAM 的原理、特点与代码示例,分析传统 SLAM 的局限性。同时阐述深度学习在定位中的应用,包括基础、端到端定位原理及优势。通过对比两者的精度、鲁棒性和计算资源需求,探讨深度学习端到端定位取代传统 SLAM 的挑战,以及两者融合的趋势,最后展望未来技术发展方向、应用场景拓展和行业影响。 阅读详情

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