[AI] 有关机器学习的入门资料、当时新颖资料

本文汇集了丰富的机器学习资源,包括入门教程、高级课程、实践案例、数据集及工具库介绍。从Keras到TensorFlow,从卷积神经网络到受限玻尔兹曼机,涵盖了Coursera、斯坦福大学等知名机构的课程链接,以及TensorFlow中文社区、机器之心整理的详尽资料。

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有关机器学习的入门资料、当时新颖资料

  1. 新手向——使用Keras+卷积神经网络玩小鸟 https://www.imooc.com/article/46710
  2. 史上最全的机器学习资料(介绍了各种语言下的机器学习现状以及机器学习工具包,很全面) https://www.cnblogs.com/wolfplan/p/6659825.html
  3. C++ 机器学习库dlib https://blog.youkuaiyun.com/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78966980
  4. dlib安装与使用 https://www.cnblogs.com/hxjbc/p/6094992.html
  5. Coursera 机器学习课程 https://zh.coursera.org/learn/machine-learning#
  6. 吴恩达机器学习课程 网易云课堂 https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1004570029#/learn/video?lessonId=1049052745&courseId=1004570029
  7. 斯坦福大学 CS231 课程 http://cs231n.stanford.edu/
  8. <机器之心>整理的所有关于机器学习的学习资料,超级全面 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650737992&idx=2&sn=753da163e9d4d35e838fcc628922c45a&chksm=871ac936b06d40202dc982d420f7e2052a0b61cabd2be08764291a3419165b9453b24a325c84&scene=21#wechat_redirect
  9. tensorflow中文社区 http://www.tensorfly.cn/
  10. 史上最全TensorFlow学习资源汇总 https://cloud.tencent.com/developer/article/1142920
  11. <机器之心>整理的又一资料大全 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NzAxMDgwNg==&mid=2247484027&idx=1&sn=f4a9821c900017742875c5eb789db604&chksm=c0791f62f70e9674ee6faaca50531759bc20dc385f6c53d52028a3402b99a0b3c44f4d054b77&mpshare=1&scene=23&srcid=0102P9dMVQ8FFGLU9H5Il4cC&appinstall=0#rd
  12. 香港中文大学 数据集 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42247762/article/details/80463566
  13. 一文读懂机器学习常用损失函数(Loss Function) https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9217206.html
  14. 一起读懂传说中的经典:受限玻尔兹曼机 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1599798281463567369&wfr=spider&for=pc
  15. 机器学习实战基于Scikit-Learn和TensorFlow》中英文PDF源代码+《深度学习之TensorFlow入门原理与进阶实战》PDF+源代码 https://www.cnblogs.com/wangchengfun/p/10161302.html
  16. Tensorflow 实现 MNIST 手写数字识别 https://blog.youkuaiyun.com/u010858605/article/details/69830657
  17. 使用TensorFlow实现二分类 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29957455/article/details/78324082
  18. Tensorflow卷积神经网络(CNN)手写数字识别示例学习 https://blog.youkuaiyun.com/greedystar/article/details/80444519
  19. PCA 降维算法详解 以及代码示例 https://blog.youkuaiyun.com/watkinsong/article/details/38536463?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
AI人工智能培训资料(培训PPT+示例代码),资料很大将近3GB,供大家下载学习参考。 1-Python基础(教程+代码) 2-Python数据分析基础(教程+代码) 3-数字图像处理 1)图像处理基础 2)边缘检测 3)形态学图像处理 4-深度学习算法与框架 代码 1)神经网络 2)卷积神经网络 3) 循环神经网络 4)深度学习框架以及应用 卷积神经网络案例 5-AI云服务的调用与搭建 1) 人工智能服务部署 2) 基于AI云服务的快速应用开发 3) 开源项目介绍与实战 6-数据挖掘与数据分析 代码 数据挖掘数据分析-5-分类2-贝叶斯算法 数据挖掘数据分析-1-导论 数据挖掘数据分析-2-机器学习 数据挖掘数据分析-3-数据预处理 数据挖掘数据分析-4-数据仓库 数据挖掘数据分析-5-分类1-kNN 数据挖掘数据分析-5-分类3-决策树ID3 数据挖掘数据分析-5-分类3-C4.5-CART(选) 数据挖掘数据分析-5-分类4-神经网络 数据挖掘数据分析-5-分类4-bp算法(选) 数据挖掘数据分析-5-分类5-支撑向量机SVM 数据挖掘数据分析-6-回归1-线性回归 数据挖掘数据分析-7-聚类 7-目标检测 代码 8-YOLOv3解析 1-VOC数据集 2-COCO数据集 3-目标检测概述 4-mAP 5-faster rcnn 6-YOLOv1解析 7-YOLOv2解析 8-人脸检测与识别 代码 face_recognition 1-adaboost 2-人脸数据集简介 3-ArcFace 9-seq2seq模型 convert seq2seq seq2seq with attention 数字图像处理串讲1 数字图像处理串讲2 10-bert模型 Attention Is All You Need BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding bert Transformer 11-其他 机器学习之支持向量机 人工智能技术基础及运营商应用 人工智能-真题集 人工智能-论文集
### 如何利用人工智能并获取学习资源 #### 使用人工智能的方法 当涉及到使用人工智能(AI),重要的是理解其广泛的应用范围。对于希望将AI融入日常工作的个人而言,可以从简单的工具和平台开始尝试。许多在线服务提供无需编程经验即可使用的AI功能,比如图像识别、自然语言处理等。此外,云服务平台如Google Cloud, AWS (Amazon Web Services), 和 Azure 提供了易于接入的人工智能API接口和服务[^1]。 为了确保获得的信息准确无误,建议针对具体需求选择合适的AI解决方案,并验证所提供的答案或结果的质量。值得注意的是,虽然AI可以快速给出响应,但这并不意味着所有的回复都是完全可靠或是最优化的选择;因此保持批判性思维非常重要。 #### 获取高质量的学习材料 对于想要深入学习人工智能的人来说,除了理论上的掌握之外,实践经验和动手能力同样不可或缺。可以通过参与开源项目、完成线上课程等方式积累实战技能。Coursera、edX这样的教育平台上提供了由顶尖大学教授讲授的相关课程,涵盖了从基础概念到高级主题的内容。同时,GitHub上也有很多优秀的机器学习库和框架可供探索与贡献[^2]。 另外,《深度学习》一书被公认为是该领域的权威教材之一,适合有一定数学背景和技术水平的学生作为入门读物。书中不仅介绍了神经网络的基础原理,还包括了许多实用的技术细节和发展趋势介绍[^3]。 #### 向AI有效提问技巧 向AI寻求帮助时,清晰表述问题是成功的关键所在。尽量使问题简洁明了,避免模糊不清的描述方式。如果不确定某个术语的意思,可以在查询之前先查阅相关文档或者教程来增进理解。记住,尽管AI具有强大的信息检索能力和模式匹配机制,但对于复杂度较高或者是首次遇到的新颖情况,则可能无法立即给出满意的解答。这时就需要使用者具备一定的专业知识来进行补充说明或调整询问角度。
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