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  1. 麻省理工:深度学习介绍PPT-2

  2. 一门面向所有人的人工智能公开课。 对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。 课程链接:http://introtodeeplearning.com/ 课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oI
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-09
    • 文件大小:878kb
    • 提供者:h1039442919
  1. 人工智能中深度学习的不合理有效性(The unreasonable effectiveness of DL in AI).pdf

  2. 深度学习为人类与数字设备的交流提供了自然的方式,是构建人工一般智能的基础。深度学习的灵感来自大脑皮层的结构,对自主性和一般智力的洞察可能会在其他对规划和生存至关重要的大脑区域找到,但实现这些目标需要重大突破。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-02-24
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:syp_net
  1. 深度学习之美源代码.zip

  2. 深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 书的源代码 人工智能,深度学习,可供参考学习,需要的可以看看,代码可运行
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:376kb
    • 提供者:qq_39238001
  1. 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)

  2. 日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) github标星11600+:最全的吴恩达机器学习课程资源(完整笔记、中英文字幕视频、python作业,提供百度云镜像!)  Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战 用户画像 C、C++笔记 JavaWeb+大数据笔记 CDH 6、CDH5 Python笔记 链接:https://pan.ba
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:526kb
    • 提供者:weixin_38576779
  1. 百度飞桨PaddlePaddle深度学习心得分享

  2. 能参加到这次的百度飞桨七日“Python小白逆袭大神”打卡营是一次偶然的了解得知的这个机会,之前因为课程和基础不够扎实参加到AI实战营没有顺利跟完全程,这一次很开心可以顺利跟上并且结营。下面的内容就简要的总结一下这几天的学习内容和踩过的小坑吧。 本次课程的课程目标: 1.掌握Python的基础语言、进阶知识和常用的深度学习库,能够利用Python爬取数据并进行可视化分析 2.掌握人工智能基础知识、应用,体验人工智能的前沿技术 3.了解飞桨平台及百度AI技术、应用,掌握AI Studio的使用方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:226kb
    • 提供者:weixin_38712092
  1. 各种AI模型拿来就能用!五大深度学习模型库大盘点

  2. 乾明 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你知道PyTorch Hub吗? 这个Facebook的深度学习模型库,一问世就引发了巨大关注。 因为它太强了: ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型,只需输入一行代码,就能一键调用。 不过,人工智能领域,这样的模型库不仅仅只有PyTorch Hub一个,还有其他4个(来自爱可可-爱生活): TensorFlow Hub、TensorFlow Models、Model Zoo、Mode
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:344kb
    • 提供者:weixin_38681147
  1. 深度学习入门-源码

  2. 欢迎与LeadingIndia.ai合作阅读我们的AI和深度学习课程库简介! 您可以通过访问与LeadingIndia.ai合作找到有关我们的AI和深度学习入门课程的更多信息 要注册我们的课程,您可以通过访问找到适合您日程的下一门 教学大纲 第一天 理论:人工智能和深度学习导论 动机:深度学习的基础和术语 AI vs ML vs DL:比较 特征和重量 机器学习回顾:线性回归,逻辑回归 激活功能。 动手 Python编程简介 第二天 理论:神经网络 神经网络 损失函数 梯度下降 前馈和后向
  3. 所属分类:其它

  1. 基于CPU的深度学习推理部署优化实践

  2. 本文来自于infoq技术产品团队,本文将详细介绍系统级优化方法,以及深度学习云平台落地的应用和算法,希望对您的学习有所帮助。随着人工智能技术在视频业务线的广泛应用,深度学习算法在云端的部署对计算资源,尤其是GPU资源的需求也在飞速增长。如何提高深度学习应用部署效率,降低云平台运行成本,帮助算法及业务团队快速落地应用和服务,让AI发挥真正的生产力,是深度学习云平台团队努力的目标。从基础架构的角度,GPU资源的紧缺和GPU利用率的不足是我们面临的主要挑战。由于大量的算法训练及推理服务需求,云端GPU
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:532kb
    • 提供者:weixin_38651507
  1. 深度学习:人工智能长期短期记忆(LSTM)卷积神经网络(CNN)递归神经网络(RNN)Resnet50残留网络-源码

  2. 深度学习 该文件夹包含我的各种AI和机器学习项目的深度学习模型。 长短期记忆(LSTM)卷积神经网络(CNN)ResNet50
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:22mb
    • 提供者:weixin_42127835
  1. 游戏中的深度学习与人工智能

  2. 大家好,我是欢聚时代的高扬,这次跟大家分享的内容是深度学习在游戏AI中的应用这样一个话题。NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级,这样几个类别。当然,按照其它的方式分也未尝不可,这里主要是针对实现方式和应用场景的一个粗略划分。低级NPC通常说的是一些游戏中所谓的杂兵,不涉及什么情节,也没有什么所谓的策略作为驱动。基本上就是按照一定的设计好的路线行进,并直接攻击游戏主角。这类游戏很常见,尤其是老的单机游戏中,绝大部分就是这类NPC。中级NPC常见于游戏群战中的配合型NPC。这类机器人会有
  3. 所属分类:其它

  1. AI人工智能的深度学习

  2. 本文来自于搜狐,深度学习是一个近几年备受关注的研究领域,文章带你领略深度学习由来、算法及其他相关。大V吴恩达曾经说过:做AI研究就像造宇宙飞船,除了充足的燃料之外,强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足,则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲,飞船甚至不能升空。类比于AI,深度学习模型就好像引擎,海量的训练数据就好像燃料,这两者对于AI而言同样缺一不可。深度学习是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:250kb
    • 提供者:weixin_38686153
  1. 一文读懂深度学习

  2. 本文来自于网络,深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。这是一篇Medium上获得近2万赞的深度学习入门指南,用图文为你详解深度学习中的各个基础概念。在我们的日常生活中,几乎随处可见AI和机器学习这些术语。但,绝大多数人并不明白什么是AI。小七希望当你阅读完这篇文章后,会对AI和ML的基本知识有更多的了解和认识。更重要的是明白什么是深度学习,以及这类最热门的技术如何运作。背景知识理解深度学习如何工作的第一步是掌握下列重要术语之间的区别。人工智能是对人类智能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:213kb
    • 提供者:weixin_38622962
  1. 最简单的深度学习算法——感知器的前世今生

  2. 猛料不断,先有Boston动力的“仁义”机器人反恐演习,紧接着MIT的狗狗们在实验室的绿茵场上集体卖萌,让我们感慨强人工智能离我们也许不远了。作为快要秃头的我们,又该怎么看待这个快速变化的世界呢?在知识更新越来越快的现在,想要专注于当下似乎都变得艰难。其实柳猫想要告诉大家,作为一个普通人,对各种信息越是了解的多,认识的越是浅薄,为了增强自己的不可替代性,必须增加自己专业的深度,从一而终。今天,想跟大家分享一下最早也是最简单的一个机器学习模型:感知器~神经网络的AI先驱们一直依靠着神经元的绘图以及
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:476kb
    • 提供者:weixin_38666697
  1. deeplearning_ai_books:deeplearning.ai(吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源)-源码

  2. Coursera深度学习教程中文笔记 课程概述 这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python ,对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。深度学习专业对卷积神经网络( CNN ),递归归神经网络( RNN ),长短期记忆( LSTM )等深度学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:154mb
    • 提供者:weixin_42117037
  1. ml-stuff:机器学习,人工智能,深度学习的东西-源码

  2. 毫升 机器学习,人工智能,深度学习的东西 强调: labs-AI - lab1 (小型聊天机器人), lab5 (典当棋GUI和AI) labs-machine-learning/implementations -线性回归和可视化工具(以及自述文件和TeX文档) labs-neural-networks lab4 labs-neural-networks - lab4 (MNIST感知器,在Tk中具有错误率可视化器)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:65mb
    • 提供者:weixin_42165712
  1. 我的真棒AI书签:世界上最好的人精心整理的我的人工智能,深度学习,机器学习的阅读,实现和核心概念的清单-源码

  2. 我的真棒AI书签:世界上最好的人精心整理的我的人工智能,深度学习,机器学习的阅读,实现和核心概念的清单
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:94kb
    • 提供者:weixin_42149145
  1. 游戏中的深度学习与人工智能

  2. 大家好,我是欢聚时代的高扬,这次跟大家分享的内容是深度学习在游戏AI中的应用这样一个话题。NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级,这样几个类别。当然,按照其它的方式分也未尝不
  3. 所属分类:其它

  1. AI人工智能的深度学习

  2. 文章带你领略由来、算法及其他相关。大V吴恩达曾经说过:做AI研究就像造宇宙飞船,除了充足的燃料之外,强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足,则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲,飞船甚至不能升空。类比于AI,模型就好像引擎,海量的训练数据就好像燃料,这两者对于AI而言同样缺一不可。 是一个近几年备受的研究领域,在中起着重要的作用。深度过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:249kb
    • 提供者:weixin_38557095
  1. 基于CPU的深度学习推理部署优化实践

  2. 本文来自于infoq爱奇艺技术产品团队,本文将详细介绍系统级优化方法,以及深度学习云平台落地的应用和算法,希望对您的学习有所帮助。 随着人工智能技术在爱奇艺视频业务线的广泛应用,深度学习算法在云端的部署对计算资源,尤其是GPU资源的需求也在飞速增长。如何提高深度学习应用部署效率,降低云平台运行成本,帮助算法及业务团队快速落地应用和服务,让 AI发挥真正的生产力,是深度学习云平台团队努力的目标。从基础架构的角度,GPU资源的紧缺和GPU利用率的不足是我们面临的主要挑
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:532kb
    • 提供者:weixin_38636763
  1. 最简单的深度学习算法——感知器的前世今生

  2. 猛料不断,先有Boston动力的“仁义”机器人反恐演习,紧接着MIT的狗狗们在实验室的绿茵场上集体卖萌,让我们感慨强人工智能离我们也许不远了。作为快要秃头的我们,又该怎么看待这个快速变化的世界呢?在知识更新越来越快的现在,想要专注于当下似乎都变得艰难。其实柳猫想要告诉大家,作为一个普通人,对各种信息越是了解的多,认识的越是浅薄,为了增强自己的不可替代性,必须增加自己专业的深度,从一而终。今天,想跟大家分享一下最早也是最简单的一个机器学习模型:感知器~神经网络的AI先驱们一直依靠着神经元的绘图以及
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:476kb
    • 提供者:weixin_38683488
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