AI研习社公开课年度盘点

社长  

02-08

在2017年,AI研习社围绕人工智能做了一系列公开课,给大家带来知识的同时,也给了嘉宾们一个展示的舞台,下面是我们的年度盘点。

 

Deep Learning读书分享系列

全网卖到脱销的「Deep Learning」,自发售以来长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首,是所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书,曾受特斯拉CEO埃隆·马斯克等众多国内外专家重磅推荐。AI研习社邀请多位嘉宾,为大家分享他们学习「Deep Learning」的心得。

Deep Learning读书分享(一) 

Deep Learning读书分享(二)(三)

Deep Learning 读书分享(四) 

Deep Learning读书分享(五)

Deep Learning读书分享(六) 

Deep Learning 读书分享:深度网络的正则化(七)

Deep Learning读书分享:深度模型中的优化(八)

Deep Learning读书分享:卷积网络(九)

Deep Learning读书分享(十)(十一)

Deep Learning读书分享(十二)(十三)

 

深度学习算法基础、实践

如今人工智能“大行其道”,而深度学习正是其中最有力的工具之一。为此我们邀请了众多嘉宾,分享内容包括基础入门、算法讲解和应用实践。

机器学习中的数学基础  

AI小白的机器学习入门之路 

深度学习基础入门(一) 

深度学习基础入门 (二)

深度学习系列(三):循环神经网络 

从传统算法走向神经网络

从零开始入门机器学习算法实践

深度学习之星(一):GAN的原理

深度学习之星(二):GAN之图像转换

计算机视觉概述和深度学习简介 

阿萨姆:机器学习实践经验分享

深度学习中的分布式训练 

 

比赛经验

下面是几位高手华山论剑的经验之谈,希望能给诸位启发。

Kaggle亚马逊比赛金牌队:图像比赛的通用套路

天池医疗AI大赛冠军团队算法分享:肺部结节智能检测

动量迭代攻击和高层引导去噪:对抗样本攻防的新方法

天池医疗AI大赛冠军团队算法分享:肺部结节智能检测

 

深度学习应用

深度学习技术被应用到各行各业中,实践证明深度学习在很多问题上确实取得了不错的效果。下面是三个深度学习应用案例的经验和心得分享。

(文本分类)NLP技术的应用实践和案例分析 

(语音生成)深度学习在语音生成问题上的典型应用 

(物体位姿测量)深度学习在物体位姿测量方面的应用 

 

开源框架

2017年最火的框架无疑是TersorFlow,但是还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注,下面有罗若天同学强力推荐的Pytorch,也有基于JAVA的Deeplearning4j,还有百度的paddlepaddle。

深度学习框架PyTorch简介

基于Java的开源深度学习框架-Deeplearning4j的介绍与实例分享

如何利用paddlepaddle做一个简单的聊天机器人

 

数据预处理

数据的采集、标记、清洗会对算法的结果产生直接的影响,如何提高数据质量?DataStory和达观数据的两位高级数据工程师

AI数据面面观---从数据采集与标记行业看数据与深度学习之关系

如何巧用工具实现百亿级互联网数据快速清洗

 

深度学习芯片

深度学习、体系结构、数据规模的共同发展促进了人工智能行业的繁荣。除去框架和算法,硬件方面也值得我们关注。

深度学习处理架构的演进 

FPGA的动态电压调节(DVS) 

 

感谢大家对AI研习社的关注和支持,祝大家新年快乐,红红火火恍恍惚惚!

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