Fast.ai 深度学习实战课程第1课：图像识别

AI100 2023-01-12 23:11:06

课时名称	课时知识点
Fast.ai 深度学习实战课程第1课：图像识别

...全文

135 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

书本资料参见《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》，资源为课程源代码实例，超详细。

【人工智能】图像处理应用实战案例：slowfast检测算法使用yolov3来检测人的行为.zip

【课程简介】本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85239205 【全部课程列表】第1章机器学习概述共18页.pptx 第2章 Tensorflow基础共15页.pptx 第3章 Tensorflow进阶共11页.pptx 第4章线性模型共14页.pptx 第5章支持向量机共19页.pptx 第6章神经网络共41页.pptx 第7章无监督学习共13页.pptx 第8章自然语言文本处理共24页.pptx 第9章语音处理共16页.pptx 第10章图像处理共21页.pptx 第11章人脸识别共19页.pptx

内容概要：文章全面介绍机器学习开发所需的各种资源，旨在帮助开发者全面了解并掌握机器学习技术。首章阐述了机器学习在当今社会各方面的广泛影响力及其学习的价值。第二章具体探讨了几种主要编程语言（Python、R、Java、C++）的特点及其常用的开发环境（PyCharm、Jupyter、RStudio）。紧接着讨论了重要的模型训练与部署平台（TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等），并推荐多个高质量且公开可用的数据集（如Kaggle、UCI、MNIST等）及获取途径。第三章罗列了一系列值得参考的学习资源，包括顶级教育平台提供的在线课程（吴恩达课程、fast.ai、edX等）、经典读物（《机器学习实战》、《深度学习》等）以及业内著名网站和论坛（机器之心、雷锋网等）。最后介绍了若干开源项目和实际案例分析（GitHub、图像识别、自然语言处理），以便学习者能够在实践中加深理解和运用。适用人群：对机器学习有兴趣的从业者、学生及科研工作者，尤其是那些已经具备一定编程基础并对人工智能抱有浓厚兴趣的群体。使用场景及目标：本指南可用于个人自学、企业内部培训以及高校课堂教学；它不仅能让新人快速入门机器学习的世界，更能为老手们开拓眼界，指明前进的方向。其他说明：机器学习作为一个快速发展的领域，需要持续学习新理论和新技术。该文章所提供的资料将会是一个良好开端，同时鼓励读者积极参与社区讨论与开源项目共建。

机器学习笔记，深度学习笔记，下载资源，欢迎下载学习，交流

AI100讲师的课程社区_NO_1

1

社区成员

217

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章