作者 | 王清 目录 图像识别的经典课题 计算机视觉 图像识别课题 卷积神经网络原理 前深度学习时代 卷积操作Convolution 池化Pooling ReLURectified Linear Units 多层卷积 Dropout 经典模型介绍及TensorFlow代码解析 AlexNet 震惊世界的突破 VGGNet更深的结构更优秀 GoogLeNet Inception 更全面的结构更优秀 GoogLeNet Inception-V2加入Batch Normalization Inception-V3
继开放自动驾驶课程之后（点击查看大数据文摘mit自动驾驶汉化课程），一向低调的MIT近期又开放了一门更偏概述的深度学习课程——6.S191: Introduction to Deep Learning（深度学习入门），官方介绍该课程为一门对深度学习算法和应用的入门课程（An introductory course on deep learning algorithms and their applications）。 目前，在官网上，所有的课程信息、录像和课件都已公开。感兴趣的同学可以注册学习了。 先附上官
【摘要】本文介绍了作者在深度学习的课程中学到的八个非常有用的技巧。以下是译文。 我很开心自己在过去的2017年中在人工智能领域获得的成就。我也学了不少数学方面的知识，虽然这也很有趣，但由于没有做实际的项目，所以并没有什么成果可以说明我在这方面的努力。为了弥补这一点，我在4月份申请了AI Grant（译者注：AI Grant是一家专注于人工智能的风险投资公司），目的是为肯尼亚语言建立FastText skip-gram模型。我在第一轮就进入了决赛，但最终并没有获得奖金。 接着，在9月份，我申请了深度学习编码实
内容简介：本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。并在*后，以实例的形式给出模式识别在各个领域中的应用，加深读者对模式识别方法更直观的认识。
github分享独创代码，收到star，有毕业生项目star突破3k+，也有分享扩展的案例代码被项目创始人加赞。
社长将每周为你推荐来自AI研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 一个小介绍： 社区目前主要功能是问答和博客，支持文字、图片、视频、代码、公式、超链接，这些功能可以让你在描述问题/
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
AI 科技评论按：据Techcrunch最新报道，特斯拉刚刚将OpenAI中的一员大将纳入麾下，担任人工智能与自动驾驶视觉部门主管。他就是Andrej Karpathy。随后 AI 科技评论看到他在推
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
在人工智能迅猛发展的今天，越来越多的个人开发者和企业希望能够利用AI技术来提升自身的竞争力和创新能力。本套课程将带领你使用Django和国内免费的大模型API（课程中使用的是讯飞星火大模型）搭建一个属于自己的AI网站，从基础知识的掌握到项目的部署，让你能够全方位了解AI技术在实际应用中的操作和实现。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识，掌握腾讯云最新产品动态，「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域，为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势，学习热门技术架构的优质学习资源。
【新智元导读】ImageNet 竞赛在今年正式完结。那么，图像识别未来的重点将是什么，ImageNet 竞赛之后又会出现什么呢？WebVision 竞赛被誉为接棒 ImageNet的大规模图像识别竞赛，今年有 100 多个团队参与。本文介绍 WebVision 竞赛，后附冠军团队码隆科技的技术分享。 2017 年 7 月 26 日，CVPR 2017 研讨会“超越 ILSVRC”将正式宣布 ImageNet 竞赛结束。然而，这并不代表着领域对图像识别兴趣的消退。实际上，相关的关注度正在走高。 ImageNe
以上是一些免费课程，如果想要保证听课质量，保证有答疑和练习，我们也推荐网易云课堂一些收费课程：
选文 | 寒小阳 翻译校对 | 戴丹&胡杨 寒小阳 如果你是一个软件工程师(或者你现在正在学习这一方面)，你肯定有机会听说过深度学习（有时候深度学习缩写为"DL"）。它现在是一个热门、且快速发展的研究领域，解决工业界的一系列问题，从图像识别、手写识别到机器翻译，更甚于AlphaGo4比1击败了世界围棋冠军。 大部分人认为找与深度学习相关的工作应该具有博士学位或者大量的相关经验，但是如果你已经是一名很好的工程师，那你就可以很快、很好的学习这些必要的技能和技巧。至少，这是我们的观点。(即使你是深度学习的
如果自己研发做图像识别的成本比较高，尤其是在没有一个很好的硬件设施（GPU）的情况下，还是通过API比较合适。 计算机科学学位的技术往往要落后于现实。许多学校都要求花好几个月的时间制作课程大纲，如果里
4月23日上午9点30分至11:30 ，来自上海大学、上海交通大学、清华大学、河北师范大学、中国海洋大学等高校50位师生，通过视频会议+ 远程访问的方式参加NVIDIA举办的全栈式深度学习开发体验课程。他们在NVIDIA企业开发者社区经理何琨和李奕澎的指导下，一对一远程访问NVIDIA Jetson Xavier NX计算节点，进行实际AI开发操作。本次远程深度学习实践活动也是NX GPU计算体验平台的首次开放。该平台共有50个节点。每台计算节点可以提供高达21TOPS 深度学习计算能力，可利用 NVIDI
首先我们来看看官方对这门课的介绍： 计算机视觉在社会中已经逐渐普及，并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络（也就是“深度学习”）方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。 本课程将深入讲解深度学习框架的细节问题，聚焦面向视觉识别任务（尤其是图像分类任务）的端到端学习模型。在10周的课程中，学生们将会学习如何实现、训练和调试他们自己的神经网络，并建立起对计算机视觉领域的前沿研究方向的细节理解。最终的作业将包括训练一个有几百万参数的卷积神经网络，并将其应用到最大的图像分类数据库（ImageNet）上。我们将会聚焦于教授如何确定图像识别问题，学习算法（比如反向传播算法），对网络的训练和精细调整（fine-tuning）中的工程实践技巧，指导学生动手完成课程作业和最终的课程项目。本课程的大部分背景知识和素材都来源于ImageNet Challenge竞赛。
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文版内容笔记，已获得斯坦福大学课程Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 翻译：寒小阳&龙心尘 编者按：本期文章是我们为读者带来斯坦福课程文章第二个系列的【斯坦福深度学习与计算机视觉课程】专题第二期。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。 本课程的视频翻译也在同时进行，将在近期发布，敬请期待！ 大数据文摘将陆续发布译文和视频，免费分享给各位读者。 我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 普通211硕士，方向是内燃机，现在研二，未来想换到自动驾驶，会matlab的编程计算，simulink有一定了解，目前想要深入学习，请问该如何提高自己，才能进去车企的自动驾驶团队，我知道可能我专业不太相符，但是较为喜欢自动驾驶和控制逻辑，请不吝赐教. 自动驾驶学习资料汇总 https://zhuanlan.zhihu.com/p/517710302 1. 课程资料 德国蒂宾根大学的自动驾驶课程 (Self-Driving Cars, lectureed by Pr
【新智元导读】李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事，反映了谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。这些公司不仅在内部推广 AI 技术，把 AI 应用于它们现有的产品，同时也致力于将这些技术推广到其他技术领域。本文梳理了这些大公司的最新动向和策略，无可置疑的是，他们都是认真的，AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。 李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事。作为斯坦福大学人工智能和视觉实验室主任，李飞飞创建了全球最大的图像识别数据库 ImageNet，加速了
学习驱动神经网络兴起的主要技术趋势，了解现今深度学习在哪里应用、如何应用。 8 月 8 日，吴恩达正式发布了 Deepleanring.ai——基于 Coursera 的系列深度学习课程，但在中国无法访问这套课程（除非你连V**），还有Coursera中是英文授课，就有点尴尬。幸好，之后，吴恩达和网易合作，将课程内容免费放到网易的教育平台上.所以，终于有机会学这门课了！特记下笔记，以备忘！ 可以先看一下人工智能的完整学习图 📷 有一起学习的同学，可以联系我，一起进步哦！！！ Cour
接下来，小编将会系统地推送斯坦福大学Richard Socher教授的最新课程：深度学习和自然语言处理。
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
上手PaddlePaddle，随便一搜“PaddlePaddle课程” ，官方和培训机构搜索结果倒不少，这可如何选择？
AI100 上周二推送了 Fast.ai 的 Lesson 0，很受同学们的欢迎。今天，我们将推出 Lesson1，本节课将在你“完全”不懂数学模型的前提下，教你如何去做实际的深度学习项目，比如图像分类，Kaggle 大赛。本节课程分为两部分：Overview 和 Practical Deep Learning for Coders——Recognizing Cats and Dogs。 本课程主要内容包括： 一 、概述 Jeremy 和 Rachel 两位老师简要介绍了自己的背景，以及开设这门实战课程的原
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，
你有没有想过，人工智能不仅可以做到识别人脸，也可以用来识别“虫脸”？ 在温州市瓯海区实验小学集团学校，为了保卫自己的小小农场，学生们设计了一款“虫脸识别”小程序，只需把摄像头对准昆虫进行拍照识别，便可以得知这只小虫子是否属于常见的数十种害虫种类之一。 “虫脸识别”小程序是学校人工智能暑期实践活动的成果之一。为了给学生学习人工智能打造真实情境，温州市瓯海区实验小学集团学校将人工智能课程与学校的“巴学园农场”相结合，鼓励学生在农场种植实践中发现问题，并灵活运用科学技术知识解决问题，将人工智能教室“搬”到了地头田
还记得那个MIT的AI科学家Lex Fridman吗？去年量子位曾经报道过，他用图像识别检测驾驶员行为，防止司机分神。
允中 编译 Google博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Google AI入驻计划，是一项为期12个月的研究培训项目，希望帮助不同领域的科学家和研究员，掌握机器学习和AI的方法。 最
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
近年来，人工智能的飞速发展超出了人们的想象：2016年，AlphaGO击败世界围棋冠军李世石一举成名；2017年，AlphaGo Zero从零开始，自己参悟，并以100∶0的绝对优势“狂虐”AlphaGO，突破了人类经验的限制。不仅是棋坛，人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等领域也都取得了突破性进展。
因为阿里的成功应用，中台被广泛传播， 然而不少企业做了长时间的中台，也未见成效。 那么问题出在了那里？ …… 对于数据中台的理解，目前很多企业存在认知误区或偏差。博文视点学院联合畅销书《数据中台实战》的作者董超华老师，通过50+实战案例手把手带着你学习，你会收获一套建设数据中台的全流程、系统的方法论，正确拥抱数据中台！ ---- （扫描下方二维码进入专栏） 你将收获 1.彻底搞清楚中台、业务中台、数据中台是什么 2.你的公司需不需要搭建中台，少走弯路 3.怎么从0到1搭建数据中台的实战经验 4.怎么通过数
涉及知识点：编程基础Python，图像识别OpenCV，机器人学相关，如：传感器信息融合，运动控制，策略规划等，人工智能相关，如强化学习等。环境如下图所示：
课程大作业的目的是：运用在本次课程中学到的知识来指导实践，了解程序设计其实现方法，学会解决实际问题。掌握微信小程序设计的具体步骤与基本方法，针对选定的程序做调研分析。通过课程大作业，提高实践动手技能，培养独立分析分析问题和解决问题的能力。 课程大作业的要求：本次课程大作业的选题比较灵活，可以是自主选题，也可以参考课本中的案例自行修改完善，题目要符合课程大作业的要求，并且具备一定的水平和深度。
一名 AI 专家值多少钱？ “基于我个人经验，一名计算机领域的 AI 专家对于企业的价值，至少为 500-1000 万美元。为了争夺这些少数的人才，正在开展竞标大战。” 这是卡耐基梅隆大学计算机科学院
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
Vincent Vanhoucke是Google的首席科学家，斯坦福大学电子工程学博士，目前在Google Brain主导机器人相关的项目。Vanhoucke主要的研究领域是语音识别、计算机视觉和机器人等领域，他还即将主持机器人领域的盛会CoRL 2017（Conference on Robot Learning）。 Vanhoucke认为，机器智能现在已经发展到一个相当的水准，在某些特定情境下的表现可以媲美（甚至超越）人类，比如机器视觉、机器翻译、语音识别，现在是时候让这些能力在物理世界中发挥效应了。他在
早在2014年，无论是BAT还是美团、滴滴、小米、商汤，所有一线IT公司已经全部涉足人工智能，没有例外。
==== 技术商业观察er ==== we are new observer 📷 Observation, we are professional observers, we always look attentively at business changes 人工智能怎么与现代教育相结合？ 📷 “5年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独大学提供的课程都要好。” ——比尔•盖茨 📷 现在看来，虽然并不是每个网上课程都能强过大学教程，但是在线教育已经成为现实，据业内人士估
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
知乎：https://www.zhihu.com/people/huangzhe
本课程以 Python 为主要开发语言，深入浅出，快速上手深度学习技术。学习本课程：
tensorflow高质量资料，让您又快又好地学习和应用tensorflow。 本文汇总tensorflow的高质量资料，包括：文档、论文、书籍、课程和案例。 1 文档 1 Getting Started With TensorFlow，从这里开始学习和认识tensorflow。 2 Tensorflow编程人员指南，指导如何用tensorflow编程。 3 Tensorflow教程，介绍tensorflow如何解决一些经典问题。例如：图像识别、文本挖掘等 2 论文 1 TensorFlow: Large-
1、声学模型 2、Deep Neural Networks 3、Hidden Markov Model等
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
吴恩达的deeplearning.ai上新了！新的AI课程叫做TensorFlow in Practice，面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
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