《Python深度学习》是一本非常全面且深入的教材，由深度学习领域的专家Francois Chollet所撰写。该书旨在帮助读者全面理解和应用Python语言进行深度学习。无论是新手还是有一定编程经验的人士，都可以从本书中获得宝贵的知识和实践经验。
历时一年多，《深度学习与交通大数据实战》终于出版了。下面简单介绍下本书的主要内容、本书特色、购书以及读者作者交流途径。 本书内容 该书从Python，到深度学习框架PyTorch，再到人工智能基础，最后到地铁，共享单车，出租车，私家车，以及空中交通五个实战案例，从基础知识到案例应用，几乎涵盖了初学者入门该领域所有需要学习的知识点以及所需要的的代码和数据，所有学习过程均带有详细的代码解释，全部以案例应用实战为主，拒绝纯理论讲解！ 作为一本关于深度学习与交通大数据的书籍，本书共有8章。 第1章为Python
TensorFlow在谷歌系的产品中应用非常多，比如Gmail, Google Play Recommendation, Search, Translate, Map等等。除此以外，Tensorflow也广泛应用在医疗、艺术和生物检测方面。这里详细介绍医疗和艺术方向的应用案例~
最近刷到某乎，看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门，有哪些学习资料？"」。看到这里，笔者想整理下一些翻山越岭，爬坑超车的经验，帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友，可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
今天，DeepMind 官推贴出一则告示，将 DeepMind 研究人员今年在 UCL 教授的深度强化学习课程“Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning” 资源全部公开。
深度学习是机器学习领域的一个引人注目的分支，它已经在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域取得了令人瞩目的成就。本文将深入研究深度学习的核心原理、常见神经网络架构以及如何使用Python和TensorFlow库实现深度学习模型。我们将从基础开始，逐步深入，帮助读者了解深度学习的本质，同时提供实际代码示例，以便读者能够亲自动手构建深度学习模型。
不少学术论文对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。有趣的是，即使在 NLP 的案例中，一些人更倾向于将 GPT 模型的重大突破归功于“更多的数据和计算能力”，而非“更优秀的机器学习研究”。
深度学习是如今最火热的技术之一，但是对于有心入门却不得其法的同学来说，选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送，所有书籍均可在CSDN上在线学习（文末获取学习地址）。 现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里，必然少不了计算机视觉技术的赋能！ 未来已来，掌握计算机视觉这门技术势在必行！ 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作，它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作，也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派，更有大神毛星云的收官之作！ 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门！ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著，吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
2016 年，深度学习先驱 Geoffrey Hinton 曾放出豪言，我认为如果你是一名放射科医生，你就像一只已经越过悬崖边缘但还没有往下看的土狼，它还没有意识到他的下面并不是地面。
大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 为期半个月的冬奥会即将落下帷幕，在冰雪健儿热情展示平时训练结果的同时，你心中是不是还有谷爱凌的1620高难度动作，以及俄罗斯三娃（K宝瓦利耶娃、谢尔巴科娃、特鲁索娃）的超美舞姿…… 是不是还没有看过瘾呢？ 📷 谷爱凌在比赛中 📷 📷 K娃瓦利耶娃在比赛中 她们在比赛的同时，也给我国的滑雪等冬季运动项目的普及带来了非常好的宣传推广。 据统计，本届冬奥会创下了收视率新高，受到了国内外的一致好评，除了中国运动健儿获得的金牌外，更多的是绚丽的画面、精彩的比赛瞬
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师：Lanking（ https://github.com/lanking520 ），为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台。
【导读】通用电气公司高级数据科学家Santanu Pattanayak撰写的TensorFlow专业深度学习实战《Pro Deep Learning with TensorFlow》教你在工作中轻松使用TensorFlow部署深度学习解决方案，深入浅出地讲解了各个深度学习模块以及实际场景应用，教您如何打造自己的深度学习解决方案。本书介绍了很多实用的深度学习实际应用案例，这些和工作中很相关。您将能够使用演示的原型来构建新的深度学习应用程序。随书同时提供代码，可以让你动手测试改进。 请关注专知公众号（扫一扫最
王琛老师有话说 《深度学习基础与TensorFlow实践》 AI100学院有幸邀请到《深度学习原理与TensorFlow实践》作者之一、百纳信息公司AI方向负责人王琛老师6月20日起为大家分享系列
《深度学习基础与TensorFlow实践》 AI100学院有幸邀请到《深度学习原理与TensorFlow实践》作者之一、百纳信息公司AI方向负责人王琛老师6月20日起为大家分享系列直播课——《深度学习基础与TensorFlow实践》，借助TensorFlow帮助大家学习各种模型背后的原理和理论，进而更熟练地应用这些模型。 课程结合实例介绍使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤，着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方
AI科技评论消息：5 月 5 日，百度、北京航空航天大学联合承办的全国深度学习师资培训在京正式启动。该培训旨在培养中国深度学习方向的高校教师，进而促进中国深度学习技术高水平人才的培养。
近年来，人工智能（AI）领域取得了巨大的进步，机器学习和深度学习技术的融合成为了这一革命的推动力。在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习与深度学习的融合，为什么这一趋势如此重要，以及它对未来的影响。
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献
深度学习领域中有很多面向Python开发者的资源与教程，比如使用NumPy进行数据分析、使用MatPlotlib进行可视化等；深度学习框架方面，TensorFlow、PyTorch、MXNet等常用框架都对Python有很好的支持。相比而言在企业项目中，Java、Scala等虽然是使用最多的开发语言，但各类主流深度学习框架面向Java开发者的支持非常少。Java开发者必须要进行繁杂的项目配置，构建class，才能最终打造出属于Java的深度学习应用。 如果你是一名Java应用开发工程师，并正在尝试将 AI
其中一本是关于人工智能深度学习的《深度学习导论与应用实践》，这本书由中国科学院大学深度学习领域的学者编著，清华大学出版社出版。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身数据科学领域。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 北京市交管局8月3日发布消息，警方今年增加了可拍摄“分心驾驶”违法行为的电子眼。 目前，全市共有1900余处“电子警察”可以对“手持方式接打移动电话、收发信息、观看手机视频、操作手机软件、通过车载电子显示屏观看视频节目以及长时间操作车载电子显示屏导航系统”等分心驾驶交通违法行为进行抓拍记录，并纳入执法系统。 其实，除了“分心驾驶”外，“疲劳驾驶”也是非常危险的一种行为。 提起疲劳驾驶，很多人不以为然，在驾驶机动车过程中困意袭来，总想着“再坚持一会儿就到站
【新智元导读】对于希望从战略层面洞察人工智能这一领域的企业领袖来说，insideBIGDATA Guide to Deep Learning & Artificial Intelligence是个有用的新资源。它解释了AI、机器学习以及深度学习的区别，审视了AI和HPC的交集，介绍了各个领域中AI和深度学习的精彩应用案例，展示了GPU是如何有效地和AI技术结合在一起的。 这是AI的时代。基于AI的产品大量涌入市场，许多著名厂商已经在产品中整合了AI解决方案：通用电气推行了AI业务Predix，IBM广告里W
https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
选自HYPERPARAMETER SPACE 机器之心编译 参与：黄小天 近日，加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）斯图尔特实验室博士后 Pablo Cordero 在其个人博客上发表了首篇文章《WHEN NOT TO USE DEEP LEARNING》，探讨了深度学习的当前现状和先入为主的观念，并分析了其局限性。 我知道博客标题中使用否定词很奇怪，但是前几天有一波讨论正好相应于我正在思考的一些问题。这一切开始于 Jeff Leek 发表的一篇有关说明在小样本范围内使用深度学习的文章。要言之，他认为当样本较小
除了“技术炫”，人工智能的另一大特征是“开会多”，然而，专门针对“深度学习”的开发者大会却少之又少。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 提起人工智能，大家脑海中首先都会浮现出： 谷歌Alpha Go 抖音大数据推荐 Siri 特斯拉无人驾驶 波士顿动力机器人 …… 这些都是互联网行业耳熟能详的AI应用，我们知道目前互联网和科研中开发人工智能大多基于Python语言，这也是近些年Python广受欢迎的原因。 但是在传统的制造生产环境中，依然是微软.NET的天下，其中主要的开发语言为C#，在全球，目前已有600多万的.NET开发者。 制造业中使用的程序大多数是基于.NET或者C++，和较
众所周知，目前深度学习在计算机视觉领域已经有很好的应用落地，再加上迁移学习，可以很容易的训练出一个用于视觉任务的模型。但是现实中还有很多任务的原始数据是非视觉类型的，面对这样的问题，我们还可以借用强大的深度学习视觉模型吗，本文作者将用3个具体案例来展示这一切都是可能的。
2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化，从今年开始，国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先：3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上，李厂长的一句：无人车罚单都来了，量场还会远吗？直接掀起当天的高潮！ 由此可见：人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术，已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火？平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知：国内大量的、一线的互联网公司已
小编结合资料与工程师经验，梳理出一条深度学习工程师的成长路径及“练级大法”，希望可以帮到各位“炼丹师”稳步进阶，畅游深度学习海洋~
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
选自Nautil 作者：Christopher D. Manning 机器之心编译 机器翻译、聊天机器人等自然语言处理应用正随着深度学习技术的进展而得到更广泛和更实际的应用，甚至会让人认为深度学习可能就是自然语言处理的终极解决方案，但斯坦福大学计算机科学和语言学教授 Christopher D. Manning 并不这么看，他认为深度学习确实能在自然语言处理领域有很大作为，但却并不能取代计算语言学。 深度学习浪潮 这些年来，深度学习浪潮一直冲击着计算语言学，而看起来 2015 年是这波浪潮全力冲击自然语
9月18日，历时一个通宵，两个白天，60多G的数据终于分发到上百台计算机。200多平米的实验室空荡荡，只能听见计算机运行的声音。此时数天后，这里将坐满学生，键盘声此起彼伏。
麦肯锡出品，一份深度学习领域的分析报告，包含400个应用案例，横跨19个行业的9种业务功能。报告重点强调了前沿AI技术的应用范围之广，以及经济潜力之盛，也提到了发展中的一些局限和挑战。
此前分享了两个机器学习相关的资源，即《最全深度学习资源集合（Github：Awesome Deep Learning）》和《动手学深度学习》by Amazon AI:李沐。
《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。
大家好，过去的十多年时间，本人一直从事图像处理跟视觉相关的开发与技术培训工作。在此过程中深深感受到OpenCV教学领域缺乏一款好的教学工具软件，它可以帮助高职院校老师减轻备课压力、提高工作效率、提升教学效果，特别是对各种图像处理、分析、测量等机器视觉常见算子熟练掌握与使用，更加高效有针对性的培养机器视觉人才。因此本人从2021年底开始策划启动，前后花了一年多的时间开发完成了一款机器视觉教学平台软件，借助它，高职院校再也不用担心开设OpenCV视觉课程没有硬件、没有软件、没有案例、无法检查学生掌握程度等现实问题。
机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。
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） 内容简介：本次读
这一话题已经有过了无数讨论，大部分讨论都承认当前的深度学习还不是真正的智能，必须转向理解、常识。
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
在生物信息学、合成生物学、药物研发、生物材料制备等领域，深度学习技术的革新正在重塑蛋白质设计工具的边界，使其从单纯的结构预测跃升至具有创造性的设计层面。
根据 GitHub 活跃数、开发人员使用人数、在招聘描述中出现的频率等综合数据分析，Google的 TensorFlow 仍稳居第一，被广大网友一致认为非常适合入门学习的 Keras 、人气涨势迅速的 PyTorch 、还有 Caffe 、Theano、MXNet 、CNTK 、Caffe 2.0、FastAi 等框架都紧随其后，受到越来越来多开发者和企业的关注。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 物理知识和深度学习已经成为了解决现实问题的绝佳组合，但如何更有效地将物理模型引入深度学习领域缺少一个全面的综述。慕尼黑工业大学计算机科学副教授 Nils Thuerey 团队编写的这本书籍对基于物理的深度学习展开了详尽的介绍。 书籍地址：https://arxiv.org/pdf/2109.05237.pdf 项目地址：https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning 网站地址：https://www.physics
继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor，有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。本篇围绕这一话题，本着提纲挈领删繁就简的原则，从宏观上介绍搭建深度学习模型的几个基本要素。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
