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深度学习必看网课推荐,轻松入门到实践! 深度学习是人工智能领域的重要分支,它在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音识别、推荐和个性化技术等多个方面都有广泛的应用。 入门指南 李宏毅的深度学习课程是中文授课,内容生动幽默,适合初学者。你可以在小破站或YouTube上找到他的课程。 理论学习 李飞飞的计算机视觉课程CS231n,涵盖了计算机视觉的基础知识和衍生算法。 吴恩达的深度学习课程,内容深入浅出,可以在小破站上找到。他是斯坦福大学的教授,也是谷歌大脑的创始人之一。 砦ᆦ𖥮践 推荐使用Tensorflow框架,可以参考斯坦福大学的CS20课程,了解基本概念,并通过GitHub上的例子进行编程实践。 𗵩ṧᆬ习题:尝试复现课后习题,例如吴恩达的深度学习课程中的习题,以加深对理论的理解。 阅读论文并复现:对于研究生来说,关注自己的研究方向,尝试复现相关论文,复现的过程是提升自己能力的好方法。 通过这些课程和实践项目,你可以系统地掌握深度学习的基本理论和实践技能,为进一步的研究和应用打下坚实的基础。
快速入门具身智能:这几门课就够了! 收到同学们的邮件(图2)真的很感动,看到自己的分享能对大家有所帮助,这成为了我继续更新的动力。今天我们来聊聊如何快速入门具身智能领域,需要学习哪些课程。 机器人入门(图3) 推荐课程:西北大学的现代机器人学(Modern Robotics) 资源:配套的YouTube视频 特点:轻量级,适合快速了解机器人学基础,如正逆运动学、动力学等。 人工智能入门(图4) 推荐课程:伯克利的CS188 特点:基础的人工智能入门课程,适合快速浏览,特别是粒子滤波和卡尔曼滤波等有趣部分。 机器学习入门(图5) 推荐课程:斯坦福的CS229 特点:建立机器学习理论体系,建议认真完成作业。 深度学习/计算机视觉入门(图6) 推荐课程:斯坦福的CS231N 特点:手写神经网络回传,了解各种基本网络结构和最新深度学习模型。 深度强化学习(图7) 推荐课程:伯克利的CS285 特点:内容广泛,理论推导细致,特别适合想了解具身智能的同学们。 机器人进阶(图8) 推荐课程:伯克利的CS287 特点:将学习和控制相结合,讲解高级机器人学。 机器人操作(图9) 推荐课程:MIT的Manipulation课程 特点:专注于操作任务,适合对机器人操作感兴趣的同学。 ᠥ㫯𝧄𖥅쥼课内容丰富,但没有考试,所以建议大家暴力刷课,一口气学完并完成作业!不做作业又没有考试等于没学! #具身智能
机器人大模型学习指南:从入门到进阶 随着大模型在机器人领域的广泛应用,越来越多的传统机器人学者开始转向基于模型的机器人研究。对于这些同学来说,掌握一些基础知识和进阶技巧是非常重要的。以下是一些推荐的入门和进阶学习方向,以及对应的课程: 1️⃣ 机器学习基础 机器学习是许多其他领域的基础,包括计算机视觉和自然语言处理。推荐课程包括: 吴恩达老师的机器学习课程 李宏毅老师的机器学习课程 2️⃣ 计算机视觉 𘊦褺禨ᥞ的输入通常基于相机视觉或点云数据。处理这些数据需要计算机视觉知识,如图像分割、物体识别、分割以及生成物体的embedding等。推荐课程: 李飞飞和Justin Johnson的CS231N课程 3️⃣ 自然语言处理 㯸 在进行人机交互时,自然语言是常见的输入方式。NLP用于处理复杂的任务分解,以及将语言描述与图像表达的物体进行匹配。推荐课程: Christopher Manning的CS224N课程 4️⃣ 强化学习 强化学习在机器人学习中扮演重要角色,尤其是通过模仿学习或试错学习来学习策略。需要掌握如何选择观察、动作空间、奖励设置,以及与环境互动和策略迭代等。推荐课程: David Silver的强化学习课程 Sergey Levine的强化学习课程 这些课程涵盖了机器学习的基础到进阶,每个同学可以根据自己的喜好和需求选择合适的课程。希望这些推荐能帮助你在机器人大模型的学习之路上更加顺利!
深度学习入门指南:从零开始到前沿研究 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索?这里有一份详尽的指南,帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 初级阶段:从基础开始 学习Python编程语言,掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》这本书,快速提升编程技巧。同时,可以通过Coursera上的机器学习课程,了解机器学习的基础概念和算法。 中级阶段:深入学习 掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一书,快速上手这些框架。此外,观看CS231n的教学视频,学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 高级阶段:追求卓越 深入研究深度学习模型的优化和调参技巧,如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术,如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛,将理论应用于实践,提升实战能力。 进阶阶段:学术探索 阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文,积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 如果你对深度学习有更深入的兴趣,这里有一些课程和机构推荐,适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 希望这些建议能帮助你,让你在深度学习的道路上少走弯路,顺利开展科研探索。
0基础深度学习,进阶必看! 如果你对机器学习感兴趣,那么Andrew Ng在Coursera上的公开课《机器学习》是一个不错的起点。这门课程深入浅出地介绍了机器学习的基础概念,非常适合初学者。 如果你对统计机器学习或经典方法感兴趣,推荐阅读李航的《统计学习方法》。这本书系统地介绍了各种统计学习方法,帮助你建立扎实的基础。 如果你想更深入地理解机器学习的原理,可以参考斯坦福大学的机器学习课程CS229。完成这门课的作业并多次阅读Lecture Note,可以让你在申请机器学习或数据科学研究生时脱颖而出。此外,不要忽视编程实践,虽然不是必需的,但实践会让你对知识有更深刻的理解。 深度学习的入门资源如下: UFLDL教程:这是斯坦福大学Andrew Ng等人编写的深度学习入门教程,官方还提供了中文版,非常适合初学者。 CS224d:这是斯坦福大学博士毕业生、Salesforce首席科学家Richard Socher团队开设的一门课程,专注于运用神经网络解决自然语言处理问题。 CS231n:这是斯坦福大学李飞飞团队开设的一门课程,主要介绍运用神经网络解决计算机视觉问题。 NN4ML:这是多伦多大学Geff Hinton教授录制的一门较为进阶的深度学习课程。虽然有一定难度,但里面的黑科技非常值得一看。 了解一个领域最好的方式是阅读经典的、里程碑式的文献。上述课程自带的Reading Material都是非常重要的文献,建议仔细阅读、反复阅读。 接下来是一些深度学习相关的会议推荐,排名越靠前推荐度越高: 偏理论类(创新性更高,意义更大):ICLR,NIPS,ICML 偏重应用类(一般来说创新性有限):AAAI,IJCAI 计算机视觉:CVPR,ICCV,ECCV 自然语言处理:ACL,EMNLP,NaACL 把握好上游的论文,看下游的应用自然会简单很多。
如何用PyTorch开启深度学习之旅? 立即上手PyTorch! 直接前往PyTorch官网的tutorial部分,不要犹豫,动手操作,按照示例代码一步步来。遇到不懂的地方,利用各种资源,如知乎、CSDN、百度、谷歌,甚至是ChatGPT,直到弄懂为止。坚持一到两周,你会发现已经掌握了PyTorch的基本函数和类,这是你探索深度学习世界的起点。 《PyTorch深度学习实战》 这本书由PyTorch开发团队精心编写,内容详实且实用。第一部分带你打下坚实的基础,第二部分则是带你完成一个完整的深度学习项目,从理论到实践,让你真正上手。这本书干货满满,甚至还有部署的环节,不要觉得部署不重要,学好了部署,找工作基本不愁。 堥 功修炼 记住,PyTorch只是一个工具,会用就好。深度学习的核心在于内功的修炼。而读论文是提升内功的不二法门。想修炼内功的话,读论文是绕不开的。读1篇没感觉,读10篇有点意思,读100篇就差不多能摸到一些门道了,什么创新点啊之类的会自己往外蹦。 计算机视觉与自然语言 斯坦福的cs231n课程非常值得一听。不仅有理论,还有作业和论文阅读,帮助你深入理解计算机视觉的各个方面。有时间了做做作业,把要求读的论文读个差不多(极度推荐读cs231n这个课程的论文,因为刚开始接触深度学习,最难的其实不是读论文,而是找论文,找相关论文,而cs231n的论文都是李飞飞她们精挑细选的,读了绝对不吃亏)。 自然语言方向,cs224n非常推荐,不过因为我是视觉方向的,所以只看过几个小节,但cs224n绝对是入门和进阶自然语言处理的优质课程,课程推荐的论文都是自然语言处理领域必读的论文,同样的读完可以很快入门和进阶。 只要你掌握了上述第三阶段的两个大方向,细分领域基本都是大方向的延伸。要由前往后地学习:沿着发展的过程去学习,不用担心搞不明白。每个细分领域都有其独特的魅力,等待你去发掘。 学习是一个逐步积累的过程,不要急于求成。保持好奇心,不断探索,你会发现深度学习的世界无限广阔。加油,未来的深度学习大师!
如何阅读和理解深度学习项目代码 深度学习项目代码的复杂性和规模让人望而却步,但别担心,这里有一些实用的建议来帮助你探索和理解这些项目。 基础知识储备 首先,确保你具备一定的深度学习基础知识。吴恩达的深度学习课程和斯坦福大学的CS231n是不错的入门选择,它们适合有大学数学基础的人。 其次,熟悉Linux系统命令是必要的。Ubuntu是一个常用的选择,掌握一些基础命令如rm、ls、cd、cat、vim、sudo、find、df和top等,可以帮助你快速上手。 此外,掌握Python语言和深度学习框架也是关键。Python上手快,可以参考菜鸟教程。对于深度学习框架,推荐TensorFlow和PyTorch,它们是大多数项目的首选。官方教程和GitHub上的demo都是很好的学习资源。 项目分析阅读 拿到一个GitHub项目后,可以按照以下步骤进行分析和阅读: 项目背景调研 查看是否有说明文档,大型项目如PyTorch、NNI和MMdetection等通常会在readthedoc上提供说明书。 检查是否有README文件,它通常包含项目创建者的重要信息,对理解项目代码很有帮助。 如果没有说明文档和README文件,也不要气馁,直接进入下一个阶段。 实在读不懂怎么办? 在GitHub的issue上进行提问。 如果有项目作者的联系方式,可以联系作者发邮件提问。 查看是否有其他人写过相关的博客。 项目与论文的关系 如果项目对应一篇论文,先阅读论文,对背景和项目细节有一个大概的了解。 ᠥ㫊内容太多怎么办?将关键步骤和项目归纳成文档,这样可以帮助你更好地理解和记忆。 希望这些建议能帮助你减轻学习焦虑,逐步掌握深度学习项目代码的阅读和理解技巧!
如何快速入门AI算法?这些资源推荐给你! 最近看到很多同学对AI算法感兴趣,觉得既有趣又有前途。那么,如何入门呢?今天我来给大家分享一些实用的资源和方法。 基础知识推荐 好书推荐 首先,强烈推荐两本书:《统计学习方法》和《机器学习》。这两本书是我们常说的“西瓜书”,非常经典。 视频课程 吴恩达的《深度学习 deeplearning.ai》和李沐的《动手深度学习》也是不错的选择。GitHub上还有很多人整理的笔记,可以直接搜索“deeplearning.ai”找到相关资源。 斯坦福CS231n 这门课是AI圈领军人物李飞飞老师设计的,质量和内容都很棒。可以在小破站上搜索相关课程。 论文阅读 建议从经典论文开始看起,比如resnet、inception等。遇到不懂的地方可以搜索相关讲解,有很多人分享经验。 实战项目 𛊩ṧ践 可以从最经典的CIFAR-10分类项目开始,逐步过渡到目标检测项目。GitHub上有一些开源代码,可以下载下来熟悉一下代码含义。一些经典数据集也要了解,比如ImageNET和COCO。 竞赛参与 可以在Kaggle、天池等平台上找到一些比赛。组队参赛可以学到很多东西,比如分析题目、处理数据、思考方法、代码实现、提交、修改方案、名次提升等等。 总结 快速入门AI算法并不难,但算法知识体系庞大,不是一朝一夕能掌握的。先对整体有一个大概了解,知道每个名词的含义,然后逐步深入了解知识点。通过项目实践和竞赛参与,不断提升自己的理解能力和编程能力。 希望这些资源和方法对你有帮助,祝你早日成为AI算法高手!
如何在两个月内快速入门机器学习与深度学习 如果你有两个月的时间,以下是一个快速的入门路线,帮助你掌握机器学习和深度学习的基础知识: 吴恩达机器学习课程:完成前五周的课程,并做编程练习。 3Blue1Brown视频:观看相关视频,深入理解机器学习的原理。 吴恩达深度学习专项课程:完成整个系列,并进行练习。 图像处理:如果你对图像处理感兴趣,重点关注第四讲。 自然语言处理:如果你对NLP或序列数据感兴趣,重点关注第五讲。 开源实现:搜索你感兴趣的开源项目,推荐使用Keras,然后根据需要迁移到TensorFlow或PyTorch。 如果你只有一个月的时间,以下是一个速成计划: 吴恩达机器学习课程:略读第1-5周的课程,只看视频,掌握基本概念。第三周可以跳过MATLAB/Octave课程。 3Blue1Brown视频:观看相关视频。 吴恩达深度学习专项课程:略读第一课,即神经网络和深度学习。 图像处理:如果你对图像处理感兴趣,查看Nielsen书中的第六章。 自然语言处理:如果你对NLP或序列数据感兴趣,可以看看Christopher Olah的博客。 Siraj Raval的视频:观看涉及大多数机器/深度学习主题的视频。 开源实现:搜索你感兴趣的开源项目,推荐使用带有TensorFlow后端的Keras。 一些小建议: 吴恩达的神经网络讲解速度较快,建议补充阅读相关书籍,如《神经网络与深度学习》。 开始研究深度学习之前,最好重温一下大学数学。推荐阅读《深度学习》这本书,尤其是线性代数、概率和信息理论的部分。 推荐课程:斯坦福大学的CS231n和CS224n。CS231n专注于计算机视觉的深度学习,而CS224n专注于序列建模。
免费GPU资源推荐及学习计划分享 最近我打算深入学习一下并行计算和区块链相关的知识。由于自己懒得配置环境,同时又需要一些GPU计算资源,所以我找到了一些可以即时使用的免费GPU资源,分享给大家。 免费GPU资源推荐 Google Colab T4 16G显存:单次最长运行12小时,支持GPU和TPU。 阿里云天池TCC V100 16G显存:单次最长运行24小时,配置为8c32g。 Kaggle Notebook:支持P100 16G显卡,每周使用时长为43小时。 使用方法 ️ 使用这些资源其实很简单,只需在搜索引擎中输入对应的关键词+GPU,就能找到详细的使用教程。整个配置过程只需几分钟,非常方便。 学习计划 我最近在斯坦福大学的CME213网课上学习并行计算,同时也在啃区块链的相关课程。以前入门深度学习和CV时看了CS 231n,入门NLP时看了CS 224n,现在又加上CME 213,感觉自己已经白嫖了四门斯坦福的高质量网课。 量化交易 虽然量化方面的学习暂时搁置了,但我会开始买一些基金,当作交学费,近距离感受一下交易市场,同时也给自己一个了解市场信息的窗口。 区块链学习 区块链的学习计划是跟着课内进度进行,再配合自己看一些博客。一直以来都在听闻“web3”、“元宇宙”、“电子货币”这些名词,热度很高,被称为互联网的新增量。但作为一个科班出身的人,我还没有认真系统地了解过它们到底是什么。现在趁这个机会,好好研究一下密码学和区块链的基础知识。 总结 如果你在学习过程中发现自己有“豁然开朗”的感觉,不妨写一些笔记记录一下学习过程。希望这些资源和学习计划能对你有所帮助!
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