从这些令人兴奋的课程中学习,让自己沉浸在深度学习、强化学习、机器学习、计算机视觉和NLP中!!

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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【导读】来自Fariz Darari博士的一份简明《神经网络与深度学习》的讲义,64页ppt,可以学习。

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【导读】Andrew Trask 是DeepMind的科学家,同时也是OpenMinded的负责人。他著作的《Grokking Deep Learning》(《图解深度学习》),由Manning出版社出版,并采用MEAP,从2016年8月开始,一直采用不定期更新的方式放送。时至今日,这本书终于完本啦,完结撒花。本书主打入门教学,书中各种插画丰富生动,是学习深度学习的入门好书。

Grokking Deep Learning

人工智能是本世纪最令人兴奋的技术之一,深度学习在很多方面都是世界上最强大人工智能系统背后的“大脑”。这些系统模仿人类大脑内部的神经元行为,正迅速赶上人类创造者的智力水平,打败世界围棋冠军,在视频游戏、驾驶汽车、翻译语言、有时甚至帮助执法部门打击犯罪方面取得超人的表现。深度学习是一场正在改变全球每个行业的革命。

探索深度学习,更深入地挖掘深度学习的世界。这本书和视频组合涵盖一切,你需要真正探索这个令人兴奋的世界。

这本书将帮助您真正理解如何从头开始构建深度学习算法。你将理解深度学习是如何在比人类更高的层次上学习的。你将能够理解最先进的人工智能背后的“大脑”。此外,与其他假定具有高级微积分知识并利用复杂数学符号的课程不同,如果您是通过高中代数考试的Python黑客,那么您已经准备好了。到最后,你甚至可以造一个人工智能来学习在经典的雅达利游戏中打败你。

地址:

https://livebook.manning.com/#!/book/grokking-deep-learning

代码地址:

https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning

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课程介绍

麻省理工学院深度学习和自动驾驶课程,介绍了深度学习的相关知识,以及深度学习在自动驾驶领域的实践和应用。

面向人群

课程主要面向机器学习初学者,也同样适用于深度学习、自动驾驶领域的高级研究人员,能够帮助学习者了解深度学习在自动驾驶中的应用。

课程大纲

  • 第一讲 - 深度学习
  • 第二讲 - 自动驾驶
  • 第三讲 - 深度增强学习
  • 第四讲 - 计算机视觉
  • 第五讲 - 能够感知人类的深度学习
  • 客邀讲座 - 自动驾驶机器学习的兴起
  • 客邀讲座 - 深度学习在自动驾驶领域的应用
  • 客邀讲座 - 深度学习在自动驾驶领域的应用

课程链接:https://selfdrivingcars.mit.edu/

中文字幕:http://www.mooc.ai/course/483

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