深度学习

这份2023年5月的AI技术学习资源资料包极具价值，适合AI初学者和专业人士。它涵盖人工智能基础理论、应用案例及前沿技术，共包含7份精选资料。其中，有关于深度学习的相关资料，如《深度学习革命》深入剖析深度学习领域变革；《李沐深度学习-pytorch》由知名人士李沐所涉，以pytorch为基础讲解深度学习知识；《深度学习LeeDL_Tutorial_v.1.0.2》也为深度学习学习提供助力。在智能算法方面，《多场景下的推荐词的智能算法》针对推荐词的智能算法展开探讨。此外，还有关于LangChain的学习资料，如《LangChain学习教程》以及相关框架图示和思维导图，帮助学习者掌握LangCha…...

本课程专为有志成为AI算法工程师的学习者打造。课程内容丰富全面，从人工智能基础讲起，涵盖Python编程、数据处理等基础知识，为后续深入学习筑牢根基。在机器学习和深度学习板块，详细讲解了各类算法和框架，如TensorFlow和PyTorch等，让学员掌握核心技术。课程的一大特色是注重理论与实践结合，设有Kaggle竞赛、推荐系统开发等实战项目。学员不仅能学到AI算法的核心理论，还能通过实际操作积累经验，提升解决复杂问题的能力。无论是想入门人工智能领域的初学者，还是希望进一步提升技能的在职者，都能从本课程中收获颇丰。通过系统学习，学员将为进入高薪的AI领域奠定坚实基础，开启职业发展的新篇章。...

介绍这是一门专为算法工程师打造的高级深度学习进阶课程。课程内容系统且深入，涵盖了深度学习的多个关键领域。在深度学习理论方面，从优化问题讲起，深入剖析神经网络，通过实战案例让学习者掌握神经网络建模、激活函数与优化方法等核心知识。在图像相关领域，课程详细讲解了图像分类、目标检测与图像分割。介绍卷积的基本概念，深入分析AlexNet、LeNet、ResNet、VGGNet等典型卷积神经网络模型，并通过实战加深对模型的理解与应用。对于图像分割，从基础理论到Deconvolution与空洞卷积、U - Net、DeepLab v3等模型的实战应用都有涉及。此外，课程还包含分布式深度学习系统、深度学习前沿…...