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边缘计算盒子

...平台,采用嵌入式设计原理,搭载AI处理芯片,内嵌基于深度学习的算法,提供识别、抓拍、比对、报警等服务。可广泛部署在边缘区域,以及时、快速、精准的做智能化分析。

好的深度学习课程问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 931人阅读

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?

回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903

XboxYan | 1727人阅读

学习C语言有什么好的编程软件推荐?

回答:学习C语言有什么好的编程软件推荐?这个目前来说就非常多了,作为一门起源比较早、偏底层的开发语言,c语言在操作系统、嵌入式、服务器方面有着非常广泛的应用,自然对应于编程软件也非常多,下面我简单介绍几个,感兴趣的朋友可以尝试一下:轻便灵活的开发软件,适合于初学者code::blocks这是一个免费、开源、跨平台的c/c++编程软件,基于wxwidgets开发而成,相信许多做c语言开发的朋友应该非常熟悉...

shaonbean | 1414人阅读

linux新手入门有什么好的学习资料?

回答:我可以给你一些推荐的书籍和视频,你可以试着先看一下,感觉适合不适合自己。我可以给你一些推荐的书籍和视频,你可以试着先看一下,感觉适合不适合自己。我可以给你一些推荐的书籍和视频,你可以试着先看一下,感觉适合不适合自己。书籍:《Linux程序设计》、《Linux命令行与shell脚本编程大全》、《APUE》、《LINUX权威指南》等,这些书你都可以搜一下,试着先了解一下。不过想学的快的话,可以看一些视...

iflove | 522人阅读

大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐?

回答:目前大数据的技术体系已经非常庞大了,初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划,入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说,入门大数据可以先从编程语言开始,接着学习大数据平台知识,然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上,可以重点考虑一下Java语言,相对于其他编程语言来说,目前Java岗位的人才需求量相对大一些。对于要从事算法岗的同...

TwIStOy | 980人阅读

学习SQL大概要多久?有没有好的资料或者视频推荐呢?

回答:这个问题问的有些笼统,个人感觉sql作为一个取数工具,学起来并不难,至于大概要学多久,要看你想掌握的到什么程度,个人把sql的学习分为这样三个层次:熟悉基本的增删改查语句及函数,包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等,可以做日常的取数或简单的分析(该水平已经超过90%非IT同事);掌握并熟练使用高阶语法,...

linkFly | 605人阅读

好的深度学习课程精品文章

  • 我是如何在1天内构建一个深度学习模型并进击Kaggle比赛的

    ...发生)。对研究人员而言,Ian Goodfellow的这本书是一本很好的参考书,但对我们中的大多数人而言它并不是一本好的入门书籍。这本书关于梯度下降的章节使我回想起读研究生时遇到的窘境:上图为Goodfellow等人所著的《深度学习...

    shinezejian 评论0 收藏0
  • Python入门深度学习完整指南

    ...搜索趋势图: 如果你对这个话题感兴趣,这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近的趋势,那么这里有一个很好的汇总。 在这篇文章中,我们的目标是为所有深度学习的人提供一条学习之路,同时也是为想要...

    ztyzz 评论0 收藏0
  • 深度学习如何入门?

    ..., Yoshua Bengio和Aaron Courville:比较密集,但莫非不是一个很好的资源 Step 3: 选择一个区域并进一步深入 确定自己继续深入学习的热情。 这个领域是巨大的,所以这个列表绝对不是一个全面的列表。 计算机视觉 : 深入学习已经...

    wzyplus 评论0 收藏0
  • 深度学习如何入门?

    ..., Yoshua Bengio和Aaron Courville:比较密集,但莫非不是一个很好的资源 Step 3: 选择一个区域并进一步深入 确定自己继续深入学习的热情。 这个领域是巨大的,所以这个列表绝对不是一个全面的列表。 计算机视觉 : 深入学习已经...

    Guakin_Huang 评论0 收藏0
  • 普通程序员,如何转行人工智能?

    ...的风险。了解这些问题后,你才能培养出兴趣,兴趣是最好的引路人,学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么,能做什么,它与深度学习以及人工智能的关系,可以看我写的博客 从机器学...

    mingde 评论0 收藏0
  • 8步从Python白板到专家,从基础到深度学习

    ...习NumPy操作课程,特别是NumPy的数组操作。这会建立一个好的基础,为将要面临的现实挑战做准备。http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial接下来,看看SciPy的课程。完整学习简介和基础知识部分,剩余部分可根据个人需要进行学习...

    Zachary 评论0 收藏0
  • 时下火热的wGAN将变革深度学习?这得从源头讲起

    ...分清它们之间的区别,那么就说明我们需要的模型具有很好的表达或者预测能力。本文回顾了从传统机器学习,到wGAN的逻辑发展过程,让读者对历史发展有个清晰的认识,并提供了wGAN的代码实现,是一篇很好的学习wGAN的入门材...

    Brenner 评论0 收藏0
  • 想入门人工智能? 这些优质的 AI 资源绝对不要错过

    ...选择,在入门AI时如果没有明确的方向,那么这本书是很好的起点。 超越 AI:Python和统计 如果你打算亲身体验AI,而不仅仅是了解基础知识,那么你需要学习一些编程,因此你很可能会使用到Python。它不仅是一门优秀的语言,而...

    Barrior 评论0 收藏0
  • 从硬件配置到框架选择,请以这种姿势入坑深度学习

    ...推荐英伟达 GPU?对于初学者而言哪种深度学习框架是较好的?如何将深度学习应用到生产环境中去?所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么?(其中包含硬件、软件、环境与数据)在本文中,让我...

    marek 评论0 收藏0
  • 【转载】关于机器学习的领悟与反思

    ...统计学家擅长于理论分析和问题建模,因此,两者具有很好的互补性。Boosting、支持向量机 (SVM)、集成学习和稀疏学习是机器学习界也是统计界在近十年或者是近二十年来最为活跃的方向,这些成果是统计界和计算机科学界共同...

    TANKING 评论0 收藏0
  • 【转载】关于机器学习的领悟与反思

    ...统计学家擅长于理论分析和问题建模,因此,两者具有很好的互补性。Boosting、支持向量机 (SVM)、集成学习和稀疏学习是机器学习界也是统计界在近十年或者是近二十年来最为活跃的方向,这些成果是统计界和计算机科学界共同...

    MorePainMoreGain 评论0 收藏0
  • OpenAI Ian Goodfellow的Quora问答:高歌猛进的机器学习人生

    ...场。3.对于您即将推出的《深度学习》一书,什么会是较好的预习书目?那很大程度上取决于你的知识背景和你使用深度学习的目的。实际上,我们在文中推荐了一些书目。你应该读一些书来弥补你在基础知识上的空缺。微积分...

    nihao 评论0 收藏0
  • 重磅 | 完备的 AI 学习路线,最详细的资源整理!

    ...学习的数学基础.pdf 原版英文材料,非常全面,建议英语好的同学直接学习这个材料。 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1LaUl... 提取码: hktx 国外经典数学教材: 相比国内浙大版和同济版的数学教材更加通俗易懂,深入浅出,便于初...

    荆兆峰 评论0 收藏0
  • Andrew NG 深度学习课程笔记:梯度下降与向量化操作

    ...号与表达式,部分网页并不支持;可以前往源文件查看较好的排版或者在自己的编辑器中打开。 梯度下降与向量化操作 我们在前文二元分类与 Logistic 回归中建立了 Logistic 回归的预测公式:$$hat{y} = sigma(w^Tx + b), , sigma(z) = frac{1}{1...

    VishKozus 评论0 收藏0
  • Andrew NG 深度学习课程笔记:梯度下降与向量化操作

    ...号与表达式,部分网页并不支持;可以前往源文件查看较好的排版或者在自己的编辑器中打开。 梯度下降与向量化操作 我们在前文二元分类与 Logistic 回归中建立了 Logistic 回归的预测公式:$$hat{y} = sigma(w^Tx + b), , sigma(z) = frac{1}{1...

    wangshijun 评论0 收藏0

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