人工智能学习资料大整理,硬十课堂上线免费AI实践课
⭐发布日期:2024年10月09日 | 来源:哎呀酋长
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序号 | 书名 | 作者 | 获取资料参考地址 |
1 | 吴恩达机器学习课程 | 吴恩达 | https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx/?from=search&seid=5261212643262908270&spm_id_from=333.337.0.0 |
2 | 李宏毅机器学习课程 | 李宏毅 | https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?from=search&seid=8235384940417024869&spm_id_from=333.337.0.0 |
3 | 跟李沐学AI | 李沐 | https://space.bilibili.com/1567748478?from=search&seid=10175670735421889683&spm_id_from=333.337.0.0 |
4 | 斯坦福大学的CS231n(机器视觉的深度学习) | 李飞飞等 | http://cs231n.stanford.edu/ |
5 | 斯坦福大学的CS224n(自然语言处理与深度学习) | Richard Socher | https://www.bilibili.com/video/BV1ct4y157Uf/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click |
序号 | 书名 | 作者 | 备注 |
1 | 机器之心 | 雷·库兹韦尔 | 中信出版社 |
2 | 人工智能全传 | 伍尔德里奇 | 浙江科学技术出版社·读客文化 |
3 | 人工智能简史 | 约翰·马尔科夫 | 浙江人民出版社·湛庐文化 |
4 | 人工智能简史 | 尼克 | 人民邮电出版社 |
5 | 深度学习:智能时代的核心驱动力量 | 特伦斯·谢洛夫斯基 | 中信出版社 原作名:The Deep Learning Revolution |
6 | 你一定爱读的人工智能简史 | 山本一成 | 北京日报·阳光博客 |
7 | AI 新生:破解人机共存密码 | 斯图尔特·罗素 | 中信出版集团 |
8 | 人工智能 | 腾讯研究院 | 中国人民大学出版社 |
9 | 硅谷简史:通往人工智能之路 | 钱纲 | 机械工业出版社 |
10 | 芯片改变世界 | 钱纲 | 机械工业出版社 |
11 | AI芯片:前沿技术与创新未来 | 张臣雄 | 人民邮电出版社 |
12 | 详解FPGA:人工智能时代的驱动引擎 | 石侃 | 清华大学出版社 |
下图是2006年,1956年会议五十年后摩尔,麦卡锡,明斯基等人重聚达特茅斯。
(3)理论/实操类书籍:书籍是系统性学习知识的好帮手,大家看到下面这些大部头都莫要恐慌,推荐一个方法,就是可以买电子书,把这些书籍都down下来,然后全部或部分打开,以2∽3本书为主线,先“速读”再“精读”,其他书籍做知识补充,遇到难以理解的部分找其它书籍内的描述做参考。
我们在学习机器学习和深度学习中面临“要点、难点、问题点”时必须死磕,比如不同的激活函数有啥妙用?BP算法中的数学原理是什么?卷积神经网络的设计原理是什么?CNN、RNN、GAN分别用在哪里?等等,死磕这些问题时“态度要坚定,手段要灵活”,如果采用“2∽3本书为主线,先速读再精读,其他书籍做知识补充”的方法,可以帮你在有自己知识逻辑的基础上,快速甄别出“要点、难点、问题点”,通过博取众家之长、兼容并收的方法,高质量理解问题,悟到“突破点”。
序号 | 书名 | 作者 | 备注 |
13 | 数学通识讲义 | 吴军 | 中信出版社 |
14 | 概率论通识讲义 | 刘嘉 | 新星出版社 |
15 | 统计学习方法(第2版) | 李航 | 清华大学出版社 |
16 | 机器学习 | 周志华 | 清华大学出版社 |
17 | 从零开始:机器学习的数学原理和算法实践作者 | 大威 | 人民邮电出版社 |
18 | Python机器学习(原书第3版) | 塞巴斯蒂安·拉施卡 瓦希德·米尔贾利利 | 机械工业出版社 |
19 | 用Python学透线性代数和微积分 | 保罗·奥兰德 | 人民邮电出版社 |
20 | 深度学习 | 古德费洛&库维尔 | 人民邮电出版社 |
21 | 深度学习 | 刘鹏 | 电子工业出版社 |
22 | Python深度学习(原书第2版) | 弗朗索瓦·肖莱 | 人民邮电出版社 |
23 | 深度学习的数学 | 涌井良幸 涌井贞美 | 人民邮电出版社 |
25 | 深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践 | 张玉宏 | 电子工业出版社 |
26 | 深度学习:主流框架和编程实战 | 赵涓涓;强彦 | 机械工业出版社 |
27 | 深度学习之TensorFlow:入门、原理与进阶实战 | 李金洪 | 机械工业出版社 |
28 | MXNet深度学习实战 | 魏凯峰 | 机械工业出版社 |
29 | 深度学习实践:基于Caffe的解析 | 薛云峰 | 机械工业出版社 |
30 | PyTorch深度学习实战 | 伊莱·史蒂文斯 卢卡·安蒂加 托马斯·菲曼 | 人民邮电出版社 |
31 | PaddlePaddle Fluid深度学习入门与实战 | 潘志宏 | 人民邮电出版社 |
(4)推荐一门好用的实战课程
当然我们光有理论是不够的,我们硬十在参与的多个边缘AI项目中(比如无人机、机器人)等,深刻体会到AI技术从课本里走到行业中比想象的要复杂的多。客户要的是solution,而不是model,model是实验室的产物,而solution才是直面市场的"结果"。想有好的“结果”除了具备理论知识外,还要有产品化的设计思维,工程化的落地方案,实操性的问题解决手段。这些也是当前的很多课程和教材里缺乏的。
硬十的一款新课也即将上线(课程名:快速玩转算能AI微服务器SE5),我们基于SOPHON AI微服务器推出了一款"接地气"的课程,SE5是一款高性能、低功耗边缘计算产品,搭载算能自主研发的第三代TPU芯片BM1684,INT8算力高达17.6TOPS,支持32路全高清视频硬件解码与2路编码,我们希望通过此课程帮你了解了AI基本知识,又掌握了AI基本应用。这个课程是对“实操性”的知识总结,也是“工程化”的思维体现。
课程链接:https://www.hw100k.com/coursedetail?id=158
(2)课程特点
一站式服务:所有应用遇到的常见问题都可以在这里找到答案,包括提供AI微服务器全栈式的解决方案,开发过程步步拆解,详尽清晰,支持所有的主流框架,产品易用。 体系化教学:从环境搭建到应用开发,从模型转化到产品部署,镜像实战环境,回答实战中遇到的问题,包括,环境是如何搭建的?模型是如何编译的?应用是如何开发的?场景是如何部署的?
资料齐全:课程包括视频教学、文档指导、代码脚本等,详尽丰富,课程介绍参考以下目录。
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桥本祥平
8秒前:机器学习和深度学习的理论知识学习资料分享参考吴恩达的建议,基本的数学知识和编程能力是“先决条件”,这些知识非常的丰富,有很多渠道可以获取,我们在这里就不赘述了。
IP:82.36.6.*
Bracey
4秒前:337.
IP:78.94.9.*
Westerlund
8秒前:具体的建议如下想要成功构建机器学习系统,基本的编程技能是先决条件:在开始实践机器学习算法之前,你需要具备编写一个简单的计算机程序(函数调用,for loops,条件语句,基本的数学操作)的能力。
IP:83.64.1.*