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【总结】有三AI大量原创视频和图文资料,你都存下来了吗

言有三 有三AI 2020-09-07

我们公众号给大家分享过很多免费的干货资源,不知道你都存下来没有,如果没有就仔细看看本文。


深度学习之图像识别


这是2019年5月份有三发布的个人第一本书籍,这是一本讲讲解深度学习计算机视觉核心技术的书籍,同时配套有大量实战案例,购买链接如下

书的各章节及内容如下:

第一章:神经网络基础

第二章:深度学习优化基础

第三章:深度学习中的数据

第四章:图像分类

第五章:图像分割

第六章:目标检测

第七章:数据与模型可视化

第八章:模型压缩

第九章:损失函数

第十章:模型部署与上线

本书覆盖深度学习理论(最优化,损失目标设计),数据使用(常用数据集,数据获取,标注与增强),可视化(数据与模型),模型优化,三大计算机视觉任务等内容。


书中部分内容预览如下:

本书我们给大家配套了免费的视频,PPT,全书彩图,发送关键词“深度学习之图像识别”到本公众号即可获取。

书中代码可以直接在出版社提供的网站获取,也可以在我们的开源项目中获取,请接着往下看。


深度学习之模型设计


这是2020年6月份有三发布的个人第二本书籍,这是一本讲述深度学习模型设计核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例,购买链接如下。

书的各章节及内容如下:

第1章 神经网络和计算机视觉基础

第2章 深度学习的基础

第3章 数据集、评测指标与优化目标

第4章 加深网络,提升模型性能

第5章 1×1卷积,通道维度升降的利器

第6章 加宽网络,提升模型性能

第7章 残差连接,深层网络收敛的关键

第8章 分组卷积与卷积拆分,移动端高效率经典模型

第9章 多尺度网络与非正常卷积,更丰富的感受野与不变性

第10章 多输入网络,图像检索和排序的基准模型

第11章 时序神经网络,有记忆的网络更聪明

第12章 卷积从二维变成三维,实现升维打击

第13章 动态推理与注意力机制,网络因样本而异

第14章 生成对抗网络,新一代深度学习模型

本书详解了从上个世纪90年代萌芽的卷积神经网络技术,到最新的技术,时间跨度超过30年,并不只是简单罗列当前各类模型,而是会从起源开始分析背后的原理,条分缕析地剖析其中设计思想


书中部分内容预览如下:

本书我们给大家配套了相关直播的视频,PPT,全书彩图,发送关键词“深度学习之模型设计”到本公众号即可获取,签名版购买请联系有三本人微信Longlongtogo。

书中代码可以在我们的开源项目中获取,请接着往下看。


成长指导手册

这是2020年公众号为深度学习与计算机视觉学习者整理好的学习路线图,借鉴广泛采用的评级机制,分为4个大境界(不可知不会更新),即白身,初识,不惑,有识。每一个境界都由浅入深提供10多篇文章对核心知识点进行梳理,并对技术发展的最新水平进行介绍和展望。


本资源名为《深度学习视觉算法工程师成长指导手册》,仍然在更新中,目前已经超过14万字,420页文档,可下载收藏打印,发送关键词“三人行必有AI”到本公众号即可获取。


本手册各章节及内容如下:


开源框架手册

这是有三AI发布的讲述深度学习主流开源框架的使用手册,同时配套有图文和视频教程,GitHub项目,目前支持13个开源框架,且会继续更新。

本资源名为《深度学习开源框架实践指导手册》,仍然在更新中,目前已经有150页文档,可下载收藏打印,发送关键词“深度学习开源框架”到本公众号即可获取。


本手册各章节及内容如下:

本手册我们给大家配套了GitHub项目,地址为:

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

其中还包括了两本书的开源代码,请大家自行获取:


实战类文章


公众号有很多实战类的文章都配套有代码,其中有的是免费专栏,有的是付费专栏,下面是其中各自的代表,更多的请大家自己去阅读,有三也不记得有多少了。


【调参实战】如何开始你的第一个深度学习调参任务?不妨从图像分类中的学习率入手。

【CV项目实战】纯新手如何从零开始完成一个工业级的图像分类任务?

【图像分类】 实战图像分类网络的可视化


如果口令失效了怎么办


口令本身不会失效,但是如果获取口令的人太多,对应的云盘资料可能会失效,这个时候有两种解决方案。


(1) 进入有三AI知识星球直接下载相关资源。以上大部分的资源在知识星球中都有,那是不会失效的。

(2) 进入有三AI书籍和文化产品群进行反馈,添加有三微信Longlongtogo即可加入,不过本人比较忙, 未必能及时回应。

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