涵盖机器学习,深度学习、神经网络算法、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、大模型等多个人工智能核心知识点!就怕你学不会! 机器学习-李宏毅 1.6万 91 【2024版】PyTorch快速入门教程(绝对通俗易懂!)+深度学习与神经网络代码讲解【吴恩达、龙良曲、小土堆、李沐PyTorch、邱锡鹏】 深度学习项目实战 307 1 【全298...
2. 选择合适的课程:报名参加在线课程,如Coursera上的“深度学习”专项课程,或者fast.ai的“Practical Deep Learning for Coders”。 3. 实践操作:安装并使用深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。通过这些框架,你可以快速实现神经网络模型,并在实际的 数据集上进行训练和测试。 4. 项目实践:选择一个感兴趣的项目开始...
最重要的是，不要感到沮丧或无助，深度学习是一个有趣和充满挑战的领域，但它也充满了机会。通过不断学习和实践，您可以快速入门深度学习，并为自己的技能和知识开辟新的领域。深度学习已经在许多领域取得了重大突破，您也有机会成为这一领域的一部分。
直接上手B站【小土堆PyTorch深度学习快速入门教程】,共计9h50min左右,预计一周就可以学完,比较偏向理论和实践相结合 跟李沐学AI B站【动手学深度学习 PyTorch版】 刘二大人B站【PyTorch深度学习实践】,共计11h56min,比较偏向原理理论 2️⃣ 网站篇 推荐使用李沐老师的动手学深度学习网站,里面还有论坛可以讨论 3...
5. 撰写论文：在进行深度学习研究和实验的过程中，及时记录实验结果、分析数据并撰写论文。注意论文的结构...
建议直接学习MATLAB的深度学习工具箱。
本文将介绍如何快速入门深度学习,希望能够对初学者有所帮助。 一、基础知识 在学习深度学习之前,需要先掌握一些基础知识。首先是线性代数和微积分。线性代数是深度学习中最基础也是最重要的数学基础,它包括向量、矩阵、线性方程组、特征向量和特征值等概念。微积分则是深度学习中较为常用的数学工具,包括导数、偏导数和...
刚刚踏入深度学习的大门,是不是有点迷茫?别担心,我来给你支几招,帮你快速入门并发表文章。 找到你的顶级期刊 🎯 首先,你得搞清楚你研究领域的顶级期刊有哪些。这里有个小工具——connected papers网站,特别好用。你可以在这个网站上找到相关领域的顶级期刊。灰色圆圈越大的文章,对应的期刊就越牛。
其次对于高数来说,需要掌握的主要就是4个:导数,梯度,泰勒公式,和概率论;概率论快速的过一遍就可以,了解一些基本概念,比如说条件概率,最大似然估计等等,我这里推荐一个视频,【1个小时快速复习概率论】;链接看我思维导图思维导图的对应位置; 有了这些数据基础,对于入门深度学习就够了;之后,如果遇到不懂的,在这个...