# 人工学院学习攻略 ``` 想要完成这个人工学院,对于初学者,我们首先要搞清一点是,就是图像识别大赛在最近两年在国内举办的热闹情况.这些应用的竞赛也是对于智能图像识别的发展趋势的产物。 首先我们要通过学习不同的算法和模型,理解复杂网络的运行和计算流程。在图像识别的方法当中,使用到的最多的深度学习框架当属图像分类。在后面我们的学习过程中会写一些关于图像分类的实例代码,用来说明(explain)图像处理与对分类来说的算法区别。 使用的模型和数据是什么 AlexNet、VGG、Inception、ResNet、MobileNet; 各种数据增强方法; 在利用这些前沿的机器学习算法和方法来学习图像分类的基础上,初学者需要根据自己目前的具体情况,选择合适的算法和模型,科学的、顺序的学习算法,探究你所训练的神经网络是如何可以高效、正确地识别图片。因为在初始化了解相关的知识后,会大大的加快后续学习效率,所以你的机器学习之旅会被大大的缩短。 首先一个基础问题在前面大家都不陌生,就是滤波器提取图片特征,有了这些特征后,还有一个关键的问题是如何将这些特征相连,这就是神经网络当中最基本的问题,通过学习这些最基本的知识才能更好的解决线性的问题。 在我入组初学者开始,建议第一类 学习卷积层这里为了方便理解初学者可以跟随老师开始一个基础的卷积层处理方式,也可以利用这getter一些通过多种卷积层处理图片提取 像深度的神经网络的性能和表现 第二类 学习TensorFlow 这是这个领域实现最广泛的一个深度学习框架,使用TensorFlow进行CNN、DNN训练,并且利用这些模型将设计的图像处理可视化; 第三类 数据增强 大量的训练数据会是一个深度学习模型表现良好的原因之一,在深度学习当中常用来用一些复杂的模型来训练。通过本类模型学习图像数据增强,可以解决一些数据中存在的问题。 完整的学习在未来轻松的将一个图像识别的基础领域懂个大概,即可轻松的把学习内容到机器之中,准确地识别出某一个图片的类别。
(#让一千个junior也能学会人工智能简单写个-人工学院攻略-摘要) - 人工学院学习攻略(#人工学院学习攻略) - 社区_separate_line(#社区_separate_line) - 资源_separate_line(#资源_separate_line) - 怎么参与社区建设_separate_line(#怎么参与社区建设_separate_line) - 小技巧_separate_line(#小技巧_separate_line) - 高质量博文书写_separate_line(#高质量博文书写_separate_line) - 给社区发贡献_separate_line(#给社区发贡献_separate_line) - 结束语_separate_line(#结束语_separate_line) - 完成一个项目-人工学院之迈克尔Jackson刷屏器(https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1999651) # 让一千个Junior也能学会人工智能简单写个 人工学院攻略 摘要 ``` 想不想学习人工智能,想不想参加人工学院 想要解锁人工智能,其实没那么困难 本文主要带你过松一下人工学院社区 为了让每一个不论是初学者,高级开发者都可以在这享受到良好的学习环境 本文会首先介绍(Introduction)人工学院社区,主要是为了让初学者可以更好的了解这个平台 然后主要介绍(Introduction)人工学院一些学习攻略,这样初学者可以更好的参与到这个平台当中 最后介绍(Introduction)一些资源,帮助初学者更好的学习人工智能 ``` # 人工学院学习攻略 ```
想要完成这个人工学院,对于初学者,我们首先要搞清一点是,就是图像识别大赛在最近两年在国内举办的热闹情况.这些应用的竞赛也是对于智能图像识别的发展趋势的产物。 首先我们要通过学习不同的算法和模型,理解复杂网络的运行和计算流程。在图像识别的方法当中,使用到的最多的深度学习框架当属图像分类。在后面我们的学习过程中会写一些关于图像分类的实例代码,用来说明(explain)图像处理与对分类来说的算法区别。 使用的模型和数据是什么 AlexNet、VGG、Inception、ResNet、MobileNet; 各种数据增强方法; 在利用这些前沿的机器学习算法和方法来学习图像分类的基础上,初学者需要根据自己目前的具体情况,选择合适的算法和模型,科学的、顺序的学习算法,探究你所训练的神经网络是如何可以高效、正确地识别图片。因为在初始化了解相关的知识后,会大大的加快后续学习效率,所以你的机器学习之旅会被大大的缩短。 首先一个基础问题在前面大家都不陌生,就是滤波器提取图片特征,有了这些特征后,还有一个关键的问题是如何将这些特征相连,这就是神经网络当中最基本的问题,通过学习这些最基本的知识才能更好的解决线性的问题。 在我入组初学者开始,建议第一类 学习卷积层这里为了方便理解初学者可以跟随老师开始一个基础的卷积层处理方式,也可以利用这getter一些通过多种卷积层处理图片提取 像深度的神经网络的性能和表现 第二类 学习TensorFlow 这是这个领域实现最广泛的一个深度学习框架,使用TensorFlow进行CNN、DNN训练,并且利用这些模型将设计的图像处理可视化; 第三类 数据增强 大量的训练数据会是一个深度学习模型表现良好的原因之一,在深度学习当中常用来用一些复杂的模型来训练。通过本类模型学习图像数据增强,可以解决一些数据中存在的问题。 完整的学习在未来轻松的将一个图像识别的基础领域懂个大概,即可轻松的把学习内容到机器之中,准确地识别出某一个图片的类别。