今日は「タンポポの本」「ニューラルネットワークとディープラーニング」を紹介します。
近年、機械学習やナレッジグラフに代表される人工知能技術が徐々に普及してきています。ナンバープレート認識、顔認識、音声認識、スマートアシスタント、レコメンデーションシステムから自動運転に至るまで、人々は日常生活の中で意図的または非意図的に人工知能テクノロジーを使用する可能性があります。これらのテクノロジーは、人工知能分野の研究者の長期にわたる努力と切り離すことができません。特に近年、データの増加、計算能力の向上、学習アルゴリズムの成熟、応用シナリオの充実により、この「新しい」研究分野であるディープラーニングに注目する人が増えています。 。ディープ ラーニングは、メイン モデルとしてニューラル ネットワークを使用します。これは、当初、機械学習における表現学習問題を解決するために使用されました。しかし、その強力な機能により、ディープラーニングは、推論や意思決定などの一般的な人工知能の問題を解決するためにますます使用されています。現在、ディープラーニング技術は学術界や産業界で広範な成功を収め、高く評価されており、人工知能の新たな波を引き起こしています。
著者紹介
邱希鵬: 邱希鵬、復旦大学教授、博士指導教員。主な分野：自然言語処理、機械学習、ディープラーニングなど、「2020 AI 2000 Artificial Intelligence World's Most Influential Nominee Scholar」に関連分野のハイレベルな国際ジャーナルや会議で60以上の学術論文を発表し、自然言語処理分野の最高峰の国際会議であるACL2017優秀論文賞などのプロジェクトリーダーとして、自然言語処理オープンソースプロジェクト「FUdanNLP」「Fast-NLP」を開発し、学術界や産業界で広く利用されている。
書籍紹介
本書はディープラーニングの知識体系を体系的に整理し、ディープラーニングの原理、モデル、手法を浅いところから深いところまで解説しており、中国人の読者に適しています。
読者が深層学習の関連知識をより包括的に把握し、深層学習テクノロジーを使用して実際的な問題を解決する能力を向上させます。
Systematic : ニューラルネットワークとディープラーニングの知識体系を体系的に整理します。ディープラーニングには知識点が多いため、本書では機械学習の基本概念、ニューラルネットワークモデル、確率グラフモデルの3つのレベルからディープラーニングの知識点を結び付け、より体系的に理解できるようにしています。ディープラーニングテクノロジーの特異性、明瞭さ、包括性を実現します。
読みやすさ: 本書は浅いものから深いものまで構成されており、図解や例、必要な数学的導出を加えることにより、言語表現のわかりやすさ、抽象的な概念の理解に努めています。また、付録では、本書に必要な数学的知識を簡単に紹介しており、読者が確認して活用するのに便利です。
実践的: この本にはウェブサイト上の各章の知識ポイントに対するプログラミング演習が装備されているため、読者は学習プロセス中に理論と実践を密接に組み合わせ、知識ポイントの理解を深め、問題を分析して解決する能力を身につけることができます。
書籍 + 著者の教育ビデオ + 60G エントリー - 高度な AI リソース パッケージ (古典論文/書籍/プロジェクト コース/学習ルートの概要)+論文によるガイダンス/学習/就職/コンテスト+Daniu の技術的な質問と回答
公開H:Gupao AIをフォローし、211に返信して取得してください
内容: 深層学習ニューラル ネットワーク + CV コンピューター ビジョン学習 (2 つの主要なフレームワーク pytorch/tensorflow + ソース コード コースウェア ノート) + NLP
対象者 ①卒論準備中の学生 ②転職予定・就職活動中のAIアルゴリズムエンジニア等 ③独学でAI分野への転向準備が整っている方 ④コアAIを集約したい方知識とギャップを埋める