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TESTFLIGHT2021
V2EX  ›  程序员

深度学习,人工智能,请问哪本书可以入门,感谢~

  •  1
     
  •   TESTFLIGHT2021 · 283 天前 · 4064 次点击
    这是一个创建于 283 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    大佬们带带我~

    第 1 条附言  ·  283 天前
    目的,做图像中图形的识别,定位。。。。。
    34 条回复    2023-07-20 11:05:49 +08:00
    me1onsoda
        1
    me1onsoda  
       283 天前
    花书?
    TESTFLIGHT2021
        2
    TESTFLIGHT2021  
    OP
       283 天前
    @me1onsoda 有链接么
    UN2758
        3
    UN2758  
       283 天前
    Artificial Intelligence: A modern approach ( 4th ),当当上好像有活动 199 ?
    UN2758
        4
    UN2758  
       283 天前
    基础一点的有李航的统计学习方法第二版,看不进去可以先看看西瓜书,花书有点旧了,但是很多经典方法还是有用武之地的
    hello2090
        5
    hello2090  
       283 天前   ❤️ 2
    难道不是吴恩达在 Coursera 上那两门课?
    OceanRs
        6
    OceanRs  
       283 天前
    最近也在学习这块,好多视频一上来就讲公式,快被劝退了。。。
    omniversia
        7
    omniversia  
       283 天前   ❤️ 1
    从入门到退坑:
    1. 李沐的机器学习,网上开源书籍+免费视频,还附带 demo, 也可以买实体书,顶级质量( https://zh.d2l.ai/)
    2. andrew ng AI 相关课程: b 站就有
    3. 人工智能:现代方法(第四版): 打折时 99 ,主要看下册
    4. 西瓜书,统计学习方法
    cassidyhere
        8
    cassidyhere  
       283 天前   ❤️ 2
    v2eb
        9
    v2eb  
       283 天前
    学了做什么呢, 应用?算法?模型
    sadfQED2
        10
    sadfQED2  
       283 天前 via Android
    不知道你学这个是要干啥,如果是做工程的话。个人经验,你看看 tf 官方文档就行了。知道什么是前向反向传播就行了。你花大力气研究模型怎么运行的,理论怎么推导的,最后也没啥用,还不是 github 抄模型,改改学习率步长啥的,跑几遍训练就用。
    TimeNewRome
        11
    TimeNewRome  
       283 天前   ❤️ 1
    https://playground.tensorflow.org/
    甚至可以直接让孩子当小游戏玩。
    grufield
        12
    grufield  
       283 天前
    同推荐 吴恩达在 Coursera 上的两门课程
    tangtang369
        13
    tangtang369  
       283 天前
    楼上推荐的这些都是做算法设计类的 如果是做应用 你可以 B 站看看 yolov5
    大多数应该都是直接用 github 上开源的算法加上自己的数据集
    tianxiewuhua
        14
    tianxiewuhua  
       283 天前
    Python 深度学习
    Ib3b
        15
    Ib3b  
       283 天前
    Keras 那本我觉得很不错
    Champa9ne
        16
    Champa9ne  
       283 天前
    嵌入式+人工智能目前有啥应用方向不,把模型裁剪成小模型放入嵌入式设备做业务目前有啥公司有这方面的业务了么,想学习下🤔️
    yzbythesea
        17
    yzbythesea  
       283 天前
    高数教材
    UN2758
        18
    UN2758  
       283 天前   ❤️ 1
    @Champa9ne 海康大华之类的有很多这样的需求,再就是 insta360 ,他们的嵌入式算法也很强
    encro
        19
    encro  
       283 天前
    我觉得你要先看 opencv ,
    直接拿来用。。。
    用的过程再深入了解。
    DigitalG
        20
    DigitalG  
       283 天前
    直接看深度学习框架的 tutorial 吧。现在已经不是学理论入门的时候了
    DigitalG
        21
    DigitalG  
       283 天前
    @DigitalG #20 如果还是学生的话,就当我没说
    Ericcccccccc
        22
    Ericcccccccc  
       283 天前
    如果你是正经学的话.


    那应该是 线性代数, 矩阵论, 概率与统计 等等
    mineralsalt
        23
    mineralsalt  
       283 天前
    @tangtang369 #13 Yolov8 更简单, 源码 clone 下来, 一行命令就能跑
    haha512
        24
    haha512  
       283 天前 via Android
    并非正经学,只想学到会使用 github 上的开源项目,修修改改然后训练出自己的模型解决问题,那么应该推荐哪些?
    我猜测的 op 想法
    xuxiandi
        25
    xuxiandi  
       283 天前
    B 站大学 李宏毅。。。
    hello2090
        26
    hello2090  
       283 天前
    @Champa9ne 不懂,为啥要把模型放在嵌入式上跑?只是跑模型需要大算力,一旦模型搞好了,给个输入算个输出不是很快的事吗,嵌入式上算也很快吧
    ipomelo
        27
    ipomelo  
       283 天前   ❤️ 2
    李沐的动手学深度学习!
    https://zh.d2l.ai/
    Memoriae
        28
    Memoriae  
       283 天前
    澳八刚毕业,入门首选 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

    进阶 The Elements of Statistical Learning

    案例方面,tensorflow 的 tutorial ,特别是时间序列分析、聚类

    如果你只是想单纯炼丹,折腾玩,那完全没必要学机器学习,直接学一些开源 AI 框架的使用如 pytorch ,或直接二次开发
    cloud2000
        29
    cloud2000  
       283 天前
    深度学习可以粗暴的分 2 个方向:

    1. 理论方向
    要从概率论+微积分+线性代数开始, 然后过渡到李沐等人的教程.

    2. 工程方向
    不用管数学, 只懂基本概念+Python+各种框架就可以快速上手.
    tangtang369
        30
    tangtang369  
       282 天前
    你这个需求 可能 opencv 里面的传统算法就行了
    Serialize
        31
    Serialize  
       282 天前
    @cloud2000 麻烦问下,想学第二种“工程方向”,应该怎么入门?
    smallsung
        32
    smallsung  
       282 天前
    @hello2090 #26 用作边缘计算,训练使用 GPU ,推理就是各个低功耗加速芯片了。
    undefine2020
        33
    undefine2020  
       282 天前
    @cloud2000 老哥说的好啊, 请问工程方向有学习路线图吗?比如 https://roadmap.sh/roadmaps 这种的。 感谢!~
    cloud2000
        34
    cloud2000  
       282 天前   ❤️ 2
    @undefine2020 @Serialize 工程也分:

    1.从基本概念开始的可以看吴恩达的教程, 里面跳过了大部分数学教程;
    2.也可以从框架开始, 这个更简单. 各种框架比如 Keras 的的教程到处都是;
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