今天给大家介绍一下我们拥有的知乎十大深度学习专栏,涵盖了深度学习的各个主流的方向

 

01 人脸图像

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005854533687406592

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_AI

在所有的图像中,没有哪一类图像能够像人脸图像一样应用如此广泛,涵盖人脸检测,关键点检测,表情颜值年龄性别等识别,人脸美容,风格化,三维人脸重建等等各大应用领域。

有三曾经开设过一门《深度学习人脸图像算法》的课程,感兴趣的可以去翻看我们以前的文章。

文章案例如下:

 

02 深度学习框架

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005857083643764736

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_深度学习_02

所谓工欲善其事必先利其器,深度学习的快速发展以及在工业界和学术界的迅速流行,离不开三个要素:数据,硬件和框架。

深度学习框架是深度学习的工具,在这里我们会一起系统性学习所有主流的深度学习框架。

 

03 深度学习模型优化

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005865351275573248

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_AI_03

深度学习的发展史,从某种程度上来说,就是模型的发展史。在这里,我们会介绍经典的模型设计与优化相关的所有东西,同时对解读一些优质代码。

文章案例如下:

​【技术综述】万字长文详解Faster RCNN源代码​

 

04 深度学习中的数据

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1053248334692737024

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_AI_04

前面说到深度学习的快速发展以及在工业界和学术界的迅速流行, 离不开三个要素:数据,硬件和框架。

数据是深度学习系统的输入,对深度学习的发展起着至关重要的作用,但是又容易被很多人忽视,尤其是缺少实战的业余人士。

关于深度学习中的数据集,目前缺乏系统性的介绍资料,因此我在这里给大家系统性地介绍深度学习中的数据集,从数据与深度学习的关系,重要方向的数据集,数据的增强方法以及数据标注和整理等方面进行讲述。

文章案例如下:

​【技术综述】一文道尽“人脸数据集”​

 

05 传统图像算法

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1052966141386862592

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_今日头条_05

对于大多数人来说,深度学习的门槛太低了,仿佛是无脑调参与使用,但那是因为传统图像算法基础,数学基础,编程水平薄弱。

尽管如今深度学习在大部分图像领域的任务中占据主流位置,但是传统图像算法依然不可或缺,而且随着从业者的增加,会越来越成为拉开水平差距的一个衡量基准。

文章案例如下:

​【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法​

 

06 GANs

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_155535936

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_互联网公司_06

有监督的深度学习被研究的够久了,无监督的深度学习才是未来。因此,我在这里会给大家详细介绍GANs的前世今生,实战GAN的各大研究领域。

文章案例如下:

​【技术综述】有三说GANs(上)​

 

07 深度学习与摄影

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_155535936

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_深度学习_07

认识我的人都知道,有三还是一个摄影爱好者,所以我一直在关注这个方向,也写了不少相关的文章。

深度学习与摄影,或者说美学,是一个交叉学科,涉及的技术已经涵盖了主流的所有图像算法,包括滤波降噪,分类分割,检测等。

文章案例如下:

​【技术综述】深度学习自动构图研究报告​

 

08 AI基础

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1056864415533572096/settings

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_人工智能_08

来学习的小伙伴们基础都不同,有的小伙伴还是刚开始,所以我们要等等大家,设立了一个AI基础专栏,将讲述linux,python,c++等基础知识。

文章案例如下:

​【AI基础】OpenCV,PIL,Skimage你pick谁​

 

09 行业与职业发展

专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_1006145184442277888

【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_人工智能_09

最后,想要从事这一行业,当然要深入了解这个领域,所以我们也给大家准备了一个专栏。

在这里,我们剖析各大企业的核心技术与就业情况,行业的发展。

文章案例如下:

​【学习求职必备】微软亚洲研究院和它的10大AI黑科技​

 

10 有三AI学院


【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏_人工智能_10