这是一个创建于 523 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 · 2023-07-19 16:51:29 +08:00
目的，做图像中图形的识别，定位。。。。。
 |
1
me1onsoda 2023-07-19 11:06:02 +08:00
花书？
|
 |
2
TESTFLIGHT2021 OP @me1onsoda 有链接么
|
 |
3
UN2758 2023-07-19 11:16:04 +08:00
Artificial Intelligence: A modern approach （ 4th ）,当当上好像有活动 199 ？
|
|
4
UN2758 2023-07-19 11:20:51 +08:00
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
|
 |
5
hello2090 2023-07-19 11:28:27 +08:00  2
难道不是吴恩达在 Coursera 上那两门课?
|
 |
6
OceanRs 2023-07-19 11:34:37 +08:00
最近也在学习这块，好多视频一上来就讲公式，快被劝退了。。。
|
 |
7
omniversia 2023-07-19 11:40:21 +08:00 2
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 |
 |
8
cassidyhere 2023-07-19 11:41:11 +08:00 2
|
 |
9
v2eb 2023-07-19 11:44:04 +08:00
学了做什么呢, 应用？算法？模型
|
 |
10
sadfQED2 2023-07-19 11:49:57 +08:00 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。
|
 |
11
TimeNewRome 2023-07-19 13:41:56 +08:00 1
https://playground.tensorflow.org/
甚至可以直接让孩子当小游戏玩。 |
 |
12
grufield 2023-07-19 14:27:09 +08:00
同推荐 吴恩达在 Coursera 上的两门课程
|
 |
13
tangtang369 2023-07-19 15:11:25 +08:00
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 |
 |
14
tianxiewuhua 2023-07-19 16:53:57 +08:00
Python 深度学习
|
 |
15
Ib3b 2023-07-19 16:54:28 +08:00
Keras 那本我觉得很不错
|
 |
16
Champa9ne 2023-07-19 16:58:47 +08:00
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🤔️
|
 |
17
yzbythesea 2023-07-19 17:00:17 +08:00
高数教材
|
 |
19
encro 2023-07-19 17:47:46 +08:00
我觉得你要先看 opencv ，
直接拿来用。。。 用的过程再深入了解。 |
 |
20
DigitalG 2023-07-19 19:27:38 +08:00
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
|
 |
22
Ericcccccccc 2023-07-19 19:47:42 +08:00
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 |
 |
23
mineralsalt 2023-07-19 19:49:37 +08:00
@tangtang369 #13 Yolov8 更简单, 源码 clone 下来, 一行命令就能跑
|
 |
24
haha512 2023-07-19 20:01:10 +08:00 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 |
 |
25
xuxiandi 2023-07-19 20:44:38 +08:00
B 站大学 李宏毅。。。
|
|
26
hello2090 2023-07-19 21:02:35 +08:00
@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
|
 |
27
ipomelo 2023-07-19 21:03:12 +08:00 2
李沐的动手学深度学习！
https://zh.d2l.ai/ |
 |
28
Memoriae 2023-07-20 00:05:10 +08:00
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 |
 |
29
cloud2000 2023-07-20 00:32:13 +08:00
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. |
|
30
tangtang369 2023-07-20 09:32:09 +08:00
你这个需求 可能 opencv 里面的传统算法就行了
|
 |
33
undefine2020 2023-07-20 10:47:50 +08:00
@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！~
|
|
34
cloud2000 2023-07-20 11:05:49 +08:00 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; |
Select Language