【资源总结】“十大深度学习方向” 专栏上线
言有三
毕业于中国科学院，计算机视觉方向从业者，有三工作室等创始人
作者 | 言有三
编辑 | 言有三
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
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：
如何降低遮挡对人脸识别的影响
02
深度学习框架
专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005857083643764736
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。
文章案例如下：
【github干货】主流深度学习开源框架从入门到熟练
03
深度学习模型优化
专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1005865351275573248
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
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
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
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
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
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
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
最后，是以上所有专栏的合集，基本上所有文章都会收录。
怎么一次性找到所有这些方向的资料呢？行不更名坐不改姓，搜索知乎“龙鹏”，翻阅相关专栏，或者扫码吧。
十月开始，我们有三AI学院开启了“稷”划和“济”划，帮助想入行以及想取得更多实战经验的同学。内容覆盖从自动驾驶到美颜直播等领域的实战项目，从图像基础到深度学习理论的系统知识，欢迎关注。
有三AI“【济】划”，从图像基础到深度学习
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