计算机视觉是我在本科阶段一直喜爱的研究方向,也是我自大三开始决定开始起步的个人计划,我的研究方向是图像分割和GAN,以下是我结合各位优秀的博主的经验,总结的自己私人的一些学习路线。
数学基础
高等数学,线性代数,概率论与数理统计是开启人工智能学习的重要基础。
语言
人工智能对于python和c++的要求比较高。
Python是我决定入门计算机视觉的重要语言,以下是比较优秀的python全程教学视频。
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(强推)Python面向对象编程五步曲-从零到就业【中】_哔哩哔哩_bilibili
(强推)Python面向对象编程五步曲-从零到就业【下】_哔哩哔哩_bilibili
在学习python的过程中,建议掌握python数据分析的技能
还有一个very nice的网站
莫烦Python (mofanpy.com)
机器学习
机器学习建议从吴恩达老师的《Machine Learning》视频课入学
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【吴恩达亲授】适用于所有人的人工智能课程(中字)_哔哩哔哩_bilibili
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推荐吴恩达课后习题的练习视频(确实好牛)
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还有李沫老师的《动手学习深度学习》
李沫老师带你学习过、欠拟合,简单通俗易懂,草履虫都能看得懂,这还学不会我直接emo!_哔哩哔哩_bilibili
关于机器学习
还有李宏毅老师的机器学习课程
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浙江大学的《机器学习课程》
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深度学习
深度学习依然跟吴恩达老师学习
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一些生动的讲解视频
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这个更多一点
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关于深度学习,在kaggle网站课程上有教学,有训练,了解深度学习的代码框架,六节课,两个小时左右
Learn Intro to Deep Learning Tutorials (kaggle.com)
统计学方法
李航老师的《统计学方法》一直是人工智能学习上的重要一关,下面是相关视频
吃透《统计学习方法》_哔哩哔哩_bilibili
环境配置
Numpy, Pandas,Matplotilb的配置
北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas_哔哩哔哩_bilibili
Pytorch
适用于初学者的Pytorch神经网络编程教学_哔哩哔哩_bilibili
TensorFlow
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【吴恩达团队Tensorflow2.0实践系列课程第一课】TensorFlow2.0中基于TensorFlow2.0的人工智能、机器学习和深度学习简介及基础编程_哔哩哔哩_bilibili
图像处理与机器学习
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OpenCV
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真正入门
(全)基于python的Opencv项目实战_哔哩哔哩_bilibili
这个也是十分推荐
(9条消息) Python机器学习、深度学习库总结(内含大量示例,建议收藏)_盼小辉丶的博客-CSDN博客_python机器学习库
计算机视觉
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也可以学习kaggle上的课程
Learn Computer Vision Tutorials (kaggle.com)
学习网站
MOOC.org | Massive Open Online Courses | An edX Site
Become a Computer Vision Expert (udacity.com)
Start Here with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch
找书的网站 超星读书-电子书在线免费阅读网站-中文免费电子书阅读网站 (chaoxing.com)
PPT中心 Hung-yi Lee (ntu.edu.tw)
学术范-让学术不再孤单 (xueshufan.com)
然后就是朝着科研目标继续前进。