人工智能与算法学习
人工智能与算法学习

人工智能与算法学习暑期总结

今天，将最近两个月的文章整理给大家，方便大家学习参考！评论区留言将有机会获得我们送出的图书，留言后邀请朋友为你点赞，赠送给集赞最多的4位朋友！发文后48小时，揭晓获奖的结果！

基础知识

AI | 优化背后的数学基础

机器学习中算法与模型的区别

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

快速入门数据结构和算法

一文搞懂转置卷积（反卷积）

深度学习

21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习、可视化等）

深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

深度学习败于“捷径”

为什么现在国内很多公司都在做深度学习框架?

沈向洋：从深度学习到深度理解

深度学习之父Hinton：下一代神经网络

机器学习和深度学习为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？

何恺明团队新作！深度学习网络架构新视角：通过相关图表达理解神经网络

TensorFlow & PyTorch

TensorFlow中最大的30个机器学习数据集

PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

TensorFlow惊现大bug？网友：这是逼着我们用PyTorch啊！

全新上线！TensorFlow 2.3 新功能概览

计算机视觉

视觉目标跟踪漫谈：从原理到应用

基于 opencv 的图像处理入门教程

数字图像处理基本知识

YOLOv4中的数据增强

YOLOv5 对决 Faster RCNN，谁赢谁输？

文字识别在高德地图数据生产中的演进

生成对抗网络

入门学习生成对抗网络

GAN研究方向汇总（附源码）

自然语言处理

【特征提取+分类模型】4种常见的NLP实践思路

火爆全球的GPT-3，到底凭什么砸大家饭碗？

通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解

深度神经网络在NLP的应用！

强化学习

强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

深度强化学习为什么在实际当中用的比较少 ？

深度学习的发展方向：深度强化学习！

大厂面经

算法岗面试整理 | 腾讯、字节、美团、阿里

阿里机器学习算法面经（已拿到offer）

超级重磅！腾讯NLP算法岗面经（已offer）

字节跳动算法面经

月度总结 | 福利面经 | 机器学习 共20题（附答案）

职场

如何看待2021年秋招算法岗灰飞烟灭？

学习深度学习如何避免成为程序员？

感觉中国程序员前景一片灰暗，是这样吗？

算法工程师当前选哪个方向好？

与AI大神贾扬清、知乎CTO李大海的对话实录

作为一个33岁程序员的职场感悟

毕业陷入迷茫？吴恩达教你如何成为AI业界大佬

阿里巴巴2021届毕业生招聘正式启动！

如何看待7月22日成都天府软件园程序员跳楼?

其他

吴恩达《机器学习落地应用指南》

让代码自动补全的全套流程

最全推荐系统Embedding召回算法总结

华为AI的另一面

人工智能从入门到精通，知识星球社区特邀两位大佬为您答疑解惑！

周志华：“数据、算法、算力”人工智能三要素，在未来要加上“知识”| CCF-GAIR 2020

美团把AI搞出一股烟火气

WAIC 2020 微软论坛精彩全回顾！

他曾经复读才考上三本，如今让华为开出201万年薪（其实还拒绝了360万offer）

人工智能与算法学习暑期总结_第1张图片

【编辑推荐】

（1）从零开始：深度学习初学者，甚至对人工智能毫无了解的人，阅读本书能够鸟瞰人工智能与深度学习的全景，理解深度学习的原理和关键点，掌握深度学习的发展历程与脉络。

（2）主线清晰：以“更深的网络带来更高的准确率”的信念贯穿全书、纵览全局；以代表人类在计算机视觉领域很高水平的ImageNet挑战赛为线索，以是否夺冠为准绳，直击深度学习的“要害”。

（3）代码详实：除了构建各种模型的代码之外，还花费了大量的精力，为代码增加注释，阐述作者的编程思路、方法、关键点及注意事项，让读者能够知其然，还能知其所以然。

（4）内容全面：囊括图像识别、卷积神经网络、残差神经网络、对抗神经网络等内容。

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发文后，48个小时后揭晓！

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