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目录

  • AI(人工智能应用)
    • 机器学习
    • 深度学习
      • 有哪些比较好的机器学习，深度学习的网络资源可利用？
      • 神经网络---通过连接起来的数学方程式的网络，模拟大脑处理信息的方式以建立起来的算法。提供给神经网络的数据被分解成更小的块并根据网络的复杂性分析其基础模式成千上万次。当一个神经网络的输出被输入到另一个神经网络的输入时，这两个神经网络就会链接到一起成为分层，成为一个深层的神经网络。通常，深度神经网络的层会分析越来越高的抽象层的数据，这意味着，在得到最简单和最准确的数据表示之前，它们会将有用数据从没有必要的数据中提取出来
        • 卷积神经网络---一个主要用来识别和理解图像、视频和音频数据的神经网络，因为它能够处理密集的数据，比如数百万像素的图像或数千个音频文件样本
        • 递归神经网络---一种用于自然语言处理的神经网络，它可以周期性地、连续地分析数据，这意味着它可以处理像单词或句子这样的数据，同时在句子中保持它们的顺序和上下文
        • 长短期记忆网络---一种周期性的神经网络的变体，它的是用来根据数据来保留结构化的信息。例如，RNN可以识别句子中的所有名词和形容词，检查它们是否被正确使用，但LSTM可以记住一本书的情节
    • 人脸识别原理 + OpenCV计算机视觉
    • 知识图谱

吵着要学AI的小伙伴，可以看看这些牛批的开源项目

有用的参考

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stevenli91748 avatar

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