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V2EX  ›  Python

开源 | 深度有趣 - 人工智能实战项目合集

  •  
  •   Honlan ·
    Honlan · 2018-09-21 20:41:23 +08:00 · 1774 次点击
    这是一个创建于 2015 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    呕心沥血了大半年,《深度有趣》人工智能实战项目合集,终于完工上线了!

    《全栈》课程(https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003520028)获得好评之后,我一直打算再出一门课。

    大方向和人工智能相关,但具体内容做什么考虑了很久。

    理论部分已经有很多神级大佬的工作,例如吴恩达老师的深度学习微专业课(https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm),所以不在这块花重复力气。

    一个更好的选择是主打实战,讲解和人工智能相关的各领域实战项目。

    但又不仅仅是实战,因为对项目所涉及的原理和模型也会加以讨论和深入。

    我把这门课命名为《深度有趣》,因为有趣才乐于钻研,因为钻研才深度有趣。

    课程特点

    《深度有趣》使用 Python3、TensorFlow1.9 和 Keras2.2,课程特点概括为三句话:

    • 精彩绝伦的实战项目合集;
    • 匠心打造、诚意出品;
    • 开源!开源!开源!

    为什么是精彩绝伦的实战项目合集?《深度有趣》包括了 30 多个实战项目,涵盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习、生成式对抗网络等多个方面。

    为什么是匠心打造、诚意出品?《深度有趣》每节课涉及的文档、数据、代码都经过了精心整理和反复校对,182 页的课程说明文档使用 Latex 编写,只为追求更好的排版效果。

    最后是开源!开源!开源!重要的事情说三遍!《深度有趣》涉及的所有文档、数据、代码,全部开源:

    • Github 项目:https://github.com/Honlan/DeepInterests,包括 182 页的课程说明文档;
    • 网盘:https://pan.baidu.com/s/1zQRTR5X9JVUxQKNUZxyibg,包括数据和代码,分为完整版和精简版两个版本,前者包括项目所涉及的完整内容,后者只包括最后执行所需的必要文件;
    • 也可以关注我的微信公众号,宏伦工作室,发送消息“深度有趣”即可下载课程说明文档。

    打个广告

    如果觉得《深度有趣》不错,可以通过购买配套的视频课程支持我。

    视频课程提供了对每一课内容的详细讲解,包括深入的原理讨论、逐行的代码解读和完整的操作演示等,让你更快、更好、更轻松、更全面地掌握每一个项目。

    视频课程挂在网易云课堂上,https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004777011,原价 499,截止至 9 月 14 号,七天限时优惠 399 中。

    课程概览

    《深度有趣》目前准备了 30 课,但学无止境,以后还会继续出第二季、第三季。

    快速地看一看,课程包括了哪些实战项目。

    高端又一般的词云(这个和人工智能没啥关系,只是单纯地想找个地方讲一下词云)。

    图像风格迁移,让普通照片具备艺术作品风格。

    自编码器实现图片去噪。

    变分自编码器学习数字的隐层表示。

    DCGAN 生成手写数字。

    DCGAN 生成人脸图片。

    InceptionV3 实现图片分类。

    LSTM 预测时序数据。

    通过 TensorFlow 进行物体检测。

    一起来动动手,实现手部检测器。

    基于 Skip-Gram 训练词向量并应用。

    使用 Dlib 完成多项图片处理任务。

    通过双向 LSTM 和全卷积网络分别训练中文分词模型。

    WGAN 改善图片生成的质量。

    使用 CGAN 和 ACGAN 控制生成人脸的性别。

    生成金发红眼双马尾的二次元萌妹子。

    pix2pix 配对图片翻译和黑白图片上色。

    CycleGAN 实现非配对图像翻译。

    DQN 强化学习玩 Flappy Bird。

    DreamDream 眼中的奇异风格图片。

    歌词和古诗自动生成。

    判断两句话是否是同一个意思。

    根据图像自动生成标题。

    训练基于注意力机制的翻译模型。

    定位服饰中的关键点。

    WaveNet 实现语音识别和方言分类。

    快速图像风格迁移,将普通照片快速转换为多种艺术风格。

    前置课程

    学习《深度有趣》之前,推荐先按需了解一些前置课程:

    如果还不会 Python,那么第一门课自然是必须的;后两门课非必须,但对于巩固理论基础、提升编程能力都颇有裨益,建议有时间也学习一遍。

    写在最后

    大半年努力的成果,献给每一个有趣的灵魂。

    1 条回复    2019-04-04 20:10:56 +08:00
    lovejunjie1
        1
    lovejunjie1  
       2019-04-04 20:10:56 +08:00
    想学的啊……只要有时间就好了
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