超赞的AI资料,校招稳了!

Jack Cui

共 1791字,需浏览 4分钟

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2022-03-08 06:25

最近一周,我花了不少时间,给大家整理了一套 2022 最新的人工智能全套学习资料(前 200 名粉丝可免费领取),里面包括 AI 从入门到进阶各个阶段用到的学习资料。
 
比如,人工智能必备数学基础、深度学习框架、一条完整的计算机视觉学习路线,包含计算机视觉核心技术 (如 yolo3、行人目标检测、典型的图像识别实践案例等等 ) 核心技术,也包含NLP领域的一些热门技术( 如Bert、知识图谱、文本增强等等 ),全面覆盖了各大技术重点、面试难点、进阶要点!
 
具体包含哪些内容,请往下看,发车!
 
1、一些筛选过经典的AI书籍
 
深度学习“四大名著”
 
  • 《Deep Learning with Python》

  • 《Python Machine Learning》

  • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》

  • 《Deep Learning》

 
 
每本书都有各自的特色。但适合自己的才是最好的,很难有统一的标准和学习线路。从我的角度出发,我觉得一般的适合大多数同学的阅读顺序为:3 -> 2 -> 1 -> 4。如果分侧重的话,我觉得 3 和 1 非常不错 。最后,修炼一下深度学习内功心法,即 4、2 可以选读。

2、AI工程师必会一门深度学习框架
 
作为一名AI工程师,掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。
 
这套资料非常详尽全面,带你从零训练网络,独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),并进行神经网络的训练和推理(涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架),通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。(资料已经全部整理好)
 

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3、一条保姆级的计算视觉学习路线及完备资料 (从基础到进阶)
 
这个教程里面包含了视频讲解、PPT以及代码,知识脉络会从高数(线性代数、概率论等)讲起,带你重新理解数学知识体系,亮点之一在于不仅会讲基于深度学习下的计算机视觉(计算机视觉的“今生”),为了让你更好的学习计算机视觉,还会带你了解计算机视觉的“前世”,也就是“传统计算视觉”。
 
在整个课程中,会把计算机视觉所涉及的核心技术全部融入进去,同时包含各种主流的模型、库(opencv)、以及典型前沿技术(如yolo等)。
 
 
本教程的出品人王小天,目前就职于BAT之一,AI算法高级技术专家,法国TOP3高校双硕(计算机科学和数学应用双硕士)毕业。
 
他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文,具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。
 
4、AI初学者必须要懂的那些NLP技术
 
自然语言处理(NLP)也是数据科学里的一个分支,一般情况下一个初级NLP工程师的工资从15万-35万不等,所以掌握NLP技术,对于人工智能学习者来讲是非常关键的一个环节。
 
教程会从自然语言处理的基本概念与基本任务出发,对目前主流的自然语言处理应用进行全面细致的讲解,包括文本分类,文本摘要提取,文本相似度,文本情感分析,文本特征提取等,同时算法方面包括经典算法与深度学习算法的结合,例如LSTM,BiLSTM等,还会就一些典型技术进行深度剖析,如bert大家族讲解、智能问答系统、知识图谱等等。
 
 
教程的出品人是宋学林,毕业于美国常春藤名校计算机专业,自然语言处理资深技术专家,有8年人工智能领域实战经验。
 
他在阿里、百度等大厂均带过团队,主攻自然语言处理方向。在智能问答,文本分析领域都有深入研究。负责过大型人机交互系统、推荐系统的架构设计和算法选型,对真实落地场景有着丰富经验。在国内外自然语言处理相关顶级算法赛事均有Top成绩,发表过多篇技术论文与技术专利。
 
6、应有尽有AI书籍大宝库(持续更新中..)
 

其他内容还有很多不一一展示...

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