ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

布客飞龙 2021/1/13 16:07:42

新增了六个教程:TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习零、前言一、使用 Keras 入门高级深度学习二、深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络(GAN)五、改进的 GAN六、纠缠表示 GAN七、跨域 GAN八、变分自编码器(VAE)九、深度强化学习十、策略梯度方法十一、对象检测…

新增了六个教程:

  • TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习

    • 零、前言
    • 一、使用 Keras 入门高级深度学习
    • 二、深度神经网络
    • 三、自编码器
    • 四、生成对抗网络(GAN)
    • 五、改进的 GAN
    • 六、纠缠表示 GAN
    • 七、跨域 GAN
    • 八、变分自编码器(VAE)
    • 九、深度强化学习
    • 十、策略梯度方法
    • 十一、对象检测
    • 十二、语义分割
    • 十三、使用互信息的无监督学习
  • GCP 上的人工智能实用指南

    • 零、前言
    • 第 1 节:Google Cloud Platform 的基础

      • 一、AI 和 GCP 概述
      • 二、使用 GCP 组件的计算和处理
    • 第 2 节:使用 Google Cloud Platform 的人工智能

      • 三、XGBoost 的机器学习应用
      • 四、使用 Cloud AutoML
      • 五、构建大数据云机器学习引擎
      • 六、使用 DialogFlow 的智能对话应用
    • 第 3 节:Google Cloud Platform 上的 TensorFlow

      • 七、了解云 TPU
      • 八、使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型
      • 九、构建预测应用
    • 第 4 节:构建应用和即将发布的功能

      • 十、构建一个 AI 应用
  • Python 深度学习架构实用指南

    • 零、前言
    • 第 1 节:深度学习的元素

      • 一、深度学习入门
      • 二、深度前馈网络
      • 三、受限玻尔兹曼机和自编码器
    • 第 2 节:卷积神经网络

      • 四、CNN 架构
      • 五、移动神经网络和 CNN
    • 第 3 节:序列建模

      • 六、循环神经网络
    • 第 4 节:生成对抗网络(GAN)

      • 七、生成对抗网络
    • 第 5 节:深度学习和高级人工智能的未来

      • 八、深度学习的新趋势
  • Python Web 深度学习实用指南

    • 零、前言
    • 第 1 节:Web 人工智能

      • 一、揭秘人工智能和机器学习基础
    • 第 2 节:使用深度学习的 Web 开发

      • 二、使用 Python 入门深度学习
      • 三、创建您的第一个深度学习 Web 应用
      • 四、TensorFlow.js 入门
    • 第 3 节:用于 Web 开发的不同深度学习 API 入门

      • 五、通过 API 进行深度学习
      • 六、Google Cloud Platform 上的 Python 深度学习
      • 七、AWS 上的 Python DL:对象检测和家庭自动化
      • 八、Microsoft Azure 上的 Python 深度学习
    • 第 4 节:生产中的深度学习(智能 Web 应用)

      • 九、启用深度学习的网站的通用生产框架
      • 十、通过深度学习保护 Web 应用安全
      • 十一、DIY - Web DL 生产环境
      • 十二、使用 DL API 和客户支持聊天机器人创建 E2E Web 应用
    • 十三、附录:Web 深度学习的成功案例和新兴领域
  • 精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉

    • 零、前言
    • 第 1 节:计算机视觉和神经网络概论

      • 一、计算机视觉和 TensorFlow 基础知识
      • 二、使用局部二进制模式的内容识别
      • 三、使用 OpenCV 和 CNN 的人脸检测
      • 四、用于图像的深度学习
    • 第 2 节:使用 TensorFlow 的计算机视觉高级概念

      • 五、神经网络架构和模型
      • 六、使用迁移学习的视觉搜索
      • 七、YOLO 对象检测
      • 八、语义分割与神经样式迁移
    • 第 3 节:使用 TensorFlow 的计算机视觉的高级实现

      • 九、使用多任务深度学习的动作识别
      • 十、R-CNN,SSD 和 R-FCN 对象检测
    • 第 4 节:边缘和云端的 TensorFlow 实现

      • 十一、带有 CPU/GPU 优化的边缘设备上的深度学习
      • 十二、用于计算机视觉的云计算平台
  • TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习

    • 零、前言
    • 一、移动深度学习简介
    • 二、移动视觉 - 使用设备上的模型的人脸检测
    • 三、使用 Google Action 的聊天机器人
    • 四、认识植物种类
    • 五、从摄像机源生成实时字幕
    • 六、构建人工智能认证系统
    • 七、语音/多媒体处理 - 使用 AI 生成音乐
    • 八、基于强化神经网络的国际象棋引擎
    • 九、构建图像超分辨率应用
    • 十、前方的路
    • 十一、附录
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