深度學(xué)習(xí)是人工智能革命中的關(guān)鍵技術(shù)

基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)技術(shù)準(zhǔn)確率已超過(guò)人眼;

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確率已達(dá)到95%;

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯技術(shù)已接近人類(lèi)的平均翻譯水平。

準(zhǔn)確率的大幅提升推動(dòng)產(chǎn)業(yè)興起，人工智能進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。

邊緣計(jì)算設(shè)備的能力也在不斷提升，各大廠商最新發(fā)布的SoC都配備有算力不俗的NPU，技術(shù)升級(jí)推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在工程化應(yīng)用中不斷深化。掌握深度學(xué)習(xí)是讓工程師拉開(kāi)差距的利器，是時(shí)候重新裝備自己的技能庫(kù)啦!

入坑深度學(xué)習(xí)

01深度學(xué)習(xí)的基本原理

深度學(xué)習(xí)的重要概念

傳統(tǒng)算法對(duì)比深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的過(guò)程是什么?

02深度學(xué)習(xí)的框架搭建

深度學(xué)習(xí)框架：Pytorch、TensorFlow、Caffee

在windows上搭建Pytorch框架

03深度學(xué)習(xí)的落地實(shí)踐

訓(xùn)練模型完成圖片識(shí)別與標(biāo)簽劃分

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

01基于樹(shù)莓派的實(shí)時(shí)手勢(shì)識(shí)別

使用樹(shù)莓派4b,采集幀率30fps

02體感玩俄羅斯方塊【姿態(tài)估計(jì)】

基于CPU運(yùn)算數(shù)據(jù)，無(wú)需GPU

03OpenCV做的人臉識(shí)別垃圾桶

樹(shù)莓派3B+和普通USB攝像頭

OpenCV做數(shù)據(jù)采集訓(xùn)練

原文標(biāo)題：【成長(zhǎng)計(jì)劃】三天入門(mén)深度學(xué)習(xí)，跟著UP主一起創(chuàng)作吧～

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審核編輯：湯梓紅