摘要： 
斯坦福明星课程，计算机视觉方向的必学经典。课程为期10周，学生将搭建和训练自己的神经网络，并了解计算机视觉领域的研究进展。 阅读全文
斯坦福明星课程，计算机视觉方向的必学经典。课程为期10周，学生将搭建和训练自己的神经网络，并了解计算机视觉领域的研究进展。 阅读全文
摘要： 
吴恩达十年前首次推出的课程，收获了480万学习者。2022年课程团队对其进更新升级，广泛地介绍了现代机器学习，包括监督学习、无监督学习、以及硅谷AI创新最佳实践。 阅读全文
吴恩达十年前首次推出的课程，收获了480万学习者。2022年课程团队对其进更新升级，广泛地介绍了现代机器学习，包括监督学习、无监督学习、以及硅谷AI创新最佳实践。 阅读全文
摘要： 
深度学习入门首选！课程可以帮助学习者掌握知识和技能，并邀请工业界与学术界的深度学习专家为大家提供职业发展建议，提供一条迈向 AI 世界的清晰途径。 阅读全文
深度学习入门首选！课程可以帮助学习者掌握知识和技能，并邀请工业界与学术界的深度学习专家为大家提供职业发展建议，提供一条迈向 AI 世界的清晰途径。 阅读全文
摘要： 
本文使用 GAN(生成对抗网络)进行AI绘画。torchgan是基于PyTorch的一个GAN工具库，本文讲解搭建DCGAN神经网络，并应用于『莫奈』风格绘画的全过程。 阅读全文
本文使用 GAN(生成对抗网络)进行AI绘画。torchgan是基于PyTorch的一个GAN工具库，本文讲解搭建DCGAN神经网络，并应用于『莫奈』风格绘画的全过程。 阅读全文
本文讲解如何使用Python的schedule库完成自动化调度程序，通过代『发送邮件』这一代码实例展示了构建任务与任务调度的全过程。 
面向几何与AI交叉专业课程，围绕几何学垂直领域，介绍几何学基本概念、技术与深度学习的关联应用知识与方法。 
进阶课程，覆盖深度学习与CV更深入的研究方向：神经网络可解释性、相似度与度量学习、自注意力与transformer、图神经网络、生成模型与GAN等。 
台大李宏毅老师的机器学习，是国语授课中最受欢迎的AI课程之一。课程内容具备很好的前沿度，覆盖了机器学习与深度学习基础知识与研究界关心的新进展。 
课程标题虽为【深度神经网络应用】，但实际内容覆盖多个领域：Python、Pandas、特征工程、深度学习、NLP、CV、强化学习、时间序列、安全和数据生成等。 
课程深入探讨了基于神经网络的计算机视觉应用的细节，包括深度学习算法、神经网络体系结构、用于视觉识别任务的训练和微调网络的实用工程技巧等。