深度学习

deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）

深度学习的入门学习和项目

机器人视觉 移动机器人 VS-SLAM ORB-SLAM2 深度学习目标检测 yolov3 行为检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶

B站刘二大人Pytorch深度学习实践

😆 国内外互联网技术大牛们都写了哪些书籍：计算机基础、网络、前端、后端、数据库、架构、大数据、深度学习...

🙃 深度学习实践与知识总结

pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行

01深度学习与人工智能简介 什么是人工智能？ 观察周围的世界，把看到的事物加以理解，最后通过理解进行一系列的决策。 感知+理解+决策。 学习的能力，是智能的本质！ 大数据时代 大数据时代造就了人工智能的高速发展 深度学习 上世纪九十年代就已经存在。 2012年Alex-net在ImageNet图像分

深度学习概览 一、基本概念 1、神经网络由大量的神经元构成，神经元之间分层次，也有连接。神经元有可能起作用或不起作用（激活函数）。大量神经元的组合和参数，可以模拟任意复杂的函数。人的大脑通过学习刺激神经元而学习技能和知识，机器学习里用人工神经网络来模拟人类大脑的活动过程。 2、深度学习：神经元有多个

目录： 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七