计算机自学入门知识点总结
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三个月快速入门计算机视觉学习路线(超细致)思维导图模板大纲
1-1.AI必备数学基础知识
微积分
线性代数
矩阵
向量
特征值和特征向量
概率论与数理统计
随机变量研究方法
随机变量分布
1-2.python语言基础
注释
变量
判断与循环语句
函数
面向对象编程
1-3.python实战
1.准备工作
2.python语法基础、python与jupyter notebooks
3.python的数据结构、函数与文件
4.Numpy基础:数组与矢量计算
5.Pandas入门
6.数据加载、存储与文件格式
7.数据清洗与准备
8.数据规整:聚合、合并与重塑
9.绘图和可视化
10.数据聚合与分组运算
11.时间序列
12.pandas高级应用
13.python建模库介绍
14.数据分析案例
2-1.深度学习理论入门
吴恩达深度学习课程
1.欢迎
2.什么是神经网络
3.用神经网络进行监督学习
4.为什么深度学习会兴起
5.关于这门课
6.课程资源
7.二分分类
8.logistic回归
9.logistic回归损失函数
10.梯度下降法
11.导数
12.更多导数的例子
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.....................此处省略许多章节(具体见视频教程)
2-2.掌握深度学习框架PyTorch
B站小土堆快速入门教程
1.Pytorch环境的配置及安装
2.python编辑器的选择、安装及配置
3.【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回flash
4.python学习的两大法宝函数
5.pycharm及jupyter使用及其对比
6.pytorch加载数据初认识
7.dataset类代码实战
8.tensorborad的使用
9.transforms的使用
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.............此处省略许多章节(具体见视频教程)
3-1.四大任务
目标检测
yolo
论文地址
视频教学
SSD
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视频教学
Fast R-CNN
论文地址
视频教学
图像识别
transformer
论文地址
视频教学
CNN卷积神经网络
论文地址
视频教学
MLP多层神经网络
论文地址
视频教学
图像分割
u-net
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视频教学
FCN
论文地址
视频教学
DeeplabV3
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视频教学
图像生成
GAN
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视频教学
3-2.计算机视觉实战
计算机视觉-街景字符编码识别
1.赛题理解
2. 数据读取与数据扩增
3. 构建模型
4.模型的训练与验证
5. 模型的集成