AI研习社公开课年度盘点

在2017年，AI研习社围绕人工智能做了一系列公开课，给大家带来知识的同时，也给了嘉宾们一个展示的舞台，下面是我们的年度盘点。

Deep Learning读书分享系列

全网卖到脱销的「Deep Learning」，自发售以来长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首，是所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书，曾受特斯拉CEO埃隆·马斯克等众多国内外专家重磅推荐。AI研习社邀请多位嘉宾，为大家分享他们学习「Deep Learning」的心得。

Deep Learning读书分享（一） 

Deep Learning读书分享（二）（三）

Deep Learning 读书分享（四） 

Deep Learning读书分享（五）

Deep Learning读书分享（六） 

Deep Learning 读书分享：深度网络的正则化（七）

Deep Learning读书分享：深度模型中的优化（八）

Deep Learning读书分享：卷积网络（九）

Deep Learning读书分享(十)（十一）

Deep Learning读书分享(十二)（十三）

深度学习算法基础、实践

如今人工智能“大行其道”，而深度学习正是其中最有力的工具之一。为此我们邀请了众多嘉宾，分享内容包括基础入门、算法讲解和应用实践。

机器学习中的数学基础  

AI小白的机器学习入门之路 

深度学习基础入门（一） 

深度学习基础入门 （二）

深度学习系列（三）：循环神经网络 

从传统算法走向神经网络

从零开始入门机器学习算法实践

深度学习之星（一）：GAN的原理

深度学习之星（二）：GAN之图像转换

计算机视觉概述和深度学习简介 

阿萨姆：机器学习实践经验分享

深度学习中的分布式训练 

比赛经验

下面是几位高手华山论剑的经验之谈，希望能给诸位启发。

Kaggle亚马逊比赛金牌队：图像比赛的通用套路

天池医疗AI大赛冠军团队算法分享：肺部结节智能检测

动量迭代攻击和高层引导去噪：对抗样本攻防的新方法

天池医疗AI大赛冠军团队算法分享：肺部结节智能检测

深度学习应用

深度学习技术被应用到各行各业中，实践证明深度学习在很多问题上确实取得了不错的效果。下面是三个深度学习应用案例的经验和心得分享。

（文本分类）NLP技术的应用实践和案例分析 

（语音生成）深度学习在语音生成问题上的典型应用 

（物体位姿测量）深度学习在物体位姿测量方面的应用 

开源框架

2017年最火的框架无疑是TersorFlow，但是还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注，下面有罗若天同学强力推荐的Pytorch，也有基于JAVA的Deeplearning4j，还有百度的paddlepaddle。

深度学习框架PyTorch简介

基于Java的开源深度学习框架-Deeplearning4j的介绍与实例分享

如何利用paddlepaddle做一个简单的聊天机器人

数据预处理

数据的采集、标记、清洗会对算法的结果产生直接的影响，如何提高数据质量？DataStory和达观数据的两位高级数据工程师

AI数据面面观---从数据采集与标记行业看数据与深度学习之关系

如何巧用工具实现百亿级互联网数据快速清洗

深度学习芯片

深度学习、体系结构、数据规模的共同发展促进了人工智能行业的繁荣。除去框架和算法，硬件方面也值得我们关注。

深度学习处理架构的演进 

FPGA的动态电压调节(DVS) 

感谢大家对AI研习社的关注和支持，祝大家新年快乐，红红火火恍恍惚惚！