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今天给大家推荐一个微信公众号《有三AI》&＃xff0c;堪称AI方向&＃xff0c;尤其是计算机视觉方向的干货集中营&＃xff0c;内容非常的丰富&＃xff0c;已经原创发表500多篇系统性的原创高质量AI领域文章&＃xff0c;100多万字&＃xff0c;共将近30个技术专栏&＃xff08;覆盖AI工程师成长之路&＃xff0c;深度学习模型架构与训练&＃xff0c;技术综述&＃xff0c;数据理解和使用&＃xff0c;NLP&＃xff0c;强化学习&＃xff0c;AutoML&＃xff0c;GAN&＃xff0c;服务端和移动端开源框架&＃xff0c;AI产品&＃xff0c;AI大咖等&＃xff09;。同时&＃xff0c;还有小程序平台&＃xff0c;开源GitHub项目&＃xff0c;AI教材&＃xff0c;文化产品等。
公众号主言有三
言有三&＃xff0c;本科毕业于华中科技大学&＃xff0c;硕士毕业于中国科学院&＃xff0c;先后就职于奇虎360人工智能研究院&＃xff0c;陌陌深度学习实验室&＃xff0c;在计算机视觉领域已经有6年多从业和学习经历&＃xff0c;熟悉传统图像算法和深度学习算法&＃xff0c;图书《深度学习之图像识别实战&＃xff1a;核心技术与案例》作者。
公众号特点
公众号有三AI的主旨就是&＃xff1a;三人行必有AI。公众号有三AI的原则就是&＃xff1a;只做原创&＃xff0c;不发广告&＃xff0c;不追热点。可以阅读作者的自述如下&＃xff1a;
【杂谈】为什么有三AI自断财路&＃xff0c;从来不接广告
【杂谈】为何有三AI只做原创&＃xff0c;从不转载
【杂谈】为什么我们从来不追热点&＃xff0c;循序渐进学习它不好吗&＃xff1f;
公众号主要关注深度学习基础技术&＃xff0c;计算机视觉应用&＃xff0c;自然语言处理应用等方向。关于该公众号的创办初衷&＃xff0c;生态完整介绍&＃xff0c;大家可以参考号主自述&＃xff0c;一周年介绍和2019年的年终总结&＃xff0c;点击下方图片跳转。
公众号技术内容
公众号的内容非常丰富&＃xff0c;共将近30个技术专栏&＃xff0c;概览如下&＃xff1a;
具有代表性的系列包括&＃xff1a;
1 AI修行之路。经过多年经验以及参考若干资料独创一条初学者的学习路线&＃xff0c;以计算机视觉领域为例&＃xff0c;粗分为&＃xff1a;白身&＃xff0c;初识&＃xff0c;不惑&＃xff0c;有识&＃xff0c;不可知5个境界&＃xff0c;讲述从编程&＃xff0c;图像基础到深度学习理论和实践&＃xff0c;一步一步晋升。目前已经更新到了不惑境界&＃xff0c;近期的总结如下&＃xff1a;
【完结】深度学习CV算法工程师从入门到初级面试有多远&＃xff0c;大概是25篇文章的距离
【AI不惑境】数据压榨有多狠&＃xff0c;人工智能就有多成功
【AI不惑境】网络深度对深度学习模型性能有什么影响&＃xff1f;
【AI不惑境】网络的宽度如何影响深度学习模型的性能&＃xff1f;
【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能&＃xff1f;
【AI不惑境】残差网络的前世今生与原理
【AI不惑境】移动端高效网络&＃xff0c;卷积拆分和分组的精髓
【AI不惑境】深度学习中的多尺度模型设计
【AI不惑境】计算机视觉中注意力机制原理及其模型发展和应用
2 技术综述。对计算机视觉或者深度学习的一些研究方向进行深入全面的解读&＃xff0c;几个代表性文章如下&＃xff1a;
【技术综述】闲聊图像分割这件事儿
【技术综述】你真的了解图像分类吗&＃xff1f;
【技术综述】万字长文详解Faster RCNN源代码
【技术综述】“看透”神经网络
【技术综述】一文道尽“人脸数据集”
【技术综述】多标签图像分类综述
【技术综述】基于弱监督深度学习的图像分割方法综述
【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法
【技术综述】深度学习在自然语言处理中的应用发展史
【技术综述】视频分类/行为识别研究综述&＃xff0c;从数据集到方法
【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种
【杂谈】有三AI不得不看的技术综述(超过100篇核心干货)
3 开源框架。覆盖caffe&＃xff0c;tensorflow&＃xff0c;pytorch&＃xff0c;mxnet等十二个训练框架以及移动端部署框架。每一个开源框架&＃xff0c;从简介&＃xff0c;到数据的处理&＃xff0c;模型的自定义&＃xff0c;模型的训练&＃xff0c;结果的可视化&＃xff0c;模型的测试等进行讲述&＃xff0c;麻雀虽小&＃xff0c;五脏俱全&＃xff0c;一篇总结性质的文章如下&＃xff1a;
【完结】给新手的12大深度学习开源框架快速入门项目
【完结】TensorFlow2.0 快速上手手册
【移动端DL框架】当前主流的移动端深度学习框架一览
4 数据理解。覆盖各个领域数据集的介绍&＃xff0c;数据整理与获取&＃xff0c;数据增强&＃xff0c;数据可视化等&＃xff0c;总结性质的文章如下&＃xff1a;
【技术综述】一文道尽“人脸数据集”
【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些&＃xff1f;
【知识星球】数据集板块重磅发布&＃xff0c;海量数据集介绍与下载
5 深度学习模型。对深度学习中的各类模型的结构进行剖析&＃xff0c;对其适用的场景进行分析&＃xff0c;总结性质的文章如下&＃xff1a;
【杂谈】为了让大家学好深度学习模型设计和优化&＃xff0c;有三AI都做了什么
【总结】言有三&阿里天池深度学习模型设计直播汇总&＃xff0c;附赠超过200页直播PPT课件
【完结】总结12大CNN主流模型架构设计思想
【完结】12篇文章带你逛遍主流分割网络
6 深度学习理论。细致地讲述深度学习中的基础理论&＃xff0c;让大家更深刻的理解原理&＃xff0c;跟踪前沿的发展&＃xff0c;激发思考&＃xff0c;一篇总结性质的文章如下&＃xff1a;
【完结】12篇文章告诉你深度学习理论应该学到什么水平
7 模型训练。总结深度学习模型训练技巧&＃xff0c;从手动调参到自动调参&＃xff0c;代表性文章如下&＃xff1a;
【模型训练】SGD的那些变种&＃xff0c;真的比SGD强吗
【模型训练】如何选择最适合你的学习率变更策略
8 生成对抗网络。讲述生成对抗网络GAN的优化相关的技术和实战&＃xff0c;代表文章如下&＃xff1a;
【完结】12篇GAN的优化文章大盘点&＃xff0c;浓浓的数学味儿
【杂谈】如何系统性地学习生成对抗网络GAN
9 强化学习与AutoML。讲述强化学习与AutoML相关的技术&＃xff0c;代表文章如下&＃xff1a;
【强化学习】强化学习专栏上线&＃xff0c;60多篇文章等你follow
【强化学习】数据科学&＃xff0c;从计算到推理
【强化学习】从强化学习基础概念开始
【AutoML】AutoML专栏上线&＃xff0c;跟Google一起见证调参党的末日&＃xff1f;
【AutoML】如何选择最合适的数据增强操作
【AutoML】激活函数如何进行自动学习和配置
【AutoML】归一化(Normalization)方法如何进行自动学习和配置
【AutoML】优化方法可以进行自动搜索学习吗&＃xff1f;
【AutoML】损失函数也可以进行自动搜索学习吗&＃xff1f;
【AutoML】如何使用强化学习进行模型剪枝&＃xff1f;
【AutoML】强化学习如何用于模型量化&＃xff1f;
10 计算机视觉领域核心技术。讲述计算机视觉领域相关的理论技术和实战&＃xff0c;代表性文章如下&＃xff1a;
【年终总结】有三AI至今在人脸图像算法领域都分享了哪些内容&＃xff1f;
【完结】16篇图像分类干货文章总结&＃xff0c;从理论到实践全流程大盘点&＃xff01;
11 自然语言处理领域核心技术。讲述自然语言处理相关的理论技术和实战&＃xff0c;代表性文章如下&＃xff1a;
【年终总结】2019年有三AI NLP做了什么&＃xff0c;明年要做什么&＃xff1f;
【完结】 12篇文章带你完全进入NLP领域&＃xff0c;掌握核心技术
12 AI-1000问。串讲AI技术中的一些非常小而重要&＃xff0c;但是又容易被人忽视的问题&＃xff0c;以实现知识的查漏补全&＃xff0c;一篇总结性质的文章如下&＃xff1a;
【完结】AI1000问以后知识星球和B站见啦
13 学习资源与习惯。总结各类学习资源与习惯&＃xff0c;讲解对行业的理解&＃xff0c;代表性文章如下&＃xff1a;
【完结】优秀的深度学习从业者都有哪些优秀的习惯
【杂谈】从GitHub上星星最多的男人开始发GitHub综述资料
【杂谈】那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的&＃xff1f;
【杂谈】如何学会看arxiv.org才能不错过自己研究领域的最新论文&＃xff1f;
【杂谈】当前模型剪枝有哪些可用的开源工具&＃xff1f;
【杂谈】当前模型量化有哪些可用的开源工具&＃xff1f;
【杂谈】当前知识蒸馏与迁移学习有哪些可用的开源工具&＃xff1f;
【杂谈】有三AI专栏作者邀请&＃xff0c;在这里写文章能获得什么&＃xff0c;有什么不同&＃xff1f;
14 AI大咖。了解AI领域大咖的学术生涯和个人经历&＃xff0c;推荐大咖的经典论文&＃xff0c;代表性文章如下&＃xff1a;
【AI大咖】认真认识一代AI教父Hinton
【AI大咖】再认识Yann LeCun&＃xff0c;一个可能是拥有最多中文名的男人
【AI大咖】扒一下低调的Yoshua Bengio大神
【AI大咖】ML宗师乔教主&＃xff0c;Science评选的全世界最有影响力的计算机科学家
【Git项目】想成为大咖&＃xff0c;先从八卦大咖开始&＃xff0c;这个GitHub项目你值得拥有
15 AI产品。剖析AI领域产品背后的逻辑以及核心技术&＃xff0c;代表文章如下&＃xff1a;
【AI产品】产品小姐姐分析抖音背后的计算机视觉技术
【AI产品】超长文详解作业帮产品逻辑和技术原理
【AI产品】深扒美图秀秀中掳获万千少女芳心的“AI秘籍”
【AI产品】五一出游赏花草&＃xff0c;你一定需要这款“形色”
【AI产品】你我当年的老照片&＃xff0c;如今修复了可还行&＃xff1f;
【AI产品】前沿黑科技&＃xff0c;安利一款能让你的照片动起来的app
以上只是列出了少量代表性文章&＃xff0c;另外还有很多的专栏和文章&＃xff0c;大家可以去公众号菜单阅读或者直接搜索。
强烈推荐技术人员去关注骚扰&＃xff0c;他们还在培养优秀的专栏作者&＃xff0c;欢迎去投稿。
CV和NLP培养季划
有三AI不做培训&＃xff0c;但是言有三本人每一个季度亲自带少量的学生&＃xff0c;自己写教材&＃xff0c;自己建立数据集&＃xff0c;自己写每一个项目的代码。除了已经出版的新书&＃xff0c;还在写其他的书籍。
纵观季划&＃xff0c;拥有以下特点&＃xff1a;
(1) 内容贴近工业界实战。如其中的caffe相关的代码解读/修改/C&＃43;&＃43;部署&＃xff0c;开源框架模型转换&＃xff0c;CNN模型设计/优化&＃xff0c;数据增强等无一不是工业界通用的关键技术。
(2) 自成闭环。言有三自己撰写教材&＃xff0c;建立数据集&＃xff0c;自己写完整项目代码。
(3) 学习方式灵活。不仅不限定学习时间&＃xff0c;学会为止。还包括线上线下&＃xff0c;图文/视频/直播多种不同的交流方式。
(4) 增值服务多样化。赠送有三AI知识星球&＃xff0c;赠送现有以及以后录制的系列视频源文件&＃xff0c;赠送现有以及以后的有三AI文化产品。
还有很多的细节&＃xff0c;有兴趣的同学可以去阅读介绍&＃xff0c;自己咨询有三。
知识星球
为了更加自由的内容输出&＃xff0c;也让大家可以跟各行各业的大佬们交流&＃xff0c;有三AI开设了星球&＃xff0c;内容与公众号完全不重合&＃xff0c;大家可以参考其2019年的年终总结。
【年终总结】2019年有三AI知识星球做了什么&＃xff0c;明年又会做什么
暂时包含的技术板块如下&＃xff1a;
相比于学术研究&＃xff0c;这几年里在AI领域里火热的深度学习更是一门工程应用技术&＃xff0c;其中最重要的两块内容就是模型和数据&＃xff0c;知识星球有两个对应板块&＃xff0c;分别是模型结构1000变和数据集。
(1) 网络结构1000变。剖析各种各样的网络模型结构&＃xff0c;目前已经有超过5万字多的解读&＃xff0c;以最近三个月的内容为例&＃xff0c;我们主要是关注模型优化(模型剪枝&＃xff0c;模型量化&＃xff0c;模型蒸馏)&＃xff0c;生成对抗网络(GAN)&＃xff0c;三维重建等方向&＃xff1a;
案例如下&＃xff1a;
(2) 数据集。模型解决了接下来就是数据问题&＃xff0c;里面包括如ImageNet&＃xff0c;EffectNet等超过100G的大型数据集&＃xff0c;需要license或者需要参赛&＃xff0c;因为网络原因不能获取的数据集&＃xff0c;以及新奇有趣的数据集。一些案例如下。
另外&＃xff0c;有三AI星球大咖云集&＃xff0c;下图是第一批入驻的大咖&＃xff0c;有以下三类群体。
1 工业界大佬&＃xff1a;覆盖阿里达摩院&＃xff0c;腾讯AILab&＃xff0c;百度IDL&＃xff0c;奇虎360AI研究院&＃xff0c;海康威视研究院&＃xff0c;陌陌深度学习实验室以及其他一线互联网公司AI部门的资深技术专家&＃xff0c;主管&＃xff0c;甚至是总监&＃xff0c;相信你进来预览一下就知道的。
2 自媒体大佬&＃xff1a;包括计算机视觉&＃xff0c;OpenCV&＃xff0c;Java&＃xff0c;Android等技术领域的行业专家&＃xff0c;优秀专业自媒体&＃xff0c;畅销书作家&＃xff0c;相信在圈子里的大家肯定都认识的。
3 创业大佬&＃xff1a;包括CSDN等社区的创始人&＃xff0c;相信大家对于敢于当老板的大佬一定是有很多的问题想问的。
面对这么多的大佬&＃xff0c;可以向他们免费/付费提问&＃xff0c;有三以后也会邀请有意愿的来进行干货分享&＃xff0c;这还只是第一批入驻的大佬&＃xff0c;更多还在持续入驻中&＃xff0c;你会不心动吗&＃xff1f;
三人行必有AI&＃xff0c;期待你的加入&＃xff01;
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