2020倒计时，AI大潮下的中国智变
究竟发展到了怎么样的程度？近日，国家发展改革委经济体制与管理研究所“史炜工作室”和人民邮电报社组织国内主要人工智能企业和专家，进行了产业化应用...
论文复现 视频分类 学习笔记
Learning Spatio-Temporal Features with 3D Residual Networks For Action Recognition
论文中实现细节：
训练，3D-ResNet用于视频分类任务，输入图像序列由112 [...
AI达人创造营第一课笔记
让人拍案叫绝的创意都是如何诞生的
1 创意：将现有想法进行某种组合，复刻趣味项目，表情聊天机器人。
2 零代码实现安全帽检测模型...
AI达人创造营|第三课笔记
深度学习模型训练和关键参数调优详解
一、 模型选择（从任务类型出发，选择最合适的模型）
1. 回归任务
人脸关键点检测主要使用两...
百度AI达人创造营8.4笔记
在Jetson Nano上基于python部署Paddle Inference
一、准备好一块新鲜出炉的Jetson nano，并配好基础的开发环境
1.基础配置方法Jetson系列——Ubuntu18....
AI达人创造营第三课笔记
深度学习模型训练和关键参数调优详解面向应用场景，从模型选择、模型训练、超参优化和效果展示四个方面进行模型开发。
一、模型...
【AI达人创造营】第1、2课笔记
日期：20210726（第一节课）主题：项目创意从何而来 （原文：让人拍案叫绝的创意都是如何诞生的）主持人：韩磊（聊天机器人）嘉宾：...
第2课笔记 数据获取与处理
1、数据的获取途径
各个比赛平台：百度AI Studio ,Kaggle、天池、讯飞等平台。通过关键词搜索获取需要的数据集或者是Github。
图像处理完...
PaddlePaddle笔记十—训练自己的报错
按照学习之路（10）训练的自己的数据集报错，
在百度服务器上跑的
报的下面的错误
Pass 0, Batch 0, TrainCost 15.119439, Detection mAP=0.000000...
AlexNet论文学习笔记
AlexNet包含5个卷积层，三个卷积层后面链接最大池化层，最后还有三个全连接层。
(1)成功使用RELU激活函数，成功解决sigmoid在网络较深时...
小张学习笔记[AI达人养成营]
节省编写大量底层代码的精力：屏蔽底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构。同时，深度学习工具简化了计算，降低了深度学习入门门...
【AI达人训练营】学习笔记
花样滑冰骨骼点动作识别比赛
简介：该方法基于人体骨骼序列，利用视频帧间人体关节点的变化来描述动作，包括关节点的位置和外观...
