回首这十年,人工智能可以说经历了从刀耕火种时代到第二次工业革命这样的巨变,而我们也正站在新的黎明之前。
百度前首席科学家吴恩达曾经说过,在他看来,机器学习对于世界的改变,可以与电能对于世界的改变相媲美。而更多的人,已经开始用“第四次工业革命”来预言人工智能带来的产业革新:
前三次工业革命,让人类摆脱了重体力劳动、精细体力劳动、简单计算劳动。而这一次,伴随着人工智能而来的机器学习,很可能让人类不必在简单思考判断类劳动上消耗大量人力资源。
身在IT圈中的人,应该都有着直观的认识。最近这两年,谈论机器学习,神经网络的人越来越多,而各种“人工智能”相关的消息也是铺天盖地,大有“不入圈就淘汰”的汹汹势头。
但与此同时,各种不明觉厉的言词也吓退了很多非科班出身的开发者。
什么叫卷积神经网络?什么叫凸优化?是不是还要回去重读高数,线代,概率?那么一大堆公式,感觉完全看不懂啊?听说没个名校博士出身都搞不了这个?
不光是普通程序猿这么说,文艺的程序猿和……额,高大上的程序猿也都这么说。
而这篇文字,是想介绍一下一个新的选择:来自百度的paddlepaddle。Paddle(Parallel Distributed Deep Learning,并行分布式深度学习)。paddle的原意是“用浆划动”,其logo也是两个划船的小人,莫名萌出一脸血……
如果你想了解深度学习、想要更全面的了解PaddlePaddle,可以看这里:
1、百度Paddle:等待众人划桨的中国AI大船 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595953
2、百度深度学习平台PaddlePaddle框架解析 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595952
如果你已经对深度学习、机器学习感兴趣,并迫不及待的想要搭一个自己的模型,请看这里:
1、最详细的PaddlePaddle安装到部署 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595966
2、在Android shell下运行PaddlePaddle http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595967
3、图像分类与visualDL尝鲜体验 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498696
4、使用 paddle来进行文本生成 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595947
5、教你如何最快入门用户画像 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595946
6、paddlepaddle初体验 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498695
如果你在担心数据集,或者不知道如何应用,可以看这里
1、PaddlePaddle英法文翻译机(含数据集 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595955
2、基于PaddlePaddle的点击率的方法尝试 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498694(这可是广告点击率预测的最新算法哟)
3、如何使用padlepadle 进行意图识别-开篇 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595945
如果你对PaddlePaddle有一定的认知了,更希望了解他有什么不一样,可以看这里:
1、Paddle Fluid 开发者指南 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595972
2、Paddle与TensorFlow对比分析 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595954
3、基于PaddlePaddle的点击率的方法尝试 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498694
如果你也希望成为年轻35万的DL实习生,下面这套课程你可以好好追一追,文章更新频次很高,
作者系夜雨飘零,在CSDN著有《我的PaddlePaddle学习之路》专栏,使用寒假的时间,全面学习PaddlePaddle并输出了以下专栏:
1、学习之路(1)PaddlePaddle的安装 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498702
2、学习之路(2)MINIST手写数字识别 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498703
3、学习之路(3)CIFAR彩色图像识别http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498704
4、学习之路(4)自定义图像数据集的识别 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498706
5、学习之路(5)验证码的识别 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498707
6、学习之路(6)验证码端到端的识别 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498708
7、学习之路(7)车牌端到端的识别 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/593341
8、学习之路(8)场景文字识别http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595974
9、学习之路(9)用VOC数据集实现目标检测 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/593347
10、学习之路(10)自定义图像数据集实现目标检测http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595975
11、学习之路(11)新版本Fluid的使用 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595976
12、学习之路(12)可视化工具VisualDL的使用http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595977
13、学习之路(13)把Paddle部署到服务器http://ai.baidu.com/forum/topic/show/595978
如果你已经不满足与单纯的跑出一个个的模型,想要转型成为炙手可热的深度学习工程师,并快速应用到业务上,那就勤勤恳恳开始三个月的学习吧;
作者系Charlotte77 ,25岁不到程序媛,数学系美少女,专栏每周更新一篇:congdemo到原理,从案例到教程,老少咸宜:
三个月教你从零入门深度学习 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/682275
【深度学习】PaddlePaddle之手写数字 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498384
【深度学习】卷积神经网络CNN原理详解 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498386
【深度学习】自己手写一个卷积神经网络详解 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498388
【深度学习】PaddlePaddle数据预处理 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498387
【深度学习】用Paddle等进行图像分类 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498389
【深度学习】用Paddle实现CNN网络AlexNET http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498390
【深度学习】用Paddle实现CNN网络Vgg http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498391
【深度学习】实现CNN网络GoogLeNet http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498392
【深度学习】用它实现GoogLeNet Inception http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498393
【深度学习】Paddle的一些避坑技巧 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498395
【深度学习系列】CNN模型的可视化 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498396
【深度学习】可视化之VisualDL http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498397
【深度学习】迁移学习Transfer Learning http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498399
【深度学习】用Paddle进行车牌识别二 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/682277
【深度学习】用PaddlePaddle进行车牌识别(一)http://ai.baidu.com/forum/topic/show/498400
谁是多啦A梦 这才是最全的AI任意门
如果是学习能力强的,无论多大年纪,都要试试这个行业
我是哆啦A梦
把你的口袋打开让我看看
不错的干货,不过对我来说太难了。
打开了知识的新大门,得努力了
无论多大年纪,都要试试自己的学习能力强不强
别怕,下次我更新一些,负基础入门的~不过那个学习之路,跟着跑跑demo
25岁的美少女程序员.这才是重点
开始学习
看她的博客,17年的总结,你会回来找我的~
会写笔记的才是好同学啊.我就是不会整理总结.浪费好多时间啊.
资料整理的很全,收藏一下
已经分享给我的小伙伴们;这个太赞了;我估计会为ai社区倒流一部分
赞
能写笔记的同学,总结能力肯定也很不错。
行业前景还是很不错的,努力学习中
未来的应用场景很多
是的,应该会给我们的生活带来很多便利。
感谢最全科普贴~强势围观