百度大脑AI Studio经过一年的建设, 现在已经积累了数以万计的内容和项目, 为了便于大家学习了解深度学习开发技术, AI Studio项目小组特别制作或汇总了一批精选内容. 9月份给大家推送了精选项目合集9月刊，广受好评！于是我们在今天又集中选择了一些非常优质的项目，给大家整理了一份10月刊帮助大家学习~每个项目都可以直接fork并运行哦, 动手实践出真知~

部分内容可能需要使用GPU环境. 如果没有GPU环境, 可以点击链接申请一下, 然后就有源源不断的算力资源赠送了~

算力申请链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=667

A、 深度学习新手入门合集

本项目分为四小节，给大家从零介绍了深度学习的的基础知识、包括机器学习、人工智能、深度学习三者的关系等；入门必备的数学知识，包括高等数学、线性代数、概率论信息论等精炼的必备前置知识；Python快速入门指南和PaddlePaddle快速入门，教大家学会Python，并给大家一步一步用代码展示PaddlePaddle的基本用法，房价预测和手写数字识别的demo，让完全零基础的同学，可以先通过这个入门合集学会基础的知识，进入后面的学习~

Ø  新手入门第一课——什么是深度学习？   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/150131

Ø  新手入门第二课——必备数学识  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/150017

Ø  新手入门第三课——Python快速入门指南  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/149800

Ø  新手入门第四课——PaddlePaddle快速入门  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/150026

B、 计算机视觉项目合集

在10月刊中，我们新增了不少更贴合实际应用的项目，包括人流密度估计、飞机识别等等，除此之外还有各个前言算法的模型复现，包括PyramidBox 、MobileNet、MobileNet-v2、DisResNet、SE_ResNeXt等等，大家可以只接fork点击运行即可体验~

Ø  用PaddlePaddle实现人流密度估计  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169478

Ø  用PaddlePaddle实现飞机识别  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169475

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-DPN算法  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169389

Ø  用PaddlePaddle实现经典的经典的人脸识别算法PyramidBox  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169468

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169427

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet-v2   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169398

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-DistResNet   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169503

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169410

C、 自然语言处理项目合集

在NLP精选项目中，我们不仅推出了PaddlePaddle的对话通用理解模块DGU来实现对话系统，使用ERNIE+Bi-LSTM实现对话情绪识别，还有各个实际应用中的场景，譬如在在客服对话中，识别客户情绪的好坏；根据用户的搜索语句，为用户推荐相似问题；从快递单中抽取关键信息等等

Ø  基于PaddlePaddle的对话通用理解模块DGU  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169436

Ø  基于PaddlePaddle的对话情绪识别ERNIE+BI-LSTM  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169473

Ø  分类任务：如何在客服对话中，识别客户情绪的好坏  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/121630

Ø  匹配任务：如何根据用户的搜索语句，为用户推荐相似问题  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/125034

Ø  序列标注任务，如何从快递单中抽取关键信息  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/131360

Ø  生成任务：语言的中外翻译，你应该知道的NLP生成任务  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/120044

D、 生成对抗网络项目合集

生成对抗网络一直是研究的热门领域，10月刊中我们给大家推出了InfoGAN的算法实现，一种基于互信息优化实现无监督训练的GAN，能够在无标签的数据中寻找发现数据见的标签类别；还有Conditional GAN 、StarGAN、AttGAN、STGAN等模型复现。

Ø  基于PaddlePaddle的InfoGAN算法实现  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169476

Ø  基于PaddlePaddle的StarGAN，AttGAN，STGAN算法  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169439

Ø  基于PaddlePaddle的强化学习算法Conditional GAN  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169443

E、  强化学习项目合集

在这个合集中，我们推出了主流的强化学习算法DQN、DoubleDQN、DuelingDQN的模型复现项目，对强化学习感兴趣的同学可以fork并学习哦~

Ø  基于PaddlePaddle的强化学习算法DQN  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169455

Ø  基于PaddlePaddle的强化学习算法DoubleDQN  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169438

Ø  基于PaddlePaddle的强化学习算法DuelingDQN  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169453

E、动态图项目精选合集

在以往的项目中，我们主要以动态图为主，10月刊里，我们听到了很多用户的呼声，特地退出了一批动态图的实现案例，让大家体验到各种算法的动态图实现的优势，包括DPN算法，并在公开的蔬菜数据集上进行了模型训练以及验证。还有MobileNet、MobileNet-v2、DisResNet、SE_ResNeXt等各种前沿算法，让大家一次体验个够！

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类DPN算法（动态图版）  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169391

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet（动态图版）   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169429

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet-v2（动态图版）  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169403

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-DisResNet（动态图版）  https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169406

Ø  用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt（动态图版）   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/169412

last but not least，现在正好有一个活动：只要您fork其中不同合集的三个项目并运行（ABCDEF六个合集中任选三个合集分别fork一个项目即可），然后在楼层内回复，均有机会获得百度定制数据线、移动电源和Tesla V100 100小时算力卡哦~~

PS:现在项目支持评论了哦～大家可以踊跃发言提问～对于感兴趣的作者，也可以点击头像或昵称去他的个人主页查看更多学习内容～

活动时间：11.12~12.30（分两次抽奖~~每个用户限参与一次）

希望大家踊跃参与哦！也希望大家多多贡献高质量的项目，期待11月的精选月刊里能看到你的项目~