DW组队学习

Datawhale学习笔记-飞桨AI-Task04:理论基础:深度学习神经网络算法的基本原理

0 条评论 DW组队学习 无标签 天空David
使用深度学习的好处——降低对专业知识的边际依赖传统方法:人工特征提取+分类器当前方法:具备自动从原始数据中提取模式的能力深度学习面临的挑战——语义鸿沟图像的底层视觉特性和高层语义概念之间的鸿沟:相似的视觉特性,具有不同的语义概念。相似的语义概念,具有不同的视觉特性。步骤:Step1:建立模型选择什么样的网络结构选择多少层数,每层选择多少神经元激活函数:可以增强网络的表达能力,使用激活函数将“...

Datawhale学习笔记-飞桨AI-Task03:图像数据和文本数据的基本处理方法

0 条评论 DW组队学习 无标签 天空David
Task03:图像数据和文本数据的基本处理方法因为作业选题是CV方向,所以针对CV的处理方法做一点笔记。数据增强:可以调用paddle.vision内transforms的一些api,调整亮度、对比度、饱和度、色调、裁剪、翻转、旋转等操作自制图片数据集:PaddleOCRLabel(内嵌模型)、EISeg(可导入模型参数)、Labelimg(手动标注,主要用于目标检测voc格式)、label...

Datawhale学习笔记-飞桨AI-Task02:头脑风暴:让人拍案叫绝的创意是如何产生的?

0 条评论 DW组队学习 无标签 天空David
今天依然是简单做个笔记。重视创意:好项目需要创意1.以终为始:从需求出发,挖掘好创意,场景驱动项目如:社会治理、产业需求、趣味游戏2.数据先行:围绕已有的开源数据集去思考应用场景及实现技术数据集平台:AIStudio、格物钛、Kaggle、和鲸等这里再补充记录几个我用到过的:Amazon WebServices(AWS)datasetsGoogledatasetsYoutubelabeled...

Datawhale学习笔记-飞桨AI-Task01:先导课:你想被AI替代,还是成为AI的创造者?

0 条评论 DW组队学习 datawhale 飞桨 天空David
Task01:先导课:你想被AI替代,还是成为AI的创造者? 先回答一下问题,我想创造可以替代自己的AI(bushi)计算机的发展史:越来越小,越来越快 这里正好归纳一下最近预习的计算机组成原理网课第二章:计算机发展主要取决于电子技术的发展和计算机体系结构技术的发展。英特尔曾经的董事长Gordon Moore在一篇《让集成电路添满更多的元件》观察报告中提出Moore定律—...