考试时间:.8.24
本人图像处理与模式识别专业,有一定的基础。
10多天之后参加百度深度学习工程师认证,记录中
考试参考资源:
/paddlepaddle/openCourses(个人感觉讲的不是很好,有点无趣(背书),最好是结合博客及相关文献进行了解)
第一天:
机器学习入门
第1章
监督学习与非监督学习简介
第2章
经典监督学习算法-决策树
第3章
经典监督学习算法-回归算法
第4章
经典非监督学习算法-Kmeans聚类
第5章
经典非监督学习算法-期望最大算法(EM算法)
第6章
课程总结
深度学习基础
第1章
正则化概述
第二天
机器学习模型
第1章
回归模型
第2章
分类模型
第3章
分类模型(二)
Python基础入门
第三天
机器学习模型
第4章 聚类模型
第5章 降维模型
1.奇异值分解
2.PCA降维
3.LDA
第6章 机器学习模型复杂度度量
第7章机器学习模型评估指标
回归问题评估指标:
分类问题评估指标:
第四天
AI核心技术
第1章
迈入现代人工智能的大门
第2章
机器能“看”的现代技术
第3章
循环网络原理、模型及应用 (语音识别,自然语言处理)
第4章
CNN和RNN应用
AI趣味课堂
第五天
KNN算法:/jyroy/p/9427977.html
朴素贝叶斯:/lliuye/p/9178090.html
LR算法:/p/f89a19df2995
SVM算法
CART算法:/baimafujinji/article/details/53269040
RF算法
Adboost算法
GBDT算法
k_means
DBSCAN
第六天
1.Bagging、ensemble、boosting关系:
/bymaymay/article/details/77824574
2. L1、L2范数,区别:
/zchang81/article/details/70208061
/pan060757/article/details/73321681
3.偏差、方差:
/question/20448464
4.衡量距离的方法有哪些:
/archives/2317.html
第七天
Inception系列网络
Resnet系列网络
attention机制
loss
第八天
线下课程精彩回顾
第九天
卷积计算
conv、pool反向传播
paddlepaddle学习:.cn/start
第十天
深度学习中的数学:/view/4132976d842458fb770bf78a6529647d26283458.html
1.求极限:/view/dcd1a2c0ec3a87c24128c427.html
2.求积分:/view/e0c4a963f5335a8102d220f5.html
3.求导数:/view/8ebf99b5370cba1aa8114431b90d6c85ed3a887e.html
4.凸函数与极值:
5.最优化方法:
6.古典概率:
7.常用概率分布:
8.贝叶斯分布:
9.假设检验:
10.矩阵与向量:
11.矩阵的计算:
12.特征值与特征向量:
1.监督学习与非监督学习:/jwh_bupt/article/details/7654120
2.强化学习:/trillion_power/article/details/70992333