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deeplearning 关键词解读_deeplearning over view(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

deeplearning 关键词

𐟔AI营销必备：26个关键词解析 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝩢†域术语繁多，对于营销人来说，掌握这些关键词至关重要。以下是26个AI营销必备关键词及其解析： 1️⃣ 人工智能（Artificial Intelligence）𐟤– 2️⃣ 人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）𐟓– 3️⃣ 机器学习（Machine Learning）𐟓ˆ 4️⃣ 深度学习（Deep Learning）𐟧 5️⃣ 神经网络（Neural Network）𐟕𘯸 6️⃣ 训练集（Training Set）𐟓š 7️⃣ 过拟合（Overfitting）❌ 8️⃣ 欠拟合（Underfitting）❌ 9️⃣ 迭代（Iteration）⏳ 𐟔Ÿ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）𐟗㯸 1️⃣1️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning, RL）𐟒ꊱ️⃣2️⃣ 大语言模型（Large Language Model, LLM）𐟗㯸 1️⃣3️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）𐟑€ 1️⃣4️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）𐟓š 1️⃣5️⃣ 模型蒸馏（Model Distillation）𐟔 1️⃣6️⃣ 分布式训练（Distributed Training）𐟒𛊱️⃣7️⃣ 个性化推荐（Personalized Recommendation）𐟎️⃣8️⃣ 协同过滤（Collaborative Filtering）𐟤 1️⃣9️⃣ 动态定价（Dynamic Pricing）𐟒𐊲️⃣0️⃣ 需求预测（Demand Forecasting）𐟓Š 2️⃣1️⃣ 聊天机器人（Chatbot）𐟤– 2️⃣2️⃣ 实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）⚡ 2️⃣3️⃣ 点击率预测（Click-Through Rate Prediction）𐟎️⃣4️⃣ 聚类分析（Clustering Analysis）𐟓Š 2️⃣5️⃣ 营销自动化（Marketing Automation）𐟚€ 2️⃣6️⃣ 人工智能价值对齐（AI alignment）✅ 掌握这些关键词，让你在AI营销领域更加游刃有余！𐟒𜢜耀

大模型时代，NLP如何入门？在大模型时代，NLP初学者该如何入门呢？以下是一些实用的建议： 𐟓š 基础知识：虽然传统的分词和词性标注算法在大模型时代被替代得非常厉害，但在入门阶段还是需要掌握一些基础知识。数学方面，高数、线数和概率统计是必备的，但不必过于深入，大学水平即可。编程方面，Python是绕不过去的，掌握基本语法、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）以及函数即可。 𐟏ƒ‍♂️ 快速进入Transformer：直接学习Transformer模型的基本架构和原理，包括自注意力机制、位置编码和多头注意力等。推荐一些经典课程：吴恩达的deeplearning系列课程、斯坦福CS224-深度学习自然语言处理以及李沐老师的《动手学深度学习》。选自己能听得下去的课程，完成作业，构建完整的知识体系。 𐟒𜠩ṧ›ž践：除了参加学校实验室的项目，还可以通过做开源项目、参加实习以及参加竞赛来积累项目经验。竞赛项目一般会提供基本的数据集和要解决的问题，同时也会给出一些baseline代码作为参考，非常有助于入门学习。推荐一些竞赛社区：Kaggle、阿里云的天池大赛以及和鲸、华为云、datafountain等国内的竞赛。 𐟓– 阅读经典论文：大量阅读经典论文是积累知识和理解最新进展的重要途径。关注细分领域的经典论文和前沿方案，针对论文中提到的陌生知识点进行有意识地学习。还可以通过关注论文的引用和参考文献来扩展阅读范围。总之，在大模型时代，选择私有化部署一套自己的百亿量级的大模型的情况非常多，因此项目实践中不仅要锻炼编码能力，还要锻炼工程能力。积累的过程中要持续消化，对于前沿方案，要在可能性、局限性、应用前景和潜在风险等方面有自己的思考。

2025年挪威极光冬校：AI与极光共舞 𐟏력� ᯼šUIT 挪威北极大学 𐟎‰ 名称：Northern Lights Deep Learning Conference + Winter School 𐟓… 时间：2025年1月6日至1月10日 𐟓 地点：挪威Troms㸊𐟔 截止日期：提前批2024年12月15日，最终截止2025年1月1日 𐟔Ž 如何找到我们：查看图2，搜索关键词 NLDL 2025 𐟒𐠨𔹧”诼š 仅注册会议（1月7日至1月9日）：学生130欧元，教职200欧元，其他280欧元注册会议+冬校：学生150欧元，教职215欧元，其他300欧元包含全程午餐和茶点 𐟎‰ 其他活动：社交活动北极体验中心：85欧元极光小镇夜晚（5小时）：80欧元 𐟓š 内容：统计与机器学习中的不确定性与认识不确定性负责任的、可解释的人工智能 LLM大型语言模型（需要Python基础）快来加入我们，体验极光的美丽与AI的魅力吧！

布尔算符在文献检索中的妙用今天，我们团队迎来了一位新成员，她在看到导师使用布尔算符快速检索文献时，简直惊呆了！原来，布尔算符在学术研究中竟然有如此强大的作用。于是，我决定和大家分享一些关于布尔算符的小技巧，帮助你们在文献检索时更加高效和精确。布尔算符的三大类型： AND 功能：缩小搜索范围，确保结果包含所有关键词。示例："artificial intelligence" AND "healthcare" 应用场景：适用于需要找到同时包含多个特定概念的文献。例如，你在研究人工智能在医疗保健中的应用时，使用 AND 可以确保结果同时包含这两个概念。 OR 功能：扩大搜索范围，确保结果包含至少一个关键词。示例："machine learning" OR "deep learning" 应用场景：适用于需要找到包含任意一个相关概念的文献。例如，你在寻找机器学习或深度学习相关的文献时，使用 OR 可以找到包含任意一个关键词的结果。 NOT 功能：排除包含某个关键词的结果。示例："climate change" NOT "global warming" 应用场景：适用于需要排除不相关概念的文献。例如，你在寻找关于气候变化的文献，但不希望结果中出现全球变暖的内容时，可以使用 NOT 排除不需要的部分。 𐟌Ÿ 综合应用：结合使用：可以组合多个布尔算符进行复杂搜索，例如：("artificial intelligence" OR "machine learning") AND "education" NOT "primary school" 关键词优化：根据研究主题调整关键词和布尔算符的组合，达到最佳搜索效果。 𐟑颀𐟎“𐟑袀𐟎“ Tips for You: 使用引号：引号用于精确匹配词组，可以避免搜索引擎拆分关键词。例如，搜索 "climate change" 比搜索 climate change 更精确。反复尝试：不同的数据库和搜索引擎可能对布尔算符的处理稍有不同，多尝试几次，找到最适合的搜索方式。如果一个关键词搜索不理想，尝试更换不同的表述，尤其是中翻英，有时候翻译不准确会错过很多文献。参考文献追踪：结合布尔算符和参考文献列表，能更系统地找到相关文献。 𐟑颀𐟏력𐏧𛓯𜚊布尔算符真的是文献检索的神器！希望这些方法能帮助大家在查找文献时更加高效！如果你有其他实用的查找方法，也欢迎分享哦～

熬夜也要看完！吴恩达大模型学习指南 𐟚€ DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程，迅速成为了大模型学习的现象级课程，备受瞩目。随后，吴恩达教授与 LangChain、Huggingface 等机构合作，推出了多门深入学习课程，帮助学习者全面、深入地掌握大模型的使用和开发技巧。 𐟔 在《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程推出之初，DataWhale 团队便开始投入学习与开源建设，将每一门课程翻译为中文版，复现其代码，并在课程基础上探究了 Prompt 的实现及调优，实现了中英双语 Prompt 的效果对比，持续优化和更新课程内容。 𐟌Ÿ 目前，DataWhale 基于吴恩达大模型系列课程打造的开源项目《面向开发者的 LLM 入门教程》已完成六门课程的中文版制作，Github 获 star 达 6K。

一图搞懂机器学习的所有分支 𐟎œ𚥙襭椹是人工智能的核心，涵盖了多种算法和方法。这张图带你一览机器学习的全貌，包括其主要分支和相关算法： 1️⃣ 监督学习 (Supervised Learning) 𐟓ˆ 回归 (Regression)：线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归等。 𐟓Š 分类 (Classification)：逻辑回归、朴素贝叶斯、K-NN、SVM、决策树等。 2️⃣ 无监督学习 (Unsupervised Learning) 𐟏 聚类 (Clustering)： K-Means、DBSCAN、均值漂移等。 𐟛’ 关联规则学习 (Association Rule Learning)： FP Growth。 𐟓‰ 降维 (Dimensionality Reduction)： PCA、t-SNE等。 3️⃣ 强化学习 (Reinforcement Learning) 𐟏† Q-Learning、SARSA、DQN和A3C等算法。 4️⃣ 集成学习 (Ensemble Learning) 𐟧頥 †叠法 (Stacking) 𐟌𓠨ㅨ⋦𓕠(Bagging)：如随机森林。 𐟚€ 提升法 (Boosting)： AdaBoost、XGBoost、LightGBM等。 5️⃣ 神经网络与深度学习 (Neural Networks and Deep Learning) 𐟧 卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、自编码器等。这张图为你提供了机器学习各个领域的清晰路线图，助你深入了解每个领域的应用和方法。

每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、MightyMoud/sidekick 有超过 5.5k Star，使用 Go 开发，Sidekick项目使得个人项目托管变得简单、经济，仅需简单设置即可在VPS上快速部署应用，实现零停机更新和高可用性。 2、frappe/erpnext 有超过 21.7k Star，使用 Python 开发，ERPNext是一个免费开源的企业资源规划（ERP）系统，提供包括会计、库存管理、CRM、销售、采购等在内的全面业务管理功能，建立在Frappe框架上。 3、kamranahmedse/developer-roadmap 有超过 296.5k Star，roadmap.sh提供互动式教育内容，帮助开发者通过社区驱动的路线图、文章和资源，规划职业发展路径和提升技能。 4、apache/gravitino 有超过 1.1k Star，使用 Java 开发，Apache Gravitino为构建高性能、地理分布式和联邦元数据湖的开放数据目录提供支持，实现多区域数据单一真相源。 5、fengdu78/deeplearning_ai_books 有超过 18.1k Star，吴恩达教授的deeplearning.ai课程提供深入浅出的深度学习知识，涵盖CNN、RNN、LSTM等关键技术，并通过实战项目帮助学员解决现实问题。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024

如何快速入门AI算法？这些资源推荐给你！最近看到很多同学对AI算法感兴趣，觉得既有趣又有前途。那么，如何入门呢？今天我来给大家分享一些实用的资源和方法。基础知识推荐 𐟓– 好书推荐首先，强烈推荐两本书：《统计学习方法》和《机器学习》。这两本书是我们常说的“西瓜书”，非常经典。视频课程吴恩达的《深度学习 deeplearning.ai》和李沐的《动手深度学习》也是不错的选择。GitHub上还有很多人整理的笔记，可以直接搜索“deeplearning.ai”找到相关资源。斯坦福CS231n 这门课是AI圈领军人物李飞飞老师设计的，质量和内容都很棒。可以在小破站上搜索相关课程。论文阅读建议从经典论文开始看起，比如resnet、inception等。遇到不懂的地方可以搜索相关讲解，有很多人分享经验。实战项目 𐟒𛊩ṧ›ž践可以从最经典的CIFAR-10分类项目开始，逐步过渡到目标检测项目。GitHub上有一些开源代码，可以下载下来熟悉一下代码含义。一些经典数据集也要了解，比如ImageNET和COCO。竞赛参与可以在Kaggle、天池等平台上找到一些比赛。组队参赛可以学到很多东西，比如分析题目、处理数据、思考方法、代码实现、提交、修改方案、名次提升等等。总结快速入门AI算法并不难，但算法知识体系庞大，不是一朝一夕能掌握的。先对整体有一个大概了解，知道每个名词的含义，然后逐步深入了解知识点。通过项目实践和竞赛参与，不断提升自己的理解能力和编程能力。希望这些资源和方法对你有帮助，祝你早日成为AI算法高手！

辞职追梦：四个月的自我提升之旅年初的时候，我毅然决然地从一家央企辞职了，决定脱产四个月，专心追梦。这段时间里，我经历了很多，也学到了很多。今天就来和大家分享一下我的近况吧！教资和普通话证书 𐟓š 首先，我拿下了高中数学教师资格证，还顺利通过了普通话二级甲等考试。虽然这些证书可能对找工作帮助不大，但对我来说，这是一次自我挑战和提升的机会。心仪学校的夏令营 𐟌𓊥œ襏‚加心仪学校的夏令营时，我结识了很多年轻的大佬，还幸运地认识了教授。虽然这次夏令营没有拿到PhD Offer，但这次经历让我更加坚定了自己的目标。编程学习 𐟒𛊨🙦—𖩗𔯼Œ我完成了密歇根大学的C编程系列课程，教授是Charles，虽然不如我之前本科上的Python课，但也让我复习了C语言。同时，我还看完了Dennis Ritchie的《The C Programming Language》。机器学习课程 𐟓ˆ 我刷完了deeplearning.ai和Harvard重置的Machine Learning Specialization，虽然新的Python授课不如之前的Octave授课，但我还是学到了不少新知识。中文机器学习资料 𐟓– 我还看了台大林轩田的《机器学习基石》和《机器学习技法》，这是中文资料里最赞的！此外，还看了Harvard的CS50x，感觉国内的本科教育真的和国外有巨大差距。其他书籍 𐟓š 我还看完了《Approaching (almost) any machine learning problem》、《向加泰罗尼亚致敬》、《华为数据之道》、《gczy abc》、《概率论与数理统计陈希孺》和《linear algebra done right》。正在进行的事情 𐟏ƒ‍♂️ 目前，我正在刷Harvard的Data Science系列课程，发现这个Harvard教授是JHU教Data Science的前同事，真是缘分啊！套磁教授 𐟓슦ˆ‘还在研究套磁教授的相关研究，希望能找到更多的机会。 Crush Course: Computer Science 𐟓š 这本书很有趣，是科普向的CS导论，如果高中毕业就能发现就好了。短期计划 𐟓… 准备试试UC Berkeley体系的课程CS61A, CS61B, CS61C，看到很多大佬推荐这几门课。看完Harvard的data science后，准备把很多年前没看完的JHU Data Science刷完，接下来就是UCB的data8，data100。 ASL这本书一直没看，堆在家里，一直是我的心病。有空了一定要把前几个月挖的坑：《现代艺术150年》、《哲学导论》和《中国通史》看完。长期计划 𐟓… 按TYCS指南把课程都刷一遍。还是想把ESL, MLAPP, PRML这些神作给补完。本科数学系的核心课程想再过一遍。费曼物理学讲义！总的来说，这四个月的学习和经历让我更加明确了自己的目标和方向。希望未来的日子里，我能继续保持这种热情和毅力，追逐自己的梦想！

免费Gen AI课！必学𐟔劦œ€近发现了一门超棒的Gen AI课程，吴恩达大佬说：“未来取代你的可能是会用AI的人，而不是AI本身。”为了不被淘汰，赶紧学起来吧！ 1️⃣ 谷歌初学者指南：生成式AI学习路径 𐟓š 课程内容：谷歌为初学者提供的Gen AI课程，从零开始介绍生成式AI的概念，包括大语言模型的基础知识和Responsible AI原则。 𐟎“ 学习平台：谷歌 ⏱️ 课程时长：7.5小时 𐟑堩€‚合人群：无编程/AI基础的新手 2️⃣ 百度世界2024 AI公开课 𐟓š 课程内容：百度世界2024将于11月12号在上海世博中心举办，现场有30+场AI公开课，涵盖无界新知、产业变革、应用已来和实战为王四大专场。 𐟎“ 学习平台：DeepLearning或Coursera ⏱️ 课程时长：16小时 𐟑堩€‚合人群：有AI/ML基础的朋友 3️⃣ 生成式AI与大型语言模型 𐟓š 课程内容：深入探讨生成式AI和大型语言模型，教授如何使用和理解最先进的自然语言处理技术，以及如何应用这些技术进行生成式任务。 𐟎“ 学习平台：DeepLearning或Coursera ⏱️ 课程时长：16小时 𐟑堩€‚合人群：有AI/ML基础的朋友 4️⃣ ChatGPT提示工程实践 𐟓š 课程内容：理解LLM工作原理，掌握如何应用OpenAI API和提示工程最佳实践，写出高效的提示词指令。 𐟎“ 学习平台：DeepLearning ⏱️ 课程时长：1小时 𐟑堩€‚合人群：有Python基础但无OpenAI基础的初学程序员大家还有其他推荐的Gen AI课程吗？欢迎分享哦！

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