继续咱们百家稷学专题，本次是有三AI在东莞华为松山湖基地进行的培训。百家稷学专题的目标，是走进100所高校和企业进行学习与分享。 分享主题 本次分享是在东莞华为松山湖基地，由社区与华为云负责组织，主题是《“迈向卓越”AIGC生态高级研修工程师》，分享人言有三。 本次主题聚焦当前AIGC领域的核心技术，内容涉及AIGC应用，文本生成领域的核心技术（预训练语言模型与GPT系列等背后的原理），图像生成领域的核心技术（扩散模型与生成对抗网络背后的原理），盘古云大模型生态（基础大模型，行业大模型等）。 以下是部分内容记录（为保证甲乙方权利，不对整个培训内容进行介绍） 本次培训内容非...

继续咱们百家稷学专题，本次是有三AI在东莞华为松山湖基地进行的培训。百家稷学专题的目标，是走进100所高校和企业进行学习与分享。 分享主题 本次分享是在东莞华为松山湖基地，由社区与华为云负责组织，主题是《“迈向卓越”AIGC生态高级研修工程师》，分享人言有三。 本次主题聚焦当前AIGC领域的核心技术，内容涉及AIGC应用，文本生成领域的核心技术（预训练语言模型与GPT系列等背后的原理），图像生成领域的核心技术（扩散模型与生成对抗网络背后的原理），盘古云大模型生态（基础大模型，行业大模型等）。 以下是部分内容记录（为保证甲乙方权利，不对整个培训内容进行介绍） 本次培训内容非...

CNN、RNN等深度学习模型使用的门槛虽然低，但模型参数多，网络结构复杂。输出如何关联模型的参数，在数学上没有很直观的解释，导致模型网络结构的设计以及训练过程中超参数的调试，都非常依赖于经验。结果不好，是数据的问题还是模型的问题，往往分析起来很困难。如果是数据问题，那么到底是什么问题？如果只凭经验，没有一个很科学的分析工具，则会有盲人摸象的感觉。因此，现在有很多的研究者在致力于深度学习模型的可解释性。 在本篇文章中，我们讲解深度学习可解释性领域中的一个重要方向，模型可视化分析。          &nb...

前言 欢迎大家关注有三AI的视频课程系列，我们的视频课程系列共分为5层境界，内容和学习路线图如下： 第1层：掌握学习算法必要的预备知识，包括Python编程，深度学习基础，数据使用，框架使用。 第2层：掌握CV算法最底层的能力，包括模型设计基础，图像分类，模型分析。 第3层：掌握CV算法最核心的方向，包括图像分割，目标检测，图像生成，目标跟踪。 第4层：掌握CV算法最核心的应用，包括人脸图像，图像质量，视频分析，图像编辑。 第5层：掌握算法落地的关键技术，包括模型优化，模型部署。 其中部分课程的主体内容已经更新完毕，比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译...

各位同学，今天有三来发布新书了，名为《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》，本次书籍为我写作并出版的第6本书籍。 前言 2019年5月份我写作了《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》，迄今已经重印5次，被众多读者所认可。可见如下：言有三新书预售，不贵，有料 2019年版（全黑白印刷，正文267页） 只是这是笔者第一次执笔写书，当时笔者在互联网公司上班，时间非常紧，加之自身能力不足和水平所限，所写内容还不算太成熟和完备，仍然有大量可以改进、扩展和深入的空间。近几年，笔者进一步对相关技术进行了潜心研究和实践，对相关技术有了更加深入和全面的认识，其间还出版了几本相关图书，还与...

大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享图像和视频超分辨相关的资源。 作者&编辑|言有三 1基本的超分辨模型 基本的超分辨模型根据上采样（upsampling）在网络结构中的位置和使用方式不同，可以分为三四类，其中SRCNN方法是最早期的深度学习用于超分辨的尝试，取得了超越传统方法的效果，本质上就是上采样加非线性变换网络。 2 基于GAN的超分辨模型 对于图像超分辨这一类生成式任务来说，GAN具有天然的优势，其中SRGAN是一个经典的框架，可以取得非常好的重建结果。 3无监督超分辨模型 如果模型都是基于成对的低分辨率和高分辨率图进行训练的有监督模...

大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享注意力机制的发展和应用。 作者&编辑|言有三 1注意力机制的作用 注意力机制的作用就是找到真正感兴趣的区域，加以处理，使其更好地完成任务，GoogleDeepMind提出的STN模型是一个非常优秀的代表。它可以定位目标并且学习对应的形变，然后进行预处理降低模型学习难度，可以作为基础模型嵌入任何网络，同时它也是一个空间注意力模型。 2自注意力机制 与全连接神经网络相比，卷积神经网络在每一层是局部的，采用了较小的卷积核，感受实际对应到原始图像空间较大的区域，而且随着网络的加深，感受野增加。但是感受野毕竟不是全图，如何能够获得更...

继续咱们百家稷学专题，本次是有三AI在广西电力职业学院进行的暑期课程教学。百家稷学专题的目标，是走进100所高校和企业进行学习与分享。 分享主题 本次分享是在广西电力职业学院进行，主题是《人工智能基础理论与实践》，分享人言有三，时长2周。 本次主题聚焦人工智能与机器学习、深度学习的基础理论，Python相关的机器学习工具（Numpy，OpenCV等），深度学习框架Pytorch，数据处理等内容。 本次实训不仅需要完成课程的学习，还需要最后通过笔试与机试。 本次暑期课程为一个小学期的实践课程，采取理论+实践结合的学习方式，让即将步入大二的学生在较短的时间内掌握了最新的人工智能与深度学...

继续咱们百家稷学专题，本次是有三AI在中国联通集团进行的系统性培训。百家稷学专题的目标，是走进100所高校和企业进行学习与分享。 分享主题 本次分享是在中国联通集团山西邮电学院进行，由51CTO负责组织，主题是《人才强企数字化赋能人工智能深度培训》，分享人言有三，时长21天。 本次主题聚焦人工智能各领域核心技术，内容涉及机器学习与深度学习基础，深度学习经典模型（CNN与Transformer等），计算机视觉综合实践（含StableDiffusion等AIGC前沿领域），自然语言处理综合实践（含ChatGPT等大模型实践），知识图谱理论与实践等内容。 本次培训分为5大板块，第一部分为机器学...

文/编辑|言有三 最近疫情影响了我们的原创更新进度，今天我们来简单谈谈有三AI作死三原则，“不接广告”，“只做系统性原创”，“不追热点”中为什么我们不追热点。 1学习乱象，但求更快 我常常遇到类似于“图像分割初学者上来就撸Mask-RCNN”，“GAN初学者上来就撸StyleGAN”的学习者来提问，一般都会说他们“还没有学会走就想跳”，借用初中数学老师当年批评我们的一句话，“就是一个不压称的秤砣，看起来大，实际很轻”，换成大白话就是根基不稳，影响以后修仙。 我们常常因为追求快而收获慢。 (1)比如程序员查一个bug，往往下意识点开很多回答，然后去匹配答案，目标是想最快解决问题，但却不愿意认...

我们的开源项目https://github.com/longpeng2008/yousan.ai早就存在了，但还是经常会遇到不知道这个项目的学习者。这个项目是我们目前唯一的技术性开源项目，里面包含适合新手学习的教程，代码，以及有三书籍的开源代码，现在请大家重新看一遍有什么，学会利用起这些资源。 超过12个框架的cv学习代码 要掌握好一个开源框架，通常需要做到以下几点： (1)熟练掌握不同任务数据的准备和使用。 (2)熟练掌握模型的定义。 (3)熟练掌握训练过程和结果的可视化。 (4)熟练掌握训练方法和测试方法。 一个框架，官方都会开放有若干的案例，最常见的案例就是以MNISI数据接口+预...

今天给大家分享一个非常优秀的GitHub项目，由GitHub用户ChanChiChoi创建，包括了几乎所有人脸方向的论文，适合需要在人脸领域进行学习的朋友跟读。 项目简介 项目地址为https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition，该项目还参考了如下项目： [1] polarisZhao/awesome-fac [2] L706077/DNN-Face-Recognition-Papers [3] ShownX/FacePaperCollection [4] HansonSun/FaceR...

图像分类专栏已经发布了9篇文章了，今天我就简单的介绍一下自己，聊一聊我和有三AI的那些故事 文/编辑|郭冰洋 从机械转行CV 学了四年机械的自己，在选择研究生导师的那段时间，我每天都在问自己一个问题，以后到底想要做一个什么样的工作。 随着思考的深入，我逐步开始意识到，固守传统的机械领域，对以后的发展规划也许会是一个阻碍。于是我开始搜集一些交叉领域的发展现状，慢慢选中了自己心仪的方向——智能图像检测，也选中了心仪的导师。 由于自己算是半路转行，相关的基础知识掌握的并不牢固，加之摸索初期总是希望全面覆盖，最终却导致什么都没有学精细。 于是我开始转换自己的学习思路，有目的性的搜集更细致方向的文章，...

有三AI平台只专心做原创输出很少扯淡也不蹭热点，不过最近询问的朋友多了，不得不统一写篇文章来回答一下这个大家都很关心的问题，当然，这仅仅是个人观点。 作者&编辑|言有三 目前利用深度学习这个工具可以做很多事情，各大领域(图像，语音，NLP等)，各大行业(娱乐，金融，医疗等)这几年都被玩的风生水起。很多的非本专业的技术人员想转行过来都是应该的，话说回来又有几个人是真正这一行出身的呢，学科都是最近才开设的。 于是问题就来了，怎样才能加入这一行业呢？有很多的答案，我就不说了，下面只阐述个人观点，仅仅是个人观点，不喜欢可移步！ 1假如我招人，最低要求是什么 如果是我招聘深度学习算法工程师...

文/编辑|言有三 还有不到两年就三十岁了，时间不多了，一年之计在于春，想做的也该开始了，自是有了一番思索，才有如此行动，人生有很多选择，不经过一段时间，谁也不知道对与错，或许根本就没有对与错，几万天的生活，哪能算得那么清楚明白，今天发文，就是来说明白一些事情，或许你也曾或者正相似吧。 很多朋友都问我为什么还喜欢发朋友圈，如果朋友圈都不发了，难道发给陌生人看，还是去修佛呢，人总有想交流的观点吧。 何为有三 有三之初，是一个人名的一半。今时今日，三人行必有我师，是为有三，AI摄影羽毛球，是为有三。言而有三，行必有三。下面是我设计的AI公众号的LOGO，亦是有三。更多的介绍，我以前写过一篇文...

大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享图像风格化相关的资源。 作者&编辑|言有三 1基本的图像风格化模型 2015年德国图宾根大学科学家在论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》中提出了使用深层卷积神经网络进行训练，创造出了具有高质量艺术风格的作品。该网络将一幅图作为内容图，从另外一幅画中抽取艺术风格，两者一起合成新的艺术画，从而使得神经网络风格迁移领域诞生。 在此之后，神经网络图像风格化作为一门新的应用方向被研究，从基于图像的优化方法到基于模型的优化方法，从单模型单风格到单模型多风格，甚至任意风格，涌现出了非常多代表性的研究，以及...