Йоханна Пингель

Или Обучение во времена Коронавируса

После нескольких онлайн-встреч и виртуальных разговоров я узнал, что есть много способов, с которыми люди справляются с неожиданной работой из дома. Моя бездоказательная теория гласит, что люди попадают где-то в этот спектр:

Я бы охарактеризовал очень слабое желание как: «Я не хочу начинать что-то новое, давай просто попробуем пройти через это». И действительно сильное желание: «У меня больше свободного времени, чем раньше, я должен узнать что-то новое!»

Мое личное недельное путешествие выглядит примерно так:

Если и когда вы хотите узнать что-то новое, я составил список ресурсов по глубокому обучению. Ниже приведен ряд ресурсов для глубокого обучения, которые могут занять от 5 минут до 3 часов в зависимости от того, что вы ищете. Я собрал сообщения в блогах, примеры, видео и полные курсы (все бесплатные) и распределил по различным группам, которые, как мне казалось, имели смысл.

Ресурсы для глубокого обучения

Список избранных сообщений блога:

** Deep Beer Designer - самая популярная публикация всех времен

Учебные и учебные материалы (от начального до продвинутого)

Введение: начните работу с MATLAB и глубоким обучением менее чем за 60 минут

Этап 1. Технические вычисления

Этап 2. Глубокое обучение

Практическое обучение: начните работу с MATLAB и Deep Learning с помощью этих бесплатных практических руководств

Этап 1. Технические вычисления

  • MATLAB Onramp (Практическое руководство, 2 часа)

Этап 2. Глубокое обучение

Deep Learning Deep Dive: начните работу с Deep Learning с помощью этих интерактивных видео и руководств

Интересные руководства в документации

Начало работы с семантической сегментацией с использованием глубокого обучения

Учебное пособие из 4 частей по использованию глубокого обучения для сегментации и маркировки изображений.

Введение в глубокое обучение для аудио приложений

Узнайте, как разрабатывать аудиоприложения с глубоким обучением, обычно путем создания наборов данных и доступа к ним, предварительной обработки и изучения данных, разработки прогнозных моделей, а также развертывания и совместного использования приложений.

Интересные примеры

Подписание изображений с использованием сетей внимания

Узнайте, как с вниманием обучить модель глубокого обучения для создания подписей к изображениям.

Передача нейронного стиля с помощью глубокого обучения

Примените стилистический вид одного изображения к содержимому сцены второго изображения.

Распознавание речевых команд с использованием глубокого обучения

Узнайте, как обучить модель глубокого обучения, которая обнаруживает присутствие речевых команд в звуке.

Обучить агента DQN уравновешивать систему тележки и стойки

Узнайте, как обучить сетевой агент с глубоким Q-обучением балансировать систему тележек, смоделированную в MATLAB.

Первоначально опубликовано на https://blogs.mathworks.com 7 апреля 2020 г.