หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

1. การแนะนำโครงการ

โครงการนี้เป็นสารานุกรมการเรียนรู้ออนไลน์แบบครบวงจรที่ผลิตโดย Paddlepaddle Paddlepaddle มุ่งมั่นที่จะสร้างนวัตกรรมและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ลึกที่ง่ายขึ้น สำหรับเนื้อหา Paddlepaddle เพิ่มเติมกรุณาเยี่ยมชมเว็บไซต์ทางการของ Paddlepaddle โครงการนี้ครอบคลุม:

หมวดหลักสูตร: การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นศูนย์การเรียนรู้ การเรียนรู้เชิงอุตสาหกรรมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง หลักสูตรพิเศษชุดพายชุดอุปกรณ์หลักสูตรสรุป

หมวดหมู่หนังสือ: Paddle Paddle เวอร์ชันของ "Hand-On Deep Learning"

สมบัติ: คำถามการเรียนรู้ลึก การสัมภาษณ์

หมวดหมู่กรณี: ตัวอย่างการปฏิบัติของอุตสาหกรรมพายพายพายตัวอย่างห้องสมุด (รวมถึงเมืองอัจฉริยะ: การตรวจจับควันไฟ, การตรวจจับหมวกกันน็อกความปลอดภัย; การผลิตอัจฉริยะ: การตรวจจับข้อบกพร่องของเหล็ก, การจับหุ่นยนต์; อินเทอร์เน็ต: การระบุรายงานทางการเงินและการสกัดภาคสนามที่สำคัญ ฯลฯ

จากทฤษฎีไปจนถึงการฝึกฝนตั้งแต่การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ไปจนถึงการใช้งานอุตสาหกรรมสื่อการเรียนรู้ทุกประเภทมีให้โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยให้นักพัฒนาเรียนรู้และเชี่ยวชาญการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งอย่างมีประสิทธิภาพและกลายเป็นพรสวรรค์ข้ามพรมแดนของ AI ได้อย่างรวดเร็ว

  • เนื้อหาที่ครอบคลุม : ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งหรือผู้ใช้อาวุโสคุณสามารถรับสื่อการเรียนรู้ที่จำเป็นในโครงการนี้ได้อย่างรวดเร็ว
  • อุดมไปด้วยรูปแบบ : วัสดุมีความหลากหลายรวมถึงสมุดบันทึกวิดีโอหนังสือการถ่ายทอดสดเกี่ยวกับ Bilibili ฯลฯ ที่สามารถทำงานออนไลน์เพื่อตอบสนองความต้องการของคุณสำหรับการเรียนรู้ทุกที่ทุกเวลา
  • การอัปเดตแบบเรียลไทม์ : รหัสที่เกี่ยวข้องในโครงการนี้ตรงกับรุ่นล่าสุดของ Paddle และนักพัฒนาสามารถเรียนรู้โซลูชันการใช้งานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งล่าสุดในเวลาจริง
  • การแบ่งปัน Frontier : แบ่งปันการตีความบทความล่าสุดและการทำซ้ำรหัสของการประชุมชั้นนำอย่างสม่ำเสมอดังนั้นนักพัฒนาสามารถควบคุมอัลกอริทึมการเรียนรู้ลึกล่าสุดได้แบบเรียลไทม์

หากโครงการนี้มีประโยชน์สำหรับคุณโปรดคลิกที่ด้านบนขวาของหน้าเว็บเพื่อstar❤

? ‍? ฉันเป็นผู้ใช้มหาวิทยาลัย

ฉันหวังว่า: ฉันสามารถเรียนรู้:
การเรียนรู้เชิงลึกเริ่มต้น การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นศูนย์ คำถามการเรียนรู้ลึก รุ่นพายการเรียนรู้ลึก
การเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง 100 คำถามเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในการปฏิบัติทางอุตสาหกรรม หนังสือสัมภาษณ์
การเรียนรู้ลึกที่น่าสนใจ หลักสูตรเด่น , Paddle Paddle Industry ตัวอย่างห้องสมุดห้องสมุด

? ‍ ฉันเป็นผู้ใช้องค์กร

ฉันหวังว่า: ฉันสามารถเรียนรู้:
การเรียนรู้เชิงลึกเริ่มต้น การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นศูนย์ คำถามการเรียนรู้ลึก รุ่นพายการเรียนรู้ลึก
การเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง การเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการปฏิบัติทางอุตสาหกรรมหลักสูตรพิเศษ หนังสือสัมภาษณ์
การเรียนรู้เชิงลึก Paddle Paddle Industry ตัวอย่างห้องสมุดห้องสมุด Paddle Paddle หลักสูตรผลิตภัณฑ์

2. เนื้อหาโครงการ

ประเภทหลักสูตร

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นศูนย์

  • หลักสูตร AI Studio Online: "การเรียนรู้เชิงลึกแบบไม่มีพื้นฐาน" : การรวมทฤษฎีและรหัสการรวมการฝึกฝนและแพลตฟอร์มรวมถึงหลักสูตรวิดีโอ 20 ชั่วโมงที่สร้างขึ้นโดยสถาปนิกที่โดดเด่นของ Baidu ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Paddlepaddle และบุคลากร R&D อาวุโส



  • หนังสือ "การเรียนรู้เชิงลึกแบบไม่มีพื้นฐาน" หนังสือ : หนังสือสนับสนุนสำหรับหลักสูตรนี้เผยแพร่โดยสำนักพิมพ์ Tsinghua เมื่อปลายปี 2563 และขายโดย บริษัท อีคอมเมิร์ซเช่น JD.com/dangdang



หลักสูตรพิเศษ - ซีรี่ส์ Transformer

สำหรับการตีความเนื้อหาซีรี่ส์หม้อแปลงที่ผลิตโดย Paddlepaddle Education คุณสามารถอ้างถึงสองแพลตฟอร์มต่อไปนี้

  • ชุดหลักการและชุดการปฏิบัติ: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24683

  • Paddlepaddle การศึกษาอย่างเป็นทางการบัญชี: https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/908086

สนาม ชื่อบท การแนะนำหลักสูตร ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP รูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วแบบคลาสสิก (ตอนที่ 1)-ประวัติความเป็นมาของการพัฒนารูปแบบที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับประวัติการพัฒนาของแบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน Word2vec, Elmo, Bert, GPT, Bert, การขยายบางส่วน ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP รูปแบบที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อนคลาสสิก (ตอนที่ 1) - Elmo การแนะนำที่ครอบคลุมและละเอียดเกี่ยวกับโครงสร้างแบบจำลอง Elmo ข้อดีและข้อเสีย ฯลฯ ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP รูปแบบที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วแบบคลาสสิก (ตอนที่ 1) - หม้อแปลง อธิบายหลักการพื้นฐานของหม้อแปลงรวมถึงการฝัง, การใส่ใจในตัวเอง, เข้ารหัส, ตัวถอดรหัส, การคำนวณความซับซ้อน, กลไกการแบ่งปันและเนื้อหาอื่น ๆ ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนคลาสสิก (ตอนที่ 2) - GPT การแนะนำที่ครอบคลุมและละเอียดเกี่ยวกับหลักการของ GPT, โหมดการฝึกอบรมก่อนการฝึกอบรมและ finetune, โครงสร้างโมเดล GPT, ข้อดีและข้อเสีย ฯลฯ ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนคลาสสิก (ตอนที่ 2) -Bert การแนะนำที่ครอบคลุมและละเอียดเกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของเบิร์ตงานก่อนการฝึกอบรมและวิธีการปรับแต่งอย่างละเอียดโครงสร้างแบบจำลองของเบิร์ตเองข้อดีและข้อเสีย ฯลฯ ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP ความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน-โรเบิร์ต้า อธิบายการปรับปรุงในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน-โรเบิร์ต้า ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP ความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน-เอิร์นนี่ อธิบายการปรับปรุงในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน: Ernie ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP ความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน-Kbert อธิบายการปรับปรุงในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน: Kbert ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP ความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน-ธู-เอิร์นนี่ อธิบายการปรับปรุงในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน: Thu-Ernie ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP การสร้างแบบจำลองลำดับยาวของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน TRANSFORMER-XL อธิบายการปรับปรุงการสร้างแบบจำลองลำดับยาวของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน: Transformer-XL ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP การสร้างแบบจำลองลำดับยาวของรุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน-xlnet อธิบายการปรับปรุงในการสร้างแบบจำลองลำดับยาวของความเข้าใจภาษาธรรมชาติ: xlnet ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
NLP การสร้างแบบจำลองลำดับยาวของรุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน อธิบายการปรับปรุงการสร้างแบบจำลองลำดับยาวของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน: Longformer ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
การเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง โครงสร้างแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน การทำนายเครื่องหมายวรรคตอนขึ้นอยู่กับอิเลคตร้า ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
การเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง การแยกแบบจำลองก่อน อัลกอริทึมการกลั่นแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน: คำอธิบายโดยละเอียดของผู้ป่วย-KD, Distilbert, Tinybert, Dynabert Models และแบบจำลองการกลั่นของ Tinybert โดยใช้กลยุทธ์ Dynabert ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
CV Transformer-vit, deit ในด้านของภาพ อธิบายหลักการของ VIT และ DEIT โดยละเอียด ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
CV Transformer-swin Transformer ในฟิลด์รูปภาพ อธิบายหลักการของ Swin Transformer โดยละเอียด ลิงค์โน๊ตบุ๊ค
CV แอปพลิเคชันของโมเดลหม้อแปลง DETR ในฟิลด์ CV ในงานตรวจจับวัตถุ อธิบายหลักการของ DETR และการวิเคราะห์รหัสโดยละเอียด ลิงค์โน๊ตบุ๊ค

กลับ

หนังสือ

"การเรียนรู้แบบลึก" ด้วยมือ "เวอร์ชันพาย

โครงการนี้เปลี่ยนการใช้งานรหัส MXNET ในหนังสือต้นฉบับ "การเรียนรู้เชิงลึกแบบมือ" เป็น PaddlePaddle ผู้เขียนหนังสือต้นฉบับ: Aston Zhang, Li Mu, Zachary C. Lipton, Alexander J. Smora และผู้สนับสนุนชุมชนอื่น ๆ ที่อยู่ GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

โครงการนี้มุ่งเป้าไปที่รองเท้าเด็กที่มีความสนใจในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยเฉพาะผู้ที่ต้องการใช้ Paddlepaddle เพื่อการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง โครงการนี้ไม่ต้องการให้คุณมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งหรือการเรียนรู้ของเครื่อง คุณเพียงแค่ต้องเข้าใจคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐานเช่นพีชคณิตเชิงเส้นพื้นฐานความแตกต่างและความน่าจะเป็นและการเขียนโปรแกรม Python ขั้นพื้นฐาน

return [: Arrow_heading_up:] (#0)

ชั้นเรียนสมบัติ

คำถามหนึ่งร้อยคำถามเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

เนื้อหาของคำถามการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งรวมถึงบทพื้นฐานของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งบทขั้นสูงของการเรียนรู้ลึกบทแอปพลิเคชันการเรียนรู้ลึกบทการเรียนรู้การเสริมแรงและหนังสือสัมภาษณ์ สำหรับรายละเอียดโปรดดูแพลตฟอร์มเอกสารจุดความรู้

  • พื้นฐานของการเรียนรู้ลึก

    1. การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

    2. เครือข่ายประสาท

    3. รูปแบบลำดับ

  • การเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง

    1. รูปแบบที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน
    2. เครือข่ายประสาท

  • แอพพลิเคชั่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

    1. วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
    2. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
    3. ระบบที่แนะนำ

  • การปฏิบัติทางอุตสาหกรรม

    1. การบีบอัดแบบจำลอง
    2. การปรับใช้แบบจำลอง

  • การเรียนรู้เสริมแรง

    1. การเรียนรู้เสริมแรง

  • วันสัมภาษณ์

    1. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับการเรียนรู้ขั้นพื้นฐานขั้นพื้นฐาน
    2. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับแบบจำลอง Convolutional
    3. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน
    4. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับการต่อสู้กับเครือข่ายประสาท
    5. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับการมองเห็นคอมพิวเตอร์
    6. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
    7. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับระบบแนะนำ
    8. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับการบีบอัดแบบจำลอง
    9. คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปสำหรับการเรียนรู้การเสริมแรง

กลับ

หมวดหมู่

ชุดแอปพลิเคชันพายพายพาย

สนาม กรณีอุตสาหกรรม แหล่งที่มา เนื้อหาเพิ่มเติม
อุตสาหกรรมอัจฉริยะ การตรวจสอบทางสถิติของเครื่องมือดั้งเดิมในโรงงาน ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อุตสาหกรรมอัจฉริยะ การตรวจสอบคุณภาพของตัวคั่นแบตเตอรี่ลิเธียมสำหรับยานพาหนะพลังงานใหม่ ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อุตสาหกรรมอัจฉริยะ การตรวจหาข้อบกพร่องพื้นผิวของอลูมิเนียม tianchi ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อุตสาหกรรมอัจฉริยะ การตรวจสอบหมวกกันน็อกแข็ง ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
เมืองอัจฉริยะ สนามกอล์ฟการตรวจสอบการสำรวจระยะไกล ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
เมืองอัจฉริยะ การแบ่งส่วนความหมายที่ปกคลุมด้วยหิมะ ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
เมืองอัจฉริยะ การจดจำใบหน้าสำหรับสวมหน้ากาก ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การขนส่งอัจฉริยะ การแบ่งส่วนสายเลนและการตรวจสอบความปลอดภัยของสัญญาณไฟจราจร ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การขนส่งอัจฉริยะ 【 Paddledetection2.0 โครงการพิเศษ】 PP-YOLOV2 Paddlepaddledet เคสพายมากขึ้น
การขนส่งอัจฉริยะ Paddlex ช่วยขับรถโดยไม่มีคนขับ (การตรวจจับยานพาหนะและการแบ่งส่วนสายตามช่องทางตาม YOLOV3) นักพัฒนาบิต kada เคสไม้พายมากขึ้น
การขนส่งอัจฉริยะ การตรวจจับ Eblite_marker นักพัฒนา Tobewell เคสไม้พายมากขึ้น
การขนส่งอัจฉริยะ Paddleoc Paddle Paddle Developer Lonely ไปอย่างรวดเร็ว เคสไม้พายมากขึ้น
การทำฟาร์มและป่าไม้ที่ชาญฉลาด การระบุแผนการที่ดินเกษตรกรรม ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การทำฟาร์มและป่าไม้ที่ชาญฉลาด การจดจำหนอน AI ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การทำฟาร์มและป่าไม้ที่ชาญฉลาด เร็วขึ้นและแข็งแกร่งขึ้น! การฝึกซ้อมเชิงปฏิบัติ PP-YOLO ที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็ว Paddlepaddledet เคสพายมากขึ้น
การทำฟาร์มและป่าไม้ที่ชาญฉลาด Paddlex เริ่มต้นการตรวจจับเป้าหมาย RCNN เร็วขึ้นได้อย่างรวดเร็ว paddlepaddlex เคส Paddlex เพิ่มเติม
การทำฟาร์มและป่าไม้ที่ชาญฉลาด การแบ่งปันการตรวจจับแมลง AI นักพัฒนา AAALKGO เคสไม้พายมากขึ้น
การทำฟาร์มและป่าไม้ที่ชาญฉลาด ใช้การตรวจสอบไฟป่าตาม Paddlex ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การแพทย์ที่ฉลาด การจำแนกประเภทของยาสมุนไพรจีนทั่วไปในการแพทย์ ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การแพทย์ที่ฉลาด การรับรู้โรคตา ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
การแพทย์ที่ฉลาด การแบ่งส่วนการถ่ายภาพ CT ที่ใช้พาย เครื่องกำเนิดรหัสนักพัฒนา เคสไม้พายมากขึ้น
การแพทย์ที่ฉลาด Paddlehub CT การวิเคราะห์การถ่ายภาพของโรคปอดบวม Paddlepaddlehub เคส PaddleHub เพิ่มเติม
การแพทย์ที่ฉลาด ระบบพื้นฐานสำหรับการทำนายแนวโน้มการส่งผ่านของโรคติดเชื้อที่ทำให้เกิดโรคสูงขึ้นอยู่กับ PAGDES PGL ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น การตรวจจับคนตก นักพัฒนา Niki_173 กรณีเพิ่มเติมสำหรับนักพัฒนานี้
อื่น การวางตำแหน่งแอ็คชั่นการแข่งขันฟุตบอล ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น การจำลองเครื่องบินขึ้นอยู่กับการเรียนรู้การเสริมแรง ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น ใช้การจับคู่ความหมายตาม Ernie-Gram ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น "ค่ายเช็คอิน NLP" บทเรียนภาคปฏิบัติ 5: การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของข้อความ paddlepaddlenlp เคส Paddlepaddlenlp เพิ่มเติม
อื่น "NLP Classic Project Collection" 03: เลือกอาหารค่ำวันปีใหม่โดยใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น paddlepaddlenlp เคส Paddlepaddlenlp เพิ่มเติม
อื่น งานการจำแนกประเภท: วิธีระบุอารมณ์ลูกค้าที่ดีหรือไม่ดีในการสนทนาการบริการลูกค้า นักพัฒนา bbking จีน เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น "ค่ายเช็คอิน NLP" หลักสูตรปฏิบัติ 3: ใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเพื่อตระหนักถึงการสกัดข้อมูลการสั่งซื้อด่วน paddlepaddlenlp เคส Paddlepaddlenlp เพิ่มเติม
อื่น กังวลเกี่ยวกับการเขียนคำโฆษณาวาเลนไทน์ของจีนหรือไม่? Paddlehub คำรักถูกสร้างขึ้นสำหรับคุณ (บทความมีลอตเตอรีวันวาเลนไทน์จีน) Paddlepaddlehub เคส PaddleHub เพิ่มเติม
อื่น การตรวจจับข้อบกพร่องของ PCB ขึ้นอยู่กับ paddledetection ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น การติดตามคนเดินเท้าเดี่ยว/หลายเลนส์ขึ้นอยู่กับ Baidu Paddlepaddle (พื้นฐานที่ไม่เป็นทางการ) นักพัฒนาบิต kada เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น Paddleite Raspberry Pi จาก 0 ถึง 1: การตรวจจับ Hardhat การติดตั้งรถขนาดเล็ก (I) คังบนเหวของนักพัฒนา เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น Paddlex, PP-YOLO: สอนคุณทีละขั้นตอนเพื่อฝึกเข้ารหัสและปรับใช้รูปแบบการตรวจจับเป้าหมาย คังบนเหวของนักพัฒนา เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น การจดจำเสียงภาษาจีน ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น Paddlehub การจดจำภาษาจีน OCR หนึ่งคลิก (รุ่นที่มีน้ำหนักเบาพิเศษ 8.1m, ยอดนิยม) ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น การซ่อมแซมรูปภาพของเมืองเก่าปักกิ่ง Paddlepaddlegan เคส Paddlegan เพิ่มเติม
อื่น ความลับของกวีราชวงศ์ซ่งท่องบทกวี - Paddlegan บรรลุการสังเคราะห์ริมฝีปากที่แม่นยำ ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น การรับรู้รหัสการตรวจสอบทำได้ผ่าน OCR ไม้พาย เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น Paddlehub การจดจำภาษาจีน OCR หนึ่งคลิก (รุ่นที่มีน้ำหนักเบาพิเศษ 8.1m, ยอดนิยม) Paddlepaddlehub เคส PaddleHub เพิ่มเติม
อื่น กระบวนการทั้งหมดเข้าใจการแบ่งส่วนภาพที่ใช้ Paddlepaddle ตั้งแต่เริ่มต้น นักพัฒนา Nanting03 เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น พยากรณ์โหลด 0.1 นักพัฒนา Gaomaosheng0 เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น AI ตระหนักถึงการเล่นเงาและสืบทอดศิลปะที่หายไป นักพัฒนา Zohar เคสไม้พายมากขึ้น
อื่น 『การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งค่ายเช็คอิน 7 วัน』 การตรวจจับจุดคีย์ใบหน้า นักพัฒนา tc.long เคสไม้พายมากขึ้น
การเรียนรู้เสริมแรง อัลกอริทึม DDPG ถูกนำไปใช้กับการซื้อขายเชิงปริมาณหุ้น ผู้พัฒนา เคสไม้พายมากขึ้น

พายเรือคอลเล็กชันกรณีวิชาการ

ทิศทางทางเทคนิค ผู้เรียน แหล่งที่มา เนื้อหาเพิ่มเติม
การเรียนรู้ของเครื่องจักร การจำแนกประเภทม่านตา เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
เครือข่ายประสาทไปข้างหน้า การคาดการณ์ราคาบ้านบอสตัน นักพัฒนา AistudioHelper เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ การจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ การจำแนกแมวและสุนัข เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ แอปพลิเคชันเครือข่ายการจำแนกภาพ VGG ในงานการรับรู้แบบหลาย expression นักพัฒนาเจอร์รี่ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ ภาพการจำแนกรูปภาพ นักพัฒนาโง่ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ ใช้ PaddlePaddle เพื่อใช้การจำแนกรูปภาพ - SE_RESNEXT เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ เข้าใจอย่างลึก พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ หม้อแปลงไฟฟ้า พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกรูปภาพ การเรียนรู้ตัวอย่างเล็ก ๆ (การเรียนรู้ไม่กี่ครั้ง) นักพัฒนา deepgege เคสไม้พายมากขึ้น
การแบ่งส่วนภาพ รูปแบบการแบ่งส่วนอินสแตนซ์แบบคลาสสิก RCNN เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การแบ่งส่วนภาพ Paddleseg_deeplabv3+ Paddlepaddleseg เคสไม้พายมากขึ้น
การแบ่งส่วนภาพ การใช้งาน deeplabv3+ ตาม paddlepaddle เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การตรวจจับภาพ การเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง - การตรวจจับวัตถุ เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การตรวจจับภาพ คำอธิบายโดยละเอียดของอัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุ YOLOV3 นักพัฒนา AISTUDIO96069 เคสไม้พายมากขึ้น
การตรวจจับภาพ แอปพลิเคชันของโมเดลหม้อแปลง DETR ในฟิลด์ CV ในงานตรวจจับวัตถุ พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกวิดีโอ การจำแนกวิดีโอ TSN พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกวิดีโอ Paddle2.1 ใช้โมเดลคลาสสิกของการทำความเข้าใจวิดีโอ - TTSM พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกวิดีโอ ใช้การจำแนกวิดีโอตามความสนใจและ BI-LSTM พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
การจำแนกวิดีโอ Timesformer ความเข้าใจวิดีโอจริงของโมเดลหม้อแปลงในฟิลด์ CV พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
กาน ทำความเข้าใจกับ gan คลาสสิกของเครือข่าย enderial generative ในบทความเดียว (Dynamic Graph, Visualdl2.0) นักพัฒนา Futuresi เคสไม้พายมากขึ้น
กาน stargan, attgan, อัลกอริทึม stgan ตาม paddlepaddle เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
OCR การจดจำข้อความ-CRNN ผู้พัฒนา เคสไม้พายมากขึ้น
NLP ใช้งานกาว 9 งานตาม Ernie พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
NLP การประยุกต์ใช้โมเดล XLNET ในฟิลด์ NLP ในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
NLP แอปพลิเคชันของ Ernie Model ในการอ่านความเข้าใจในสาขา NLP พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
NLP การประยุกต์ใช้ Electra ในฟิลด์ NLP ในการทำนายสัญลักษณ์ พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
NLP แอปพลิเคชันของหม้อแปลงในฟิลด์ NLP ในการแปลเครื่อง พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
NLP 【การจับคู่ไม้พาย】คำถาม iflytek - คำถามที่คล้ายคลึงกันของคำถามจีนความท้าทาย 0.9+พื้นฐาน พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
NLP ใช้ bert ด้วย paddlepaddle เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
หลายรูปแบบ 【คลิปไม้พาย】ไม่ว่าคุณจะเขียนอะไรเขาวาดจิตรกรตัวเล็ก ๆ ที่เป็นของคุณ Paddlefleet เคสไม้พายมากขึ้น
การเรียนรู้เสริมแรง จากรหัสไปจนถึงการทำความเข้าใจกระดาษและทำซ้ำอัลกอริทึม MADDPG (PARN) นักพัฒนา Mr. Zheng_ เคสไม้พายมากขึ้น
แนะนำ [การประมาณอัตราการคลิกผ่านตามรุ่น DeepFM] (https://github.com/paddlepaddle/awesome-deeplearning/tree/master/examples/deepfm สำหรับการทำนาย CTR) พายเรือ เคสไม้พายมากขึ้น
แนะนำ ภาพยนตร์ที่แนะนำตาม DSSM เจ้าหน้าที่ของ Aistudio เคสไม้พายมากขึ้น
การกลั่นความรู้ การทดลองกลั่น SSLD ตาม CIFAR100 ไม้กระดานดำ เคสไม้พายมากขึ้น

กลับ

หมวดการแข่งขัน

สนาม กรณีการแข่งขัน แหล่งที่มา แนะนำ
การเรียนรู้ของเครื่องจักร 【เกมพาย】การพยากรณ์เงินกู้ส่วนบุคคลพื้นฐานการพยากรณ์พื้นฐาน+ 0.607 นักพัฒนา W5688414 การพยากรณ์เริ่มต้นการพยากรณ์เงินกู้ส่วนบุคคลส่วนบุคคลอ้างอิงถึงพื้นฐานอย่างเป็นทางการและใช้ไม้พายเพื่อปรับปรุง
NLP 【การจับคู่ไม้พาย】คำถาม iflytek - คำถามที่คล้ายคลึงกันของคำถามจีนความท้าทาย 0.9+พื้นฐาน พายเรือ ปัญหาความคล้ายคลึงกันของจีนปัญหาการท้าทายรุ่น PATDLE โดยใช้ PADDLENLP เพื่อทำภารกิจการประเมินความคล้ายคลึงกันของปัญหาให้เสร็จสมบูรณ์ผ่านการปรับแต่งโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน
NLP การรับรู้ทางอารมณ์ของ Paddlehub ของชาวเน็ตในระหว่างการแพร่ระบาด นักพัฒนา Cchan โครงการนี้เป็นทางออกสำหรับการแข่งขันการรับรู้ทางอารมณ์ของชาวเน็ตในระหว่างการแพร่ระบาดของโรค Paddlehub และ Ernie ถูกนำมาใช้เพื่อระบุอารมณ์ในตำรา Weibo ในระหว่างการแพร่ระบาดของโรค
NLP 【เกมพาย】การทบทวนผลิตภัณฑ์การแข่งขันการสกัดความคิดเห็นพื้นฐาน นักพัฒนา W5688414 พื้นฐานการทบทวนผลิตภัณฑ์ที่ใช้ BERT ของ DataFountain การแข่งขันการสกัดความคิดเห็นพื้นฐานการเพิ่มวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ
NLP 【เกมพาย】ตัวละครหน้าจอการจดจำอารมณ์ความรู้สึกพื้นฐานความแม่นยำ 0.676 นักพัฒนา W5688414 เรื่องราวของตัวละครการจดจำอารมณ์พื้นฐานโดยใช้แบบจำลองเบิร์ต
เสียง 【เกมพาย】การสังเคราะห์โทรศัพท์ นักพัฒนา xyz_916 2021 Xinwang Bank การแข่งขันด้วยเสียงอัจฉริยะ ตั้งแต่ปี 2021.11.17 แผนนี้เป็นครั้งแรกในคะแนนรวมและอันดับที่สองในรายการผลงาน
CV ความท้าทายการจดจำข้อความของฉากจีนความท้าทายพื้นฐาน Xiaodu Aistudio โครงการพื้นฐานของความท้าทายการจดจำข้อความฉากจีนใช้สำหรับการอ้างอิงโดยผู้เข้าแข่งขัน
CV 【เกมพาย】การแข่งขันการจดจำตัวอักษร OCR ที่เขียนด้วยลายมือ นักพัฒนาพีชสีชมพู 2021 การแข่งขันนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์โลกการแข่งขันการรับรู้แบบอักษร Font OCR ที่เขียนด้วยลายมือ
CV 2020 CCF BDCI: การตรวจจับภาพระยะไกลการแบ่งส่วนพื้นฐานการแบ่งส่วน นักพัฒนา lxastro 2020 CCF BDCI: ห้องสมุดโมเดลพื้นฐานสำหรับการแบ่งส่วนการตรวจจับภาพระยะไกลรวมถึงวิธีการฝึกอบรมแบบจำลองพื้นฐานและสคริปต์การประเมินผลการแข่งขัน
CV การแข่งขันนวัตกรรมและการเป็นผู้ประกอบการของจีนครั้งที่ 3: แผนหมายเลข 1 สำหรับการแข่งขันการวางตำแหน่งเป้าหมายการเรียนรู้แบบกึ่งผู้ดูแลกึ่ง นักพัฒนา Zhang Ya Dance แผนแรกสำหรับการแข่งขันตำแหน่งเป้าหมายการเรียนรู้แบบกึ่งผู้ดูแลการแข่งขันตำแหน่งร่วมกันได้คะแนน A-list 0.81425 และคะแนน B-list 0.80428
การขุดข้อมูล 【เกมพาย】การแข่งขันการวินิจฉัยอัจฉริยะกราฟิกอิเล็กทรอนิกส์พื้นฐาน -0.6765 นักพัฒนา W5688414 การแข่งขันการวินิจฉัยอัจฉริยะ Aiwin ECG

กลับ

สรุป

สรุปสื่อการเรียนรู้สำหรับผลิตภัณฑ์พายพาย

ผลิตภัณฑ์ หลักสูตรวิดีโอ ศึกษาเอกสาร
Paddlegan สร้างค่ายเช็คอินเจ็ดวันสำหรับเครือข่ายฝ่ายตรงข้าม
Paddleocr คำอธิบายเกี่ยวกับอุปกรณ์การติดฉลากอัตโนมัติ OCR การตีความของแบบจำลอง OCR ที่มีน้ำหนักเบาพิเศษ 3.5M แอปพลิเคชัน OCR ที่ใช้งานได้จริงและการปรับใช้
ไม้กระดานดำ Paddleclas Series Live Classes
พาย การตรวจจับเป้าหมายค่ายเช็คอิน 7 วัน
Paddlex คำอธิบายโดยละเอียดของงานการแบ่งส่วนอินสแตนซ์ของ Paddlex, คำอธิบายโดยละเอียดของงานตรวจจับวัตถุ Paddlex, คำอธิบายโดยละเอียดของงานการแบ่งส่วนความหมายของ Paddlex, คำอธิบายโดยละเอียดของงานการจำแนกภาพ Paddlex, คู่มือการทำงานของ Paddlex, Paddlepaddle
Paddlehub การสอนเกี่ยวกับมือเพื่อแปลงรุ่น PaddleHub
VDL เครื่องมือการวิเคราะห์ด้วยภาพช่วยในการพัฒนาอัลกอริทึม AI อย่างรวดเร็วและการสาธิตเชิงปฏิบัติของการมองเห็นและการปรับแต่งอัลกอริทึมการเรียนรู้ลึก
API ระดับสูง API ระดับสูงช่วยให้คุณเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
ลูกเป่าลม การประมวลผลภาษาธรรมชาติขึ้นอยู่กับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

กลับ

3. การแลกเปลี่ยนทางเทคนิค

ขอบคุณมากสำหรับการใช้โครงการนี้ หากคุณมีข้อเสนอแนะหรือความคิดเห็นระหว่างการใช้งานคุณสามารถให้ข้อเสนอแนะกับเราเกี่ยวกับ ปัญหา หรือติดต่อเราโดยการสแกนรหัส QR ด้านล่าง นักพัฒนา Paddlepaddle มีความสุขมากที่ได้ช่วยคุณและมีการสื่อสารเชิงลึกและการอภิปรายทางเทคนิคกับคุณมากขึ้น



4. ใบอนุญาต

การเปิดตัวโครงการนี้ได้รับการรับรองโดยใบอนุญาต Apache 2.0

5. เนื้อหาการบริจาค

วุฒิภาวะต่อเนื่องของโครงการนี้ไม่สามารถแยกออกจากการมีส่วนร่วมของนักพัฒนาทั้งหมด หากคุณมีความสนใจในการแบ่งปันความรู้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งคุณยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะมีส่วนร่วมกับเราและเป็นประโยชน์ต่อนักพัฒนามากขึ้น

โครงการนี้ยินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมและข้อเสนอแนะใด ๆ และการมีส่วนร่วมส่วนใหญ่ต้องการข้อตกลงของคุณต่อข้อตกลงใบอนุญาตผู้เข้าร่วม (CLA) เพื่อประกาศว่าคุณมีสิทธิ์และอนุญาตให้เราใช้เงินสมทบของคุณ

ข้อมูลจำเพาะของรหัสการบริจาค

PIP ติดตั้งล่วงหน้า

การติดตั้งล่วงหน้า

หลังจากเพิ่มรหัสที่แก้ไขแล้วไฟล์ที่แก้ไขจะเป็นรหัสเฉพาะ pre-commit จะปรับรูปแบบรหัสโดยอัตโนมัติและดำเนินการหนึ่งครั้ง การกระทำที่ตามมาไม่จำเป็นต้องดำเนินการอีกครั้ง สำหรับรายละเอียดโปรดดูขั้นตอนการร้องขอการส่งการส่งคำตอบที่ยอดเยี่ยม

ผู้มีส่วนร่วม

นี่คือรายการของผู้มีส่วนร่วมที่ยอดเยี่ยม: Yang Zhou, Niki_173, Twelveeeee, Buriedms, Aqouarea, Zhangjin12138, Rerny, Liucongnlp, Lemoncherryfu, Lutianhaoao

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด