100天AI计划 :100-Days-Of-AI-Code 前言

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100-Days-Of-AI-Code

100 Days of Artificial Intelligence Coding。人工智能 100 天

之前推出了一个资源合集 AlphaTree 计划,https://github.com/weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network/
但是不少小伙伴反馈,很多时候资源太多,学起来无从下手 (无奈脸),往往都在收藏夹里吃灰。 于是打算推出一个 人工智能 100 天计划,带大家一起学习 GitHub 上的项目和 AI 的基础知识。而且针对有的小伙伴英文不好的情况,贴心的我还提供了一些翻译链接,如果没有人翻译过,就提供论文机翻给到大家。

如果喜欢,就 star 一个吧。

为什么要做这样的一个 AI100 天计划

网上有不少机器学习的计划,也有一些 roadmap,但是深度学习的不多,而且大多就是论文阅读列表。对于我们很多人来说,很难坚持下去。
所以我从图像入手,将一些重要的论文 ,论文翻译,源代码,面试题 按发展时间,领域整合在一起。作为深度学习这部分学习的基础。

如果大家有兴趣 再召唤其他系列 如 nlp 推荐,硬件机器人等

除了前两周最基础的网络结构外,根据不同的方向可以衍生出多种打卡模式。
每个同学也可以选择自己喜欢方式来进行。
初学者 可以只看知识卡片 或者后期加入刷题 对每个方向有个大概了解。 每天十五分钟。

进阶或者二刷的小伙伴 就可以详细看别人的打卡笔记 或者自己根据资料写打卡笔记
一篇文章和代码 全部吃透 需要点时间。一般一周之内吧。

会提供资料:
1 论文原文,机翻,或者 大家共享的翻译资料。
2 多种官方或者第三方源代码链接,项目提供的参考源码基于 python +pytorch 。
3 论文或者项目 的相关文章 (待开放 你们也可以自己推荐 )

CC-BY-NC-SA 知识共享-署名-非商业性-相同方式共享

按照什么顺序来刷

本计划分八个板块。以基础为主。想要对深度学习有个整个了解的,可以按顺序全刷 

-A 深度学习基础
-B 轻量级网络和大型网络
-C 物体检测
-D 物体分割
-E 人脸,文字的检测与识别
-F 肢体识别
-G GAN 基础
-H GAN 应用

想主要针对 GAN 的小伙伴 可以主刷 A G H E ,因为现在 GAN 在应用上,还是以人的生成较多,可以辅助 F,换装系列 都要用到肢体相关的

图像分析,视频分析的小伙伴:可以试试 A C D E 

希望你们挖掘更多简洁的路径,也希望更多小伙伴加入到这个计划,跟进开发更新的方法和创新应用。

基础部分相对比较简单,每个网络大家尽可能动手去写一写。选择了一些相对轻量的数据库,如 cifar10,大部分小伙伴的机器还是跑得动的。

ObjectClassification.png

第一个月 深度学习基础


B :Week3 轻量级模型 & 剪枝

  • [MobileNet]
  • [MobileNetV2]
  • [SuffleNet]
  • [SuffleNetV2]
  • SqueezeNet-SENet
  • Week4: Resnet 模型变种的发展 和自动学习
  • [ResNeXt]
  • [DPN]
  • [WRN]
  • [NasNet]
  • [MNasNet]

ObjectDetection&Seg.png

第二个月 物体检测和分割

第三个月 与人相关的部分

face

Pose.png

  • F 2-3 周 肢体检测

GAN

第四个月 GAN 生成对抗网络

Art&Ganpic.png

  • GAN 生成式对抗网络
  • G 1-2 周 GAN 基础
    • [GAN]
    • [CGAN]
    • [InfoGAN]
    • [SemiGAN]
    • [ACGAN]
    • [DCGAN]
    • [ProGAN]
    • [SAGAN]
    • [BigGAN]
    • [StyleGAN]

H 3-4 周 GAN 应用

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