嘔心瀝血了大半年羊精，《深度有趣》人工智能實戰(zhàn)項目合集谓厘，終于完工上線了磁浇！
《全椙罄洌》課程（https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003520028）獲得好評之后，我一直打算再出一門課翰撑。
大方向和人工智能相關(guān)罩旋，但具體內(nèi)容做什么考慮了很久。
理論部分已經(jīng)有很多神級大佬的工作，例如吳恩達(dá)老師的深度學(xué)習(xí)微專業(yè)課（https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm）瘸恼，所以不在這塊花重復(fù)力氣劣挫。
一個更好的選擇是主打?qū)崙?zhàn)，講解和人工智能相關(guān)的各領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)項目东帅。
但又不僅僅是實戰(zhàn)压固，因為對項目所涉及的原理和模型也會加以討論和深入。
我把這門課命名為《深度有趣》靠闭，因為有趣才樂于鉆研帐我，因為鉆研才深度有趣。
課程特點
《深度有趣》使用Python3愧膀、TensorFlow1.9和Keras2.2拦键，課程特點概括為三句話：
- 精彩絕倫的實戰(zhàn)項目合集；
- 匠心打造檩淋、誠意出品芬为；
- 開源！開源蟀悦！開源媚朦！
為什么是精彩絕倫的實戰(zhàn)項目合集？《深度有趣》包括了30多個實戰(zhàn)項目日戈，涵蓋計算機(jī)視覺询张、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)浙炼、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等多個方面份氧。
為什么是匠心打造、誠意出品弯屈？《深度有趣》每節(jié)課涉及的文檔蜗帜、數(shù)據(jù)、代碼都經(jīng)過了精心整理和反復(fù)校對资厉，182頁的課程說明文檔使用Latex編寫钮糖，只為追求更好的排版效果。
最后是開源酌住！開源！開源阎抒！重要的事情說三遍酪我！《深度有趣》涉及的所有文檔、數(shù)據(jù)且叁、代碼都哭，全部開源：
- Github項目：https://github.com/Honlan/DeepInterests，包括182頁的課程說明文檔；
- 網(wǎng)盤：https://pan.baidu.com/s/1zQRTR5X9JVUxQKNUZxyibg欺矫，包括數(shù)據(jù)和代碼纱新，分為完整版和精簡版兩個版本，前者包括項目所涉及的完整內(nèi)容穆趴，后者只包括最后執(zhí)行所需的必要文件脸爱；
- 也可以關(guān)注我的微信公眾號，宏倫工作室未妹，發(fā)送消息“深度有趣”即可下載課程說明文檔簿废。
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如果覺得《深度有趣》不錯，可以通過購買配套的視頻課程支持我络它。
視頻課程提供了對每一課內(nèi)容的詳細(xì)講解族檬，包括深入的原理討論、逐行的代碼解讀和完整的操作演示等化戳，讓你更快单料、更好、更輕松点楼、更全面地掌握每一個項目扫尖。
視頻課程掛在網(wǎng)易云課堂上，https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004777011盟步，原價499藏斩，截止至9月14號，七天限時優(yōu)惠399中却盘。
課程概覽
《深度有趣》目前準(zhǔn)備了30課狰域，但學(xué)無止境，以后還會繼續(xù)出第二季黄橘、第三季兆览。
快速地看一看，課程包括了哪些實戰(zhàn)項目塞关。
高端又一般的詞云（這個和人工智能沒啥關(guān)系抬探，只是單純地想找個地方講一下詞云）。
圖像風(fēng)格遷移帆赢，讓普通照片具備藝術(shù)作品風(fēng)格小压。
自編碼器實現(xiàn)圖片去噪。
變分自編碼器學(xué)習(xí)數(shù)字的隱層表示椰于。
DCGAN生成手寫數(shù)字怠益。
DCGAN生成人臉圖片。
InceptionV3實現(xiàn)圖片分類瘾婿。
LSTM預(yù)測時序數(shù)據(jù)蜻牢。
通過TensorFlow進(jìn)行物體檢測烤咧。
一起來動動手，實現(xiàn)手部檢測器抢呆。
基于Skip-Gram訓(xùn)練詞向量并應(yīng)用煮嫌。
使用Dlib完成多項圖片處理任務(wù)。
通過雙向LSTM和全卷積網(wǎng)絡(luò)分別訓(xùn)練中文分詞模型抱虐。
WGAN改善圖片生成的質(zhì)量昌阿。
使用CGAN和ACGAN控制生成人臉的性別。
生成金發(fā)紅眼雙馬尾的二次元萌妹子梯码。
pix2pix配對圖片翻譯和黑白圖片上色宝泵。
CycleGAN實現(xiàn)非配對圖像翻譯。
DQN強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩Flappy Bird轩娶。
DreamDream眼中的奇異風(fēng)格圖片儿奶。
歌詞和古詩自動生成。
判斷兩句話是否是同一個意思鳄抒。
根據(jù)圖像自動生成標(biāo)題闯捎。
訓(xùn)練基于注意力機(jī)制的翻譯模型。
定位服飾中的關(guān)鍵點许溅。
WaveNet實現(xiàn)語音識別和方言分類瓤鼻。
快速圖像風(fēng)格遷移，將普通照片快速轉(zhuǎn)換為多種藝術(shù)風(fēng)格贤重。
前置課程
學(xué)習(xí)《深度有趣》之前茬祷，推薦先按需了解一些前置課程：
- 《Python基礎(chǔ)入門》：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005461017，我出的Python入門課并蝗，面向零編程基礎(chǔ)的同學(xué)祭犯，主要講解Python核心語法；
- 《深度學(xué)習(xí)微專業(yè)》：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm滚停，吳恩達(dá)老師出的深度學(xué)習(xí)理論課沃粗，內(nèi)容全面而有深度，對掌握深度學(xué)習(xí)各方面理論知識很有幫助键畴；
- 《全棧數(shù)據(jù)工程師養(yǎng)成攻略》：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003520028最盅，我出的Python實戰(zhàn)課，從采集起惕、存儲涡贱、分析和可視化等角度講解如何用Python實現(xiàn)一些數(shù)據(jù)項目，有助于提升個人編程能力惹想。
如果還不會Python盼产，那么第一門課自然是必須的；后兩門課非必須勺馆，但對于鞏固理論基礎(chǔ)戏售、提升編程能力都頗有裨益，建議有時間也學(xué)習(xí)一遍草穆。
寫在最后
大半年努力的成果灌灾，獻(xiàn)給每一個有趣的靈魂。
