NVIDIA之AI Course：Getting Started with AI on Jetson Nano

#前言对抗样本大家都耳熟能详了,但是大家可能觉得离自己比较远,毕竟主要是学术界在做这方面的工作,可能还需要很多数学理论基础,所以没有尝试动手实践过.在本文中,不会提及高深的数学理论,唯一的公式也仅是 ...

在前天的推文中,我们已经学习了深度学习在等强度阶段(6-9月龄)的婴儿脑组织分割和神经发育障碍的症状前疾病预测这两个方向上取得的成绩,但我们也清楚当前研究仍旧处于前期阶段,想在后续研究中获得更多成果还 ...

专栏<图像分类>正式完结啦!我们从数据集展开讲解,由最基本的多类别图像分类一步步深入到细粒度图像分类.多标签图像分类,再到更加有难度的无监督图像分类,随后我们又对图像分类中面临的各种问题展 ...

今天推出一个短篇系列文章,给大家介绍一下Meta Learning元学习. 普通的机器学习目前在学习具体任务的问题上可以达到很好的效果,比如车载场景的意图分类任务(导航,听音乐,查天气,打电话).如果 ...

什么是fine-tuning? 在实践中,由于数据集不够大,很少有人从头开始训练网络.常见的做法是使用预训练的网络(例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络)来重新fine-tuning(也 ...

在工业界的热情参与下,AI行业大会近年来的发展可谓是如火如荼.不过,依然很少有哪个能比得上CVPR在计算机视觉领域的影响力.其中, 又以oral口头报道的文章最具重量级. 那么在CVPR 2019中, ...

不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢,让我们一同进行实验,来探索那暗中作祟的标签噪声! 作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介在数据集制作过程中,由于主观.客观的原因,会导致标签噪声 ...

0 导读领域泛化(Domain Generalization)研究的问题是如何利用源领域数据训练一个模型,其目的是使得该模型能够泛化到其他不同数据分布的目标领域.虽然这项能力对于人类来讲似乎并不需要 ...

NVIDIA之AI Course:Getting Started with AI on Jetson Nano-Class notes(一) 导读在线参加面向初学者的深度学习研究院课 ...

NVIDIA之AI Course:Getting Started with AI on Jetson Nano-Class notes(二) Notice The original text come ...

NVIDIA之AI Course:Getting Started with AI on Jetson Nano-Class notes(三) Notice The original text come ...

NVIDIA之AI Course:Getting Started with AI on Jetson Nano-Class notes(五) Notice The original text come ...

在GTC 2019上,NVIDIA推出人工智能计算机Jetson Nano,外观小巧玲珑如同树莓派,但性能却非常强大,可以提供高达472 GFLOPS的浮点运算能力,而且耗电量仅为5W,可以帮助企业快 ...

人工智能的春天和寒冬交替轮回,本文脱离枯燥的技术语言,从感性的角度为你揭示AI兴衰起伏背后的根本原因. 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2104.12871.pdf 关于作者: ...

刚刚升级最强照片 AI 无损放大 Topaz Gigapixel AI 5.5 最新版使用测试更快更强更稳定新增AI功能模式全新界面!新版照片AI无损放大插件紫枫第一时间发布安装及测试教程 ...

SpaceX载人火箭发射成功,马斯克成为大英雄.可就在昨天(2020年6月2日),马斯克造的特斯拉却不省心,发生了一起看上去非常低级的交通事故. 这起事故发生在台湾,上午6点44分,光线也不是太差,高 ...

此前,拜登在给总统科学顾问 Eric Lander 的一封公开信中提出了 5 大问题,在信中询问未来美国应该如何在科技领域确保领先地位,并探讨了中美从AI到合成生物学领域的竞争. 日前,美国国家 AI ...

NVIDIA之AI Course：Getting Started with AI on Jetson Nano—Class notes(四)