AI 技术¶
人工智能和机器学习技术栈。
内容概览¶
本部分涵盖人工智能和机器学习的核心技术：
- 机器学习基础
- 深度学习框架
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 边缘AI与嵌入式ML
机器学习基础¶
核心概念¶
- 监督学习、无监督学习、强化学习
- 特征工程与数据预处理
- 模型评估与优化
- 过拟合与正则化
常用算法¶
- 线性回归、逻辑回归
- 决策树、随机森林
- 支持向量机 (SVM)
- K-means 聚类
- 神经网络基础
深度学习¶
框架与工具¶
- TensorFlow / Keras
- PyTorch
- ONNX 模型转换
- TensorBoard 可视化
网络架构¶
- 卷积神经网络 (CNN)
- 循环神经网络 (RNN/LSTM)
- Transformer 架构
- 生成对抗网络 (GAN)
- 自编码器 (Autoencoder)
计算机视觉¶
图像处理¶
- OpenCV 基础
- 图像增强与滤波
- 特征提取与匹配
- 目标检测 (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
- 图像分割
- 人脸识别
应用场景¶
- 智能监控
- 自动驾驶
- 医疗影像分析
- 工业质检
自然语言处理¶
基础技术¶
- 文本预处理
- 词向量 (Word2Vec, GloVe)
- 语言模型
- 序列标注
- 文本分类
高级应用¶
- 机器翻译
- 问答系统
- 情感分析
- 文本生成
- 大语言模型 (LLM)
边缘AI与嵌入式ML¶
模型优化¶
- 模型量化
- 模型剪枝
- 知识蒸馏
- 神经网络压缩
部署框架¶
- TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite Micro
- ONNX Runtime
- TVM
- NCNN
硬件加速¶
- NPU / TPU
- GPU 加速
- DSP 优化
- FPGA 实现
实践项目¶
入门项目¶
- 手写数字识别 (MNIST)
- 图像分类 (CIFAR-10)
- 情感分析
- 简单聊天机器人
进阶项目¶
- 目标检测系统
- 人脸识别门禁
- 语音助手
- 推荐系统
嵌入式AI项目¶
- 边缘设备图像识别
- 智能传感器数据分析
- 语音唤醒系统
- 手势识别
学习资源¶
在线课程¶
- Andrew Ng 机器学习课程
- Deep Learning Specialization
- Fast.ai 实践课程
书籍推荐¶
- 《深度学习》(Goodfellow)
- 《机器学习实战》
- 《动手学深度学习》
开源项目¶
- TensorFlow Examples
- PyTorch Tutorials
- Hugging Face Transformers
工具与平台¶
开发环境¶
- Jupyter Notebook
- Google Colab
- Kaggle Kernels
数据集¶
- ImageNet
- COCO
- Common Voice
- Kaggle Datasets
云平台¶
- AWS SageMaker
- Google Cloud AI
- Azure Machine Learning
技术趋势¶
- 大语言模型 (LLM) 的发展
- 多模态学习
- 联邦学习与隐私保护
- AutoML 自动化机器学习
- 神经架构搜索 (NAS)
- 边缘AI的普及
持续更新中，欢迎贡献内容！