人工智能技术正在以前所未有的速度重塑各行各业，AI生成内容（AIGC）作为其中的一颗璀璨明珠，正迅速改变着内容创作的规则和商业模式。作为一名AIGC产品经理，你不仅需要具备传统产品经理的核心技能，更要深刻理解AI的技术脉络与市场趋势。模型训练：使用深度学习技术训练模型，并进行多轮调优，以提高生成内容的准确性和可读性。
AIGC人工智能深度学习
人人都是产品经理 2024-08-28
本期夏令营学习目标是——通过《深度学习详解》和李宏毅老师 21年的机器学习课程视频，入门机器学习，并尝试学习深度学习，展开代码实践。 《深度学习详解》主要内容源于《机器学习》（2021年春），选取了《机器学习》（2017年春） 的部分内容，在这些基础上进行了一定的原创，补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节，包括——卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习
苹果深度学习机器学习编程
leezone0321 2024-08-27
0 前言： 在这一章节中我们会介绍一些基础的深度学习概念 1.局部极小值与鞍点：判断与逃离 有时候有人会将深度学习的过程戏称为“调参”，但是在某些时候，我们会发现我们不论如何更新参数，训练的损失就不会
苹果深度学习
harykali 2024-08-27
其界面设计简洁直观，即便是绘画新手也能迅速掌握操作要领，轻松驾驭这一创意工具，让文字与图像在指尖自由流转。Leonardo，一款集强大功能与便捷操作于一身的AI绘画软件。DeepArt.io，一款利用深度学习…
AI绘画深度学习
宠物时光转 2024-08-27
[图片] xia仔ke：caoxingit.cn/9270/ 获取资源：上方URL获取资源 引言 Stable Diffusion是一种前沿的深度学习技术，用于生成高质量图像。其基于扩散模型的创新方法在多个应用领域展现出强大的潜力。本文将探讨如何在实际项目中有效应用Stable Diffusion进行图像生成，包括技术背景、实施步骤、应用场景和最佳实践。 1. 技术背景 1.1 Stable Diffusion概述 Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成技术，它通过在训练过程中逐步
Stable Diffusion深度学习
bili_79301959654 2024-08-27
介绍本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。作者作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验，重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题，内容如下，配置专属炼丹环境监督学习VS无监督学习交叉验证评价指标安排机器学习项目处理分类变量
机器学习深度学习
Ai算法工程师007 2024-08-27
在当今的制造领域，DLIA 深度学习正以其强大的能力引领着一场智能改造升级变革。DLIA深度学习是由虚数科技搭建的一种集成了深度学习算法的工业检测工具，它能够为制造企业提供端到端的智能化生产管理和维护服务。DLIA的核心在于利用深度神经网络模型处理复杂的数据集，实现对生产线上的各种机器设备的精准控制与优化。 [图片] 虚数科技以DLIA深度学习为基础，套用预定义的工作流程模板和自动化配置模型，为不同行业提供了定制化的检测方案，企业可以轻松地将新的制造设备和软件系统集成到现有的生产环境中。无论是半导体、3
深度学习
AI工业爬虫 2024-08-26
近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生
编程机器学习深度学习大语言模型
科研充电吧 2024-08-26
本期夏令营学习目标是——通过《深度学习详解》和李宏毅老师 21年的机器学习课程视频，入门机器学习，并尝试学习深度学习，展开代码实践。 《深度学习详解》主要内容源于《机器学习》（2021年春），选取了《机器学习》（2017年春） 的部分内容，在这些基础上进行了一定的原创，补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节，包括——卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（
leezone0321 2024-08-26
8月21日-25日举行的2024世界机器人大会上，香港科技大学讲座教授、思谋集团创始人&董事长贾佳亚在演讲中表示，2012年之后，大众才认知到AI技术重要性，且从机器学习走向深度学习、大模型方向发展。机器人的未来在于跟人相关，就现在的技术阶段而言，人们应该按照“长坡厚雪”的方式去看待这些AI硬件产品。
AI大模型AGI机器学习深度学习
钛媒体APP 2024-08-26
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