第119期 HackCV 日报

文中介绍了学习深度学习的轨迹,先了解一些基本知识,然后选择合适的框架完成下面六个步骤:深度学习与计算机视觉的入门、使用卷积构建模型、使用Keras和TensorFlow编程、迁移学习、数据Augmentation、更加深度的理解深度学习。

题目比较谦虚,文中的内容还是有很多总结和展望的,主要是软件架构设计会被AI改造,而人们将可以释放更多的创造力。

作者对谷歌大脑的研究科学家Hanie博士的一次访谈记录,主要探讨了机器学习相关的一些内容,比如机器学习中的公平性问题、如何表示、有什么挑战、以及学术和企业一些不同和影响。