開始機器學習知識的學習，差不多已經有一年的時間。這期間看了很多教材和書籍，有些深入進行了學習，有些書（比如深度學習領域著名的西瓜書）則看不下去。機器學習其實也有許多方向，比如強化學習、計算機視覺、自然語言處理等等，如果每個方向都學習的話，普通人也沒有那麼多精力。
在經過一年的泛泛的學習之後，決定將計算機視覺作為我的主攻方向，主要也是因為我對計算機影象這個領域比較感興趣。在網上搜尋了一些資料，以及推薦書單後，決定選擇《deep learning for computer vision with python》作為認真研讀的一本書，目前已經差不多看完了第一部: starter bundle，覺得非常不錯，推薦給有志於從事計算機視覺方向的朋友。
由計算機視覺專家adrian rosebrock編寫的《deep learning for computer vision with python》被評為當前最好的深度學習和計算機視覺資源之一。google 的 ai 研究員和 keras 庫的作者francois chollet對於本書做出過這樣的評價：
這是一部關於計算機視覺的卓越的、深入且實用的深度學習實踐作品。我認為它非常易讀易懂：書中的解釋清晰而又詳細。在書中你能夠找到許多在其他書籍或大學課程中難以見到的實用的建議。對於從業者和初學者，我強烈推薦這本書。這本書分為三個bundle:
如果你對在計算機視覺（影象分類、物件檢測、影象理解等）中應用深度學習有興趣，那這本書再好不過了。
在這本書中，你將能夠：
這本書最吸引我的地方在於，書籍兼顧了理論和實踐兩者之間的平衡，對每乙個深度學習理論，都會有乙個關聯的python實現來幫助你鞏固對其的理解和學到的知識。書中有詳細的**，且**都有比較詳細的說明，對engineer非常友好。
我在學習的過程中，都會嘗試著輸入**，加深對**的理解。你可以訪問：github.com/mogoweb/aie…
計算機視覺與深度學習公司
深度學習是大資料下最熱門的趨勢之一。上乙個十年是網際網路的時代，下乙個十年將是人工智慧的時代。國內已經產生大量的人工智慧公司，分布在不同的領域。2016年是人工智慧的元年，2017年將迎來 人工智慧 的春天。未來幾年也是人工智慧在金融 醫療 教育等大資料行業以及感知互動領域全面滲透的時期，我們正迎來...
深度學習與計算機視覺六
1.目標檢測演算法簡介 1.1滑窗法 滑窗法的思路及其簡單，需要乙個已經訓練好的分類器，然後把影象按照一定間隔和不同大小分成乙個個窗戶，在這些窗戶上執行分類器，如果得到較高的分類分數，就被認為是檢測到了物體，把每個視窗都用分類器執行一遍之後，再對得到的分數做一些後處理，比如非極大值抑制等，最後就得到...
深度學習與計算機視覺八
1.滑窗法 思路很簡單，首先需要乙個已經訓練好的分類器，然後把影象按照一定間隔和不同的大小分成乙個個視窗，在這些視窗上執行分類器，如果得到較高的分類分數，就認為是檢測到了物體，把每個視窗都用分類器執行一遍之後，再對得到的分數做一些後處理的操作。2.pascal voc map和iou簡介 他是一套用...