# 学习 AI 最好的时间，现在，或者 60 年前
Gitee 上 AI 相关开源项目汇集： [https://gitee.com/explore/Artificial-Intelligence](https://gitee.com/explore/Artificial-Intelligence)
2016 年，当人工智能 AlphaGo 打败了近十年来世界围棋界最优秀的人类李世石，拿下“人类智慧保卫战”的胜利，世人震惊。人们突然惊醒般，发觉 AI 距离人类是那么近。
“人工智能”可以追溯到 1956 年，当年“人工智能（AI）”这一术语被确定，同时关于其任务也开始明晰，辅以 1942 年科幻巨匠阿西莫夫提出的“机器人三定律”这一后来被学术界默认为研发原则的理念，人工智能在短短几十年间经历了几轮浮浮沉沉。
第一轮由于计算机与互联网技术刚刚起步，运算速度有限，在很大程度上制约了人工智能的发展；第二轮由于数据量不足，加上测试环境有限，人工智能多只限于学术研究，没能走出实验室，对于普通人来说无法体会到其实用价值；而到了当前第三轮，随着各种周边技术与条件的发展，以及 AI 理论本身的不断积累，以往的限制因素已经被解放，人工智能掀起了另一次大浪潮。
遍地的人工智能理论与实践，再渗透到今天人们日常生活中的方方面面，诸如网购快递物流、手机人脸识别解锁、拍照智能修图、自动化文字客服、机器语音传销、游戏中的 AI 机器人玩家……普通人也能时刻感受到来自人工智能的魅力。
当前第三次人工智能浪潮似乎没有以往几次的“不可期”，更加具体地说，当前人工智能在数据、算力、算法与平台四个方面都取得了长足进展，AI 已经走出实验室，进入了市场，并实现了产业化。
近来我们也看到国内有越来越多的公司与开发者在该领域贡献了许多，比如近期多款深度学习的框架开源，比如各种论文在顶会上获奖，又比如当前越来越多平日里衣食住行行业应用都研发出了相应的 AI 能力。
开源中国（OSCHINA）本期技术会议“源创会”将带来 AI 主题的分享，有理论、技术原理结合实际应用，为关注 AI 以及开源的开发者献上一次精彩的线上直播。
### 此次源创会 AI 主题会带来哪些议题：
> - 未来 80% 的数据都属于非结构化数据，而深度学习已成为处理非结构化数据的标准。在过去开发者偏重于算法与模型方向，但随着这些模型还有算法的成熟，AI 的痛点逐渐转移到如何在海量的向量里面进行高速分析搜索……
> - 生产环境中，构建端到端的机器学习 Pipeline 通常会花费大量的时间，将只描述意图的 SQL 编译成多阶段机器学习任务代码如何实现？
> - 基于 Kubernetes-native 的弹性容错分布式深度学习方式，使得训练任务可以不重启容忍节点丢失，并自动缩放节点数量，减少任务平均等待时间，整体提升集群资源利用率，具体原理是什么?实操又怎样？
在分享之前，为了让大家更好地掌握直播内容，我们先给大家精心准备了一波资料用于“预习”。
### **资料包里有哪些内容：**
**AI 基础：** 关于 AI 方方面面的入门性材料，形式有文档、有教学视频，内容有理论、有算法、有语言、有框架，还有告诉初学者如何在 AI 这一条路上前行的学习脑图。
**AI 实践：** 包括大厂们的 AI 技术案例、进一步的学习视频教程与分享 PPT 等。
**拓展阅读：** 授人以鱼，不如授之以渔，除了直接给大家分享一些学习内容，我们还精心准备了能够让想要在该领域继续学习的开发者不断成长的内容，比如学习 AI 可以逛哪些网站？AI 相关的书籍哪些比较不错？以及 AI 相关论文可以看看哪些？……
当然，源创会直播的时候，大家还可以线上跟专家直接交流。更有一系列福利相送，感兴趣的话可以添加小助手了解更多此次活动的相关信息：
一份有态度的AI学习资料.rar （129个子文件） 
1.飞桨PaddlePaddle-下载安装教程.docx 510KB
PaddleHub 肺炎CT影像分析.html 1.08MB 基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别.html 1.08MB 用PaddlePaddle实现人流密度估计.html 1.04MB PaddleHub口罩检测助力抗击肺炎.html 944KB AI安全对抗赛第二名方案分享.html 884KB 基于PaddlePaddle的StarGAN,AttGAN,STGAN算法.html 855KB 你的神经网络有多脆弱.html 775KB 基于Word2Vec+NMF模型美国民主党辩论笔录分析.html 563KB 基于PaddlePaddle的对话情绪识别ERNIE.html 522KB 用PaddlePaddle实现人脸识别.html 472KB 基于PaddleSlim对目标检测模型YOLOv3进行量化训练.html 468KB 用Paddle实现高性能目标检测网络：ShuffleNetV2-YOLOv3.html 467KB 经典实例分割模型Mask RCNN.html 467KB 基于SSD的目标检测模型.html 451KB 基于Faster RCNN的螺丝螺母的检测.html 451KB 基于PaddlePaddle的强化学习算法CycleGAN.html 443KB 用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt.html 440KB 用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet-v2.html 440KB 用PaddlePaddle实现GoogleNet.html 439KB 用PaddlePaddle实现图像分类-ShuffleNetV2.html 429KB 用PaddlePaddle实现图像分类-AlexNet.html 427KB 基于PaddlePaddle的InfoGAN算法实现.html 423KB 基于PaddlePaddle的微博谣言检测.html 417KB 用PaddlePaddle实现图像分类-DistResNet.html 417KB 用PaddlePaddle实现机器翻译.html 409KB 用PaddlePaddle实现经典的经典的人脸识别算法PyramidBox.html 402KB 用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet.html 402KB 用PaddlePaddle实现LSGAN.html 400KB 基于PaddlePaddle的图像分类-DenseNet.html 397KB 风格迁移之图像翻译Pix2Pix.html 376KB 基于PaddleHub的疫情期间网民情绪识别.html 366KB 用PaddlePaddle识别手势.html 360KB 用PaddlePaddle实现飞机识别.html 352KB 基于PaddlePaddle的图像语义分割ICNet实现.html 350KB 词向量word2vec之CBOW算法.html 349KB 序列标注任务，如何从快递单中抽取关键信息.html 341KB 匹配任务：如何根据用户的搜索语句，为用户推荐相似问题.html 338KB 基于PaddlePaddle的语义分割DeepLabV3+实现.html 337KB 分类任务：如何在客服对话中，识别客户情绪的好坏.html 333KB 用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt（动态图版）.html 324KB 用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet（动态图版）.html 320KB 机器翻译之Transformer.html 320KB 用PaddlePaddle实现图像分类-DisResNet（动态图版）.html 318KB 基于PaddlePaddle的对话通用理解模块DGU.html 314KB 利用动态图机制实现手写数字识别.html 314KB 用PaddlePaddle实现图像分类-ShuffleNetV2（动态图版）.html 312KB 用PaddlePaddle实现基于LSTM的动漫评论情感分类.html 310KB 用PaddlePaddle实现图像分类DPN算法（动态图版）.html 307KB 机器阅读理解之BiDAF模型.html 306KB 基于PaddlePaddle的NeXtVLAD视频分类模型.html 306KB 生成任务：语言的中外翻译，你应该知道的NLP生成任务.html 301KB 自动网络搜索AutoDL之PaddlePaddle实现.html 300KB 基于PaddlePaddle的强化学习算法DCGAN.html 299KB 用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet-v2（动态图版）.html 296KB 基于PaddlePaddle的词法分析模型LAC.html 295KB 基于PaddlePaddle的对话自动评估模型实现.html 294KB 用PaddlePaddle实现BERT.html 294KB 基于PaddlePaddle的强化学习算法Conditional GAN.html 293KB 语义表示模型ELMo之PaddlePaddle版实现.html 293KB 用PaddlePaddle实现图像分类-VGG（动态图版）.html 293KB 人体姿态估计与追踪之关键点检测.html 292KB 基于PaddlePaddle的六大对话情绪识别实现.html 291KB 手把手教你将pytorch模型转换为PaddlePaddle模型.html 290KB 用PaddlePaddle实现段文本语义匹配Simnet模型.html 289KB 基于PaddlePaddle的Attention Cluster 视频分类模型.html 287KB 用PaddlePaddle实现图像分类-DenseNet（动态图版）.html 286KB 用PaddlePaddle实现基于skip-gram的word2vec模型.html 284KB 基于PaddlePaddle的视频分类-TSN（动态图版）.html 284KB 深度注意力机制Deep Attention Matching Network.html 283KB 用PaddlePaddle实现图像分类-AlexNet（动态图版）.html 282KB 用PaddlePaddle实现图像分类-ResNet（动态图版）.html 281KB 基于LSTM的语言模型实现.html 280KB
README.md 4KB
1.飞桨PaddlePaddle-公开课-基于 EasyData 的智能云秤水果识别.pdf 139.19MB 1.飞桨PaddlePaddle-公开课-使用PaddleX快速搭建果蔬分拣机器人.pdf 85.09MB 1.飞桨PaddlePaddle-公开课-AI大赛冠军分享.pdf 73.65MB Lecture1(Intro of CV and DL)_novideo.pdf 69.92MB 1.飞桨PaddlePaddle-公开课-架构师详解飞桨全新升级与应用.pdf 55.97MB 1.飞桨PaddlePaddle-公开课-AI 战疫的开源模型与工程实现.pdf 50.46MB lecture9 Recurrent Neural Networks.pdf 8.94MB lecture8 Image Segmentation.pdf 6.85MB Lecture5(Neural Network Approximation).pdf 6.62MB lecture12 Shape from X.pdf 6.56MB Lecture2(MathInDL).pdf 5.94MB Lecture7(Text Detection and Recognition_20171031).pdf 5.88MB Lecture3(NetworkBasics).pdf 5.54MB lecture11 Human Understanding ReID and Pose and Attributes and Activity.pdf 4.59MB Lecture6(Object Detection).pdf 4.49MB lecture10 Introduction to Generative.pdf 4.45MB lecture13 Visual Object Tracking.pdf 4.15MB lecture14 Neural Network in Computer.pdf 3.11MB Lecture4(Computation Technology).pdf 1.59MB SongNet-硬格式控制下的文本生成.pdf 1.04MB AI推荐书单-2020年必读的10本书.pdf 931KB 一种面向非自回归神经机器翻译的多模错误恢复学习机制.pdf 866KB 案例3-企业级案例-深度学习在网易严选智能客服中的应用.pdf 861KB 神经机器翻译推断阶段信心校准研究.pdf 847KB 2.TensorFlow-大神为你码上作答-10个学好 TensorFlow2.2的理由.pdf 838KB 利用非对话语料来丰富对话生成模型.pdf 820KB共 129 条
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