weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network
AI Roadmap:机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、对抗神经网络(GAN），图神经网络（GNN），NLP，大数据相关的发展路书(roadmap), 并附海量源码（python，pytorch）带大家消化基本知识点，突破面试，完成从新手到合格工程师的跨越，其中深度学习相关论文附有tensorflow caffe官方源码，应用部分含推荐算法和知识图谱
What it solves
AlphaTree は、理論的な式導出と実際のエンジニアリング実装のギャップを埋めることを目指す AI アプリケーションエンジニア志望者を支援します。研究者が同様のモデルを説明する際に用いる用語や図が統一されておらず、急速に変化する AI 分野に追随することが困難になる問題に対処します。
How it works
本プロジェクトは、ディープラーニングの知識を構造化されたビジュアルロードマップとして整理します。画像分類、物体検出、Generative Adversarial Networks（GAN）など、さまざまな AI ドメインの進化を、学術論文、対応するコード実装、図解とリンクさせることで、各モデルの概念的な流れと技術的詳細を理解しやすくします。
Who it’s for
主に、ディープラーニングのアプリケーションエンジニアリングへ転向したい初心者や開発者を対象とし、最先端 AI 技術を習得するための包括的でビジュアルガイドされたパスを提供します。
Highlights
- Comprehensive Model Mapping: Covers a wide range of classic and modern architectures including LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, and StyleGAN.
- Multi-Domain Coverage: Includes structured paths for Computer Vision (classification, detection, segmentation, OCR), GANs, and Voice Cloning.
- Curation of Resources: Provides a curated list of papers, GitHub repositories, and performance metrics (like FID and IS) for various models.
- Visual Learning: Emphasizes the use of diagrams and maps to explain the progression of network structures and training improvements.