AI学习网站介绍

1、Coursera（www.coursera.org）

2、edX（www.edx.org）

3、Udacity（www.udacity.com）

4、极客时间（time.geekbang.org）

5、Kaggle（www.kaggle.com）

6、fast.ai（www.fast.ai）

7、Google AI（developers.google.com/ai）

8、MIT OpenCourseWare（ocw.mit.edu）

9、Stanford Online（online.stanford.edu）

10、Harvard CS50（cs50.harvard.edu）

迁移学习概念及应用

1、迁移学习定义：迁移学习是一种机器学习方法，通过将已学习的知识和经验应用到新的任务中，以提高新任务的学习效果。

2、迁移学习应用场景：迁移学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。

迁移学习方法

1、预训练模型：使用大量数据预训练一个模型，然后将该模型应用于其他任务，使用ImageNet数据集预训练的卷积神经网络（CNN）可以应用于其他图像分类任务。

2、微调：在预训练模型的基础上，对模型进行微调，以适应新任务，微调可以是冻结部分层，只训练新添加的层；也可以是解冻部分层，同时训练所有层。

3、领域自适应：通过对抗性训练或域适应技术，使预训练模型在新领域的数据上具有更好的泛化能力。

迁移学习实践案例

1、图像分类任务：使用预训练的ResNet50模型，对CIFAR10数据集进行微调，提高分类准确率。

2、文本分类任务：使用预训练的BERT模型，对IMDB电影评论数据集进行微调，实现情感分析。

3、语音识别任务：使用预训练的DeepSpeech模型，对特定说话人的数据进行微调，提高识别准确率。