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現在的人工智慧已經呈指數級增長。比如,自動駕駛汽車的時速達數百萬英里,IBM Watson在診斷病人的情況上比醫生更好,AlphaGo擊敗了世界冠軍。這其中,人工智慧扮演著關鍵的角色。

隨著人工智慧的進一步發展,人們也提出了更高的要求。希望它們可以解決更加複雜的問題。而解決問題的核心就是深度學習。

TensorFlow是使用資料流影象進行數值計算的開源軟體庫。圖中的節點代表數學運算,而圖的邊緣代表在它們之間傳遞多維資料陣列。靈活的體系結構允許您使用單個API將計算部署到桌面、伺服器或移動裝置中的一個或多個CPU或GPU。TensorFlow最初是由谷歌機器智慧研究組織內的Google Brain 的研究人員和工程師開發的,目的是進行機器學習和深度神經網路研究,該系統的通用性足以應用於其他領域。

它被全球各大公司所使用,包括Airbnb、Ebay、Dropbox、Snapchat、Twitter、優步,SAP、高通、IBM,英特爾,當然還有Google!

教程:從零開始 使用Python進行深度學習!

1.深度學習的先決條件:Python中的線性迴歸

資料科學:從零開始學習線性迴歸,並使用Python構建自己的工作程式以進行資料分析。

本課程將教授您一種在機器學習、資料科學和統計學中使用的一種流行技術:線性迴歸。它將從根本上做到:解決方案的推導以及現實世界問題的應用。它將向您展示如何在Python中編寫自己的線性迴歸模組。學習資料也可以加下Python扣扣裙:四八三五四六四一六自己下載學習下

線性迴歸是您可以學習的最簡單的機器學習模型。在第一部分,它將向您展示如何使用一維線性迴歸來證明莫爾定律是正確的。在下一節中,它將把一維線性迴歸擴充套件到任意線性迴歸——換句話說,它將建立一個可以從多個輸入中學習的機器學習模型。

最後,我們將討論一些當您執行資料分析時需要注意的實際機器學習問題,例如泛化、過度擬合、訓練測試分割等。

2.深度學習的先決條件:Python中的邏輯迴歸

本課程是深度學習和神經網路的入門課程——它涵蓋了機器學習、資料科學和統計學中常用的基本技術:邏輯迴歸。

本課程為您提供了許多實用示例,以便您可以真正瞭解如何使用深度學習。在整個課程中,它將通過您開展的課程專案,向您展示如何根據使用者資料預測使用者行為,比如使用者是否在移動裝置上,他們檢視的產品數量,他們在您的網站上逗留了多久,他們是否是回訪者以及他們訪問的時間等等。

課程結束後的另一個專案將向您展示瞭如何使用深度學習來進行面部表情識別。想象一下,僅僅基於圖片就能夠預測某人的情緒該多麼酷!

教程:從零開始 使用Python進行深度學習!

3.用Python進行深度學習的完整指南

本課程將指導您如何使用Google的Tensor Flow框架來建立用於深度學習的人工神經網路。它旨在讓您輕鬆理解Google Tensor Flow框架的複雜性。引導您充分利用Tensor Flow框架的完整指南,同時向您展示深度學習中的最新技術。這樣做的目的是平衡理論和實踐。同時它還配有大量的練習方便您測試新技能。

本課程涵蓋神經網路基礎、張量流基礎、人工神經網路、密集連線網路、卷積神經網路、遞迴神經網路、AutoEncoders、強化學習、OpenAI Gym等。

4.使用Python和Keras實現從零到深度學習

本課程旨在提供深度學習的完整介紹。它的目標讀者是熟悉Python的初學者和中級程式設計師和資料科學家,他們希望瞭解深度學習技術並將其應用於各種問題。

它將首先回顧深度學習應用以及機器學習工具和技術的概述。然後介紹人工神經網路並解釋如何訓練它們以解決迴歸和分類問題。在課程的其餘部分中,還將介紹並解釋包括完全連線、卷積和遞迴神經網路在內的幾種體系結構,並對每種體系結構解釋理論給出大量的示例應用。

5.深度學習:Python中的卷積神經網路

這門課程全部是關於如何使用卷積神經網路進行計算機視覺深度學習。這是當前影象分類的最新技術,它們在像MNIST這樣的任務中擊敗了vanilla deep networks。在StreetView House Number(SVHN)資料集中——它使用不同角度的較大彩色影象——因此計算和分類任務的難度都會變得更加嚴格。但是它將通過卷積神經網路或CNN 來應對挑戰。

此外,它還將向您展示如何構建可應用於音訊的卷積濾波器,如回聲效應,以及如何為影象效果構建濾波器,如高斯模糊和邊緣檢測。您還得聯絡到生物學、討論卷積神經網路是如何受到動物視覺皮層的啟發。

6.深度學習:Python中的遞迴神經網路

在課程的第一部分中,我們將新增時間概念到我們的神經網路。它將向您介紹簡單遞迴單位,也稱為Elman單位。

在本課程的下一部分中,您需要重新審視迴圈神經網路最流行的應用之一——語言建模。

神經網路另一個流行的語言應用是詞向量或詞嵌入。最常見的技術稱為Word2Vec,它會告訴您如何使用遞迴神經網路來建立詞向量。

在接下來的部分中,您將看到及受“吹捧”的LSTM和長期/短期記憶單元,以及更現代、更高效的GRU或門控迴圈單元。您可以把它們應用於某些實際的問題,例如從維基百科資料中學習語言模型,並將結果視覺化為單詞嵌入。

7.深度學習A-Z™:手動式人工神經網路

在本課程中,您將深入瞭解人工神經網路,並在實踐中應用人工神經網路。理解卷積神經網路,在實踐中應用卷積神經網路;理解迴圈神經網路,在實踐中應用迴圈神經網路;理解自組織對映,在實踐中應用自組織對映;理解玻爾茲曼機器,在實踐中應用玻爾茲曼機器。

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8. Python中的現代深度學習

在本課程中,您將瞭解批量和隨機梯度下降。這是兩種常用的技術,可以讓您在每次迭代時只對一小部分資料進行訓練,從而大大加快訓練時間。您還將瞭解動量,這將會有助於通過當地最低標準,並防止您的學習速度過於緩慢。您還將瞭解如AdaGrad、RMSprop和Adam等自適應學習速率技術,通過它們幫助您加快訓練速度。

9.使用Python進行自然語言處理的深度學習

在本課程中,您將看到高階NLP.It,它將向您展示word2vec的工作原理。從理論到實施,您會發現它僅僅是您熟悉的技能的應用。nWord2vec很有趣,因為它神奇地將單詞對映到一個可以找到類比的向量空間,例如:king – man = queen – woman,France – Paris = England – London,December – November – July – June。在GLoVe方法中,它也可以找到單詞向量,使用了一種稱為矩陣分解的技術,這是一種用於反編譯系統的流行演算法。令人驚訝的是,由GLoVe生成的單詞向量與由word2vec生成的單詞向量一樣好,並且您將更容易看到一些經典的NLP問題。如詞類標註和實體命名識別,使用遞迴神經網路解決它們。您會發現幾乎任何問題都可以使用神經網路來解決,但真的不是任何問題都可以。

最後,您將學習遞迴神經網路,它將幫助我們解決情感分析中的否定問題。遞迴神經網路利用了句子具有樹狀結構的特性。我們終於可以脫離一大堆單詞。

10.人工智慧:Python中的強化學習

當人們談論人工智慧時,他們通常不是指有監督和無監督的機器學習。與我們認為的人工智慧所做的事情相比,人們更多指的是像玩象棋和圍棋、駕駛汽車、以超人的水平擊敗視訊遊戲。(即,強化學習)強化學習因為這些事情而變得流行起來。同時,強化學習開闢了一個全新的“世界”。

正如您將在本課程中學習的那樣,強化學習模式與有監督學習和無監督學習相比,它們彼此不同。強化學習引發了行為心理學和神經科學領域的新的,令人驚異的見解。

11.資料科學、深度學習和Python機器學習

如果您有一些程式設計或指令碼經驗,本課程將向您介紹真正的資料科學家和機器學習從業人員在本行業使用的技術——併為您邁入這一熱門職業道路做好準備。

每個概念都是用簡單的英文介紹的,從而避免了數學符號和術語的混淆。然後使用Python程式碼進行演示。您可以嘗試使用和構建它們,並且可以保留以供將來參考的備註。在這門課程中,您不會重點學習這些演算法的學術性、深度性的數學涵蓋——重點是對它們的實際理解和應用。最後,您將得到一個最終的專案來應用您學到的知識。