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编程问答

学习人工智能不走捷径,走大道的方式

發布時間:2024/8/23 编程问答 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 学习人工智能不走捷径,走大道的方式 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

經過幾年的發展,深度學習已經成為人工智能領域最熱門的技術。谷歌、亞馬遜、百度、Facebook 紛紛開源了自己的深度學習框架。


在眾多框架中,TensorFlow 憑借其強勁的運算性能、高效的超大集群并行能力、生產環境部署的穩定性、豐富的語言接口以及支持靈活的模型設計等特點,成為目前最流行的深度學習框架


掌握 TensorFlow 是從事人工智能相關工作必不可少的一環。


目前,阿里、騰訊、京東、小米、網易、滴滴等國內知名互聯網企業和 Airbnb、Uber、Dropbox 等硅谷明星公司,都在生產環境大規模地使用 TensorFlow。在谷歌內部,更有超過80%的軟件項目采用了TensorFlow。


不僅如此,越來越多的程序員都選擇通過 TensorFlow 開始自己的深度學習之路,并逐步成為專業的深度學習 / 機器學習工程師。


如果你所在的企業有大量數據,或想學習人工智能最先進的技術,TensorFlow 一定可以讓你如虎添翼


而TensorFlow 的初學者經常會遇到以下問題:


1、網上各種教程參差不齊,且各自基于不同的 TensorFlow 版本,完全照著做,難免會遇到各種奇怪的問題,有時候折騰半天都解決不了,越看越焦慮,還浪費時間。


2、TensorFlow 使用了大量的抽象概念來描述算法模型及其計算過程,譬如張量、操作、占位符、數據流圖、會話等。初學者往往難以理解,如果沒有詳細的指導和點撥,學習起來困難重重


3、由于初學者對 TensorFlow 的模塊和架構設計缺乏整體認知,就無法根據自身需求快速學習和應用,容易胡子眉毛一把抓,皺著眉頭鉆研半天也抓不住重點。


是否有資源可以讓你快速學習,并且入門呢?


推薦極客時間的一門內容完整、又不會復雜到坑爹的課程:《TensorFlow 快速入門與實戰》


講師彭靖田,是谷歌機器學習開發專家,曾為 TensorFlow 社區全球前 40 的貢獻者,也是國內第一本深度剖析 Google AI 框架的暢銷書《深入理解TensorFlow》的作者。


另外,他還參與主導了華為2012實驗室深度學習平臺和華為深度學習云服務的設計與研發工作。


相比網上的快餐內容,這個教程不僅良心,講的內容也不是隨便抄抄改改的,而是作者在實戰中的經驗和總結。有些知識點(比如 SVM 的原理公式),你花了好幾個小時在網上學習也未必真能看明白,課程里就講得十分通透,讓你少走很多彎路。



如果你是一個 TensorFlow 初學者,這門課確實非常適合你。


總結一下有幾個原因


1.?課程從張量、變量、算子、會話、優化器等?TensorFlow 基本概念講起,幫你打牢基礎,再進行下一步學習。

2.?實戰應用由淺入深:包含了房價預測、手寫體數字識別、驗證碼識別、人臉識別四大典型應用場景,難度和涉及知識點的復雜程度都是循序漸進的,通過合適的學習梯度幫助初學者逐步建立自信

3.?基本概念梳理得很清晰,讓你搞清楚深度學習的框架和概念。

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4.?教程、課件和代碼應有盡有,不僅可以輔助理解,還能綜合填補知識空白點,從而找到自己的學習路徑。? ? ?



學完課程后,你將獲得

  • 快速掌握 TensorFlow 核心概念和架構;

  • 熟練進行模型結構設計、訓練及測試;

  • 參數調優及損失函數設計的基本方法;

  • 四個典型的 TensorFlow 應用場景實戰。


無論你是立志投身人工智能行業的工程師,還是想利用深度學習為自身業務賦能的行業專家,這門課都將是一個絕佳的選擇。


△掃描二維碼試讀或訂閱



→ 看到這里,才有彩蛋:


訂閱用戶,即可獲得我總結的“TensorFlow技能圖譜”及“極客時間2018全年的資料集錦(共50G,含20套程序員必備技能知識圖譜、20篇+的專欄精華內容總結、十年架構師文集100本和近100位CTO的訪談實錄)。


部分內容截圖:



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總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习人工智能不走捷径,走大道的方式的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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