深入浅出人工智能、机器学习与TensorFlow实战

人工智能的时代已经来了,再不学就晚了。说起来有点惭愧,我研究生主修方向是模式识别与人工智能,【捂脸哭】!

好汉不怕学习难,万水千山只等闲。钱是身外之物,关键是体验学习的痛苦和快乐

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随着摩尔定律,硬件性能提升,带来计算力的巨大提升,深度学习在图片识别领域获得了压倒性的胜利,也是现在研究最火热的方向,不懂深度学习的工程师是假工程师。 目的:研究人工智能,了解机器学习,应用到开发工作中。 在线课程云课堂视频教程  

第一章 起源与发展

1.1 人工智能与机器学习与深度学习介绍

1.2 人工智能与机器学习与深度学习常用算法  

第二章 环境准备

2.1 搭建本地python和TensorFlow环境

2.2 机器学习基础数学知识

2.3 在线jupyter环境

2.4 Python 编程基础知识  

第三章 模式识别与机器学习

虽然模式识别是很久远的事情了,但是作为理论基础,我们这里还是有必要介绍一下。主要是从原理上让大家理解模式识别的相关理论背景知识,并不会挨个介绍模式识别的算法,大家有兴趣可以课下翻阅相关的书籍。毕竟模式识别主要还是靠算法来实现相对的“智能”,所以相关的算法理论也有很多,大家可以扩展学习,同时考虑怎么把传统的模式识别算法搬到机器学习上来。 机器学习主要是考虑“学习”的过程和算法模型。有了模式识别的基础知识之后,就很好理解机器学习的不同学习方法,以及不同算法来学习模型的参数。

3.1 模式识别与机器学习常用术语及含义

3.2 模型训练方法与泛化

3.3 训练集、测试集与验证集

3.4 数据处理与特征组合

3.5 逻辑回归模型实战 3

.6 分类模型实战

3.7 简单正则化与稀疏正则化

3.8 神经网络模型创建与训练实战

3.9 多元神经网络拓展实战

3.10 用户兴趣推荐之协同过滤  

第四章 深度学习

4.1 感知器原理与编码实现

4.2 线性单元和梯度下降方法应用

4.3 神经网络和反向传播算法原理和实现

4.4 卷积神经网络原理和实现

4.5 循环神经网络原理和实现

4.6 长短时记忆网络(LSTM)原理和实现

5.7 递归神经网络原理和实现  

 

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