或許你對人工智慧非常好奇,但卻不知道如何開始。但好在你有程式設計背景並且可以找到很多的資源，
一. 何為深度學習
深度學習是機器學習的乙個子集,而機器學習又是人工智慧的乙個子集。雖然看起來很神秘,但本質上深度學習就是基於一系列的輸入來**輸出。
在深度學習中,在輸入與輸出之間有許多層級,gpu以及相關庫的巨大進步使得多層級神經網路變得可行。
二. 深度學習實用教程
三. 是否需要了解線性代數
你在高中階段做過很多矩陣運算但是並不理解其中的奧秘。你只是毫無目的的機械性的學習了下。
3blue1brown 推出的教程將線性代數講解的非常優美而不是像以往那樣枯燥無味。話說回來,數學本來就很酷。
四. 建立模型
通過lesson1建立你的機器。通過bash指令碼在aws(amazon web services)配置p2 ec2例項。在這個過程中你可能非常的抓狂並且可能要重複很多次,但是你最終可以完成。你可能會因為固執的想得到乙個巨大的賬單而收到aws的一系列警告資訊。(備註:網友miej配置的aws p2.xlarge gpu優化的雲計算平台網頁鏈結）
當你遠端登入進你的伺服器後,你可以通過瀏覽器登入你的jupyter伺服器。參考在你的課程環境中執行的python**來幫助你進行理解。
該課程在十分鐘內訓練的深度模型,在對貓與狗進行識別區分時的正確率達到98%,反之亦然。
五. 複習課程,不斷改進
等你把前三節課程看上幾篇並做了一系列的筆記後,你就會意識到動手實戰才是最好的學習,但你可能還是會固執的用你大學時候的學習方法。一些觀念是很重要的。你學習到你最初使用的vgg16預訓練模型已經被訓練來對其他物件進行分類。卷積神經網路中的每個圖層對影象進行過濾以識別其特殊的性狀。你將了解這些圖層是如何使用線性代數來儲存資訊的。識別後的大多數圖層還是很模糊的,但是眾多的片段已經開始聚集起來。
第一節課在keras的基礎上重建了vgg16模型,keras是可以應用在theano和tensorflow上的乙個python深度學習庫。你或許之前已經從黑客新聞中聽說過tensorflow,但是直接應用在**中應用或許還會感到吃力。theano和tensorflow都使用cuda(統一計算裝置架構)，這是乙個平行計算api，讓英偉達公司賺翻了。
六. 成果初成
你將看到乙個包含鞋子和襪子的影象資料庫,vgg16用該資料庫進行訓練。你可以回想下課程思考一下基於影象的分類工作原理。訓練集對於物件分類權重有很大影響。
遠端登入回你的p2例項然後訪問你的訓練模型並驗證資料,調整你的vgg16模型對襪子和鞋子進行分類,其正確率為92%。對於乙個小的資料集來說是乙個不錯的結果,如果是乙個只有40張的資料集,正確率將達到100%，
然後執行模型**你的鞋和襪子,你會得到正確的結果。通過幾周的學習後,你將會掌握更多的知識並發現深度學習的潛在應用。
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
譯 星際爭霸人工智慧比賽 通告
賴勇浩 昨天在廣州技術沙龍第 3 期的會場上通過 google reader 看到這個訊息 amp from rss 一陣激動。回來就把相關的文件看了一下，覺得蠻有意思，就順手翻譯了。如有錯漏，懇請指正。expressive intelligence studio at uc santa cruz將...
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