人工智慧+Python深度學習是什麼?
Python想必對我們來說已經很熟悉了,Python的發展帶來了一股學習Python的浪潮,聰明的人早已看準這個發展的好時機開始學習Python,那麼我想問你知道Python深度學習是什麼嗎?不懂了吧,那讓小編給你普及一下這方面的知識吧。
深度學習目前已經成為了人工智慧領域的突出話題。它在“計算機視覺”和遊戲(AlphaGo)等領域的突出表現而聞名,甚至超越了人類的能力。近幾年對深度學習的關注度也在不斷上升。
在這篇文章中,我們的目標是為所有Python深度學習的人提供一條學習之路,同時也是為想要進一步學習的人提供一條探索的路徑。如果你準備好了,那麼讓我們開始吧!
步驟0:先決條件
建議在學習深度學習之前,你應該先了解一些機器學習的基礎知識。
如果你想要一個簡單的學習版本。那麼可以看下面的列表:
數學基礎(特別是微積分,概率和線性代數)
Python 基礎
統計學基礎
機器學習基礎
建議時間:2-6個月
步驟1:機器配置
在進行下一步學習之前,你應該確保你有一個支援你學習的硬體環境。一般建議你至少擁有以下硬體:
一個足夠好的 GPU(4+ GB),最好是 Nvidia
一個還可以的 CPU(比如:Intel Core i3,Intel Pentium 可能不適合)
4 GB RAM(這個取決於資料集大小)
如果你是一個硬體玩家,那麼你可能已經擁有了所需的硬體。
如果你沒有所需的規格,那麼你可以租一個雲平臺來學習,比如 Amazon Web Service(AWS)。這是使用 AWS 進行深度學習的良好指南。
步驟2:初試深度學習
現在,你已經對這個領域有了一個初步的認識,那麼你應該進一步深入瞭解深度學習。
這裡有一些流行的深度學習庫和執行他們的語言,下面是一個列表:
Caffe
DeepLearning4j
Tensorflow
Theano
Torch
其他一些著名的庫:Mocha,neon,H2O,MXNet,Keras,Lasagne,Nolearn。
建議時間:1-3周
步驟3:選擇你自己的領域
這是最有趣的部分,深度學習已經應用在各個領域中,並且取得了最先進的研究成果。如果你想更深入的瞭解,那麼作為一個讀者,你最適合的路徑就是動手實踐。這樣才能對你現在瞭解的內容有一個更加深入的認識。
步驟4:深挖深度學習
現在你應該已經已經學會了基礎的深度學習演算法!但是前面的路程會更加艱苦。現在,你可以儘可能高效的利用這一新獲得的技能。根據前面的步驟深挖深度學習。
步驟3和步驟4並沒有給大家深入的介紹,因為考慮到視覺疲勞的問題,相信大部分人看完前兩個步驟就已經感覺很費勁了,所以後面的兩個步驟只是稍微描述了一下。
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