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如何幻化 如何开始学习使用?——创始人官方网站新课程

时间:2024-04-29 23:03:21 来源:网络整理 浏览:0

——创始人

官方网站有相当多的文档和教程,但这些往往假设读者具备一定的机器学习和人工智能知识。 除了了解 ML 和 AI 之外,您还应该非常精通编程语言。 因此,在开始学习如何使用它之前,首先要更多地了解该语言,而不是与机器学习直接相关的任何内容。

1. 假设你精通但不擅长机器学习,你可以看看这篇机器学习实践教程,里面涵盖了机器学习相关的概念、算法、理论、应用等;

2.如果你已经掌握了机器学习的基础知识但不了解Deep/,可以从神经网络入门开始。

3. 如果您已经了解神经网络/深度学习,可以从安装教程开始,也可以从基础教程开始,这将直接导致深度神经网络的实际建模。

Parag K Mital - 机器智能公司总监

刚刚推出了一门新课程:使用 | 创建深度学习应用程序

与其他课程不同,这是一门面向应用的课程,通过鼓励探索深度神经网络的创造性思维和创造性应用,教您基础知识和最先进的算法。 强烈鼓励尝试本课程。 这是唯一的综合在线课程,它将教您如何使用和开发您的创造潜力,并学习如何应用这些技术来创建神经网络。

课程资料:

本课程将介绍深度学习:构建人工智能算法的最先进方法。 涵盖深度学习的基本结构、含义和原理,并开发构建各种算法所需的代码,例如深度卷积网络、变分自动编码器、生成对抗网络和循环神经网络。 本课程的主要重点是了解如何构建这些算法的必要结构以及如何应用它们来探索创造性应用。

时间表

第一学期:简介

介绍数据相对于机器和深度学习算法的重要性、创建数据集的基础知识、如何预处理数据集,然后跳转到。 您还将学习基本结构并了解如何使用它来过滤图像。

第 2 学期:训练网络

您将看到神经网络如何工作以及网络如何“训练”。 然后如何幻化,您将构建第一个神经网络,并将其用于训练神经网络如何绘制图像的应用程序中。

第三学期:无监督和监督学习

探索能够对大型数据集进行编码的深度神经网络,并了解如何使用这种编码来探索数据集的“潜在”维度或生成全新的内容。 您还将了解另一种执行判别性学习的模型,并了解如何使用它来预测图像的标签。

第四学期:可视化和幻觉表征

该指南执行了一些非常有趣的可视化,包括产生无限生成的分形的“深度梦想”,或允许我们通过将一幅图像的内容与另一幅图像的风格相结合来自动生成艺术美学的“风格网络”。

第 5 学期:生成模型

最后,提供了对未来生成建模方向的一些预测,包括一些现有的技术模型,例如“生成对抗网络”及其在“变分自动编码器”中的实现。

——IBM软件开发与技术推广

大数据大学刚刚推出了免费的深度学习课程。 显然还有其他有效的资源可用,但我建议您看一下本课程。 另请查看目录中的其他数据科学和机器学习课程。 课程完全免费,许多课程都附带结业证书和 IBM 支持的开放徽章。

伊恩 – 研究工程师

最好的学习方法可能是通过研究和试验一个有效的例子。 有一项通过示例调整卷积神经网络的工作,该项目链接到页面:/-

以下简短视频教程介绍如何创建能够运行代码的AWS环境。 该视频还概述了并行探索 CNN 配置的简单策略。

/

Ish - 就读于印度管理学院

作为初学者,您可以使用以下资源:

learn/-/- 一个用于机器智能教程的开源软件库

——工作在维普罗

如果您是初学者,建议按照以下步骤学习:

1 先学快点。

2.要学习AI和机器学习课程,可以尝试MIT OCW。

3 从网站教程开始。 如果您已经有这方面的经验,可以转到步骤(3)开始学习更高级的教程。

——架构机器学习项目及作者

最简单的方法之一是查看并修改一些带有额外注释的代码示例;

//-深-/wiki

安基特创始人

一开始我遇到了一些困难。 因此创建了一系列教程。 教程在计算机视觉团体中非常流行。

10 分钟实用快速学习教程 »

安吉尔·马里奥——在马克斯·普朗克学会工作

对我来说,最好的起点是主页本身:

安装并习惯如何处理数据和训练模型后,您可以尝试 MNIST 教程或其他一些教程:

十...

如果您正在寻找上述主题的精简版本,您可以尝试:

@...

Suraj – 在班加罗尔印度理工学院工作

完成学习后,一个有用的链接是转到课程深度学习| 。

Kim Brian – 5 年计算机编程经验

除了使用之外,还有许多其他可能的解决方案。 如果您是一位狂热的编码员,建议您在了解如何编写基本人工智能代码之前不要使用它。

正如先生所说,建议从基础开始学习。

——就读于雅西计算机科学学院

看看这两个答案:

(开源软件库):如何使用以及更好地理解它的最佳方法是什么? 自然语言处理的具体步骤是什么?

D Kini – 一位热爱阅读的网页开发者

猜你还没有访问过这个网站:

对于初学者:

Tuan Vu – 数据科学家

如果你想了解的基本结构,这个网站可能会有帮助:学习-高级软件工程师

教程:学习

易立夫 – Mindx.ai 首席执行官

等待下一个更好的版本来学习它,当前版本的结构导致性能评价不佳。

原文链接:实用指南! 16位行业资深人士教你如何使用 - 博客 - 云栖社区 - 阿里云

标题:如何幻化 如何开始学习使用?——创始人官方网站新课程
链接:https://www.gbbxw.com/news/xydt/12160.html
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