如何使用TensorFlow技术基于阿里云AI实现图像识别技术？视频＋PPT干货奉上 - 知乎专栏
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线性回归非线性回归、过度拟合、模型选择有监督学习分类无监督学习第3章：总结与练习更多精品课程，请关注：","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T16:08:12+08:00","url":"/p/","title":"【阿里云大学课程】机器学习入门：概念原理及常用算法","summary":"AlaphaGo与围棋界的较量，吸引了全世界的目光，也让大家见识到了机器学习与人工智能技术的强大之处。你是不是也想学机器学习了？ 机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":1,"likesCount":24},"next":{"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"topics":[{"url":"/topic/","id":"","name":"阿里云"},{"url":"/topic/","id":"","name":"云存储"}],"adminClosedComment":false,"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","author":{"bio":"汇集阿里技术精粹，","isFollowing":false,"hash":"65b52731faea3de2ef3fffa1","uid":282900,"isOrg":true,"slug":"a-li-yun-yun-qi-she-qu-48","isFollowed":false,"description":"“云栖社区”是阿里云官方开发者技术社区，聚焦于传播云计算、大数据等DT时代核心技术的内容与资源。","name":"阿里云云栖社区","profileUrl":"/org/a-li-yun-yun-qi-she-qu-48","avatar":{"id":"v2-8f5f8eefcb27de64ffbefee","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":true},"column":{"slug":"yunqichengxuyuan","name":"我是程序员"},"content":"摘要： 在Web应用中，有很多在类型，其中针对有一种是针对电商、图片处理网站中当客户上传到OSS的图片进行大小裁剪或者批量加上防盗水印，通常的做法是搭建一个在线服务器并部署WEB应用来进行处理，程序需要按照一定规则来定时来触发事件。阿里云在4月26日推出Function Compute（函数计算）后，很多客户踊跃申请试用，基于这个产品的目前的试用场景，会汇总多个场景逐步从浅入深来完成一系列主题讲解。业务场景描述在Web应用中，有很多在类型，其中针对有一种是针对电商、图片处理网站中当客户上传到OSS的图片进行大小裁剪或者批量加上防盗水印，通常的做法是搭建一个在线服务器并部署WEB应用来进行处理，程序需要按照一定规则来定时来触发事件，这样的情况下，会有3个明显的工作需要额外来考虑：1、需要搭建Web应用服务器（不管有没有图片处理，空置率会比较高）2、需要编写相关OSS代码来处理这块事情（需要专门维护一套运行处理代码）3、需要考虑图片处理的及时性如何保障（要考虑并发和定时器的执行方法）以上问题，我们仅仅需要通过阿里云的函数计算产品来设置简单事件触发器和编写一些简单OSS的程序就能完美解决上述问题，下面让我们来看看这个任务的如何分解。整体架构图首先来对比一下新老架构有什么不同，老架构需要考虑三个地方的处理，例如处理OSS图片的内容、触发条件的处理、以及搭建应用服务器等。老的框架：如下图，需要考虑蓝色部分，图片转码需要编写相关代码进行处理。蓝色标注是老架构中需要关注的，程序需要一种机制对上传来的图片进行设置，例如从OSS的某个目录进行定期扫描，并批量发送到图片进行加水印，大小变化等，并把处理过的图片，用户需要搭建WEB应用，需要编写相关OSS的处理，还需要有个机制能定期做程序处理。总结下来需要用户关注内容点：1、对图片的处理需要编写相关代码2、在OSS上把转码后的图片转移到新的Bucket，需要维护相关代码3、需要考虑图片处理的及时性新框架：用户仅仅需要在Function Compute（函数计算）上设置触发器+函数，例如，监控某个Bucket下的PutObject的事件，当用户把图片上传到OSS的某个Bucket，马上触发后续的函数代码，函数代码的无非就是把图片进行处理，并把图片转移到新的bucket中，整个过程，不需要搭建Web服务器，不需要写触发条件，也无需关注整个服务状态如何。纯粹的事件触发后续程序，详见下图分解，仅仅一处蓝色圆圈就是需要编写的代码。整个业务处理流程：源码实例基于新框架的内容，我把相关代码按块来分解，按照两块内容来处理，控制台上的操作和Fcli命令行工具的使用通过控制台的操作1、 开通service2、新增函数计算新建函数计算里，需要选择运行环境，目前是Nodejs4.4，后续会推出Python、Java环境等。这个示例中选在线编辑，输入编写代码即可。代码段：'use strict';\nmodule.exports.handler = function(event, context, callback) {\n
var co = require('co');
//设置初始的OSS环境变量\n
var OSS = require('ali-oss');\n
var client = new OSS({\n
region: 'oss-cn-shanghai',\n
accessKeyId: ‘your accessKeyId’,
//输入你的accessKeyId\n
accessKeySecret:’ your accessKey Secret’, //输入你的accessKeySecret\n
bucket: 'function-demo-bucket'
//输入华东2区的bucket name\n
});\n//读取bucket下的目录\n
co(function* () {\n
var result = yield client.list({\n
prefix: 'tmp/'\n
var nameArray = result.\n
for(var index=0; index & nameArray. index++){\n
var str = nameArray[index].\n
//resize\n
if (str.indexOf('.jpg') & 0){\n
console.log(str);\n\t\t//把处理后的图片存放到临时/tmp目录下（tmp目录能存放的256MB文件）\n
var resize = yield client.get(str,'/tmp/example-resize.jpg',{process: 'image/resize,m_fixed,w_128,h_128'});\n//把新处理后的图片转移到新目录下\n
//put new dir\n
name = new Date().getTime()+'.jpg';\n
var put = yield client.put('resource/'+ name,'/tmp/example-resize.jpg',{\n
year: 2017,\n
people: 'wenyi'\n
callback(null, \"New Name is : \"+name);\n
console.log(name);\n//删除掉被处理完成的图片\n
//delete old pic\n
var del = yield client.delete(str);\n
console.log(del);\n
}).catch(function(err){\n
console.log(err)\n
callback(null, \"Invk OSS is OK!\");\n};\n3、设置OSS 的Trigger在这个选项页里，我们选中华东2的Bucket和触发事件，触发事件目前控制台仅支持通过OSS进行触发，但是通过API或者SDK可以编写自行触发的事件。4、查看执行结果整个业务执行结束，完成了完整的一个例子。","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T10:52:27+08:00","url":"/p/","title":"函数计算-触发OSS来处理图片加水印和大小裁剪","summary":"摘要： 在Web应用中，有很多在类型，其中针对有一种是针对电商、图片处理网站中当客户上传到OSS的图片进行大小裁剪或者批量加上防盗水印，通常的做法是搭建一个在线服务器并部署WEB应用来进行处理，程序需要按照一定规则来定时来触发事件。阿里云在4月26日…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":0,"likesCount":0}},"annotationDetail":null,"commentsCount":0,"likesCount":47,"FULLINFO":true}},"User":{"a-li-yun-yun-qi-she-qu-48":{"isFollowed":false,"name":"阿里云云栖社区","headline":"“云栖社区”是阿里云官方开发者技术社区，聚焦于传播云计算、大数据等DT时代核心技术的内容与资源。","avatarUrl":"/v2-8f5f8eefcb27de64ffbefee_s.jpg","isFollowing":false,"type":"org","slug":"a-li-yun-yun-qi-she-qu-48","bio":"汇集阿里技术精粹，","hash":"65b52731faea3de2ef3fffa1","uid":282900,"isOrg":true,"description":"“云栖社区”是阿里云官方开发者技术社区，聚焦于传播云计算、大数据等DT时代核心技术的内容与资源。","profileUrl":"/org/a-li-yun-yun-qi-she-qu-48","avatar":{"id":"v2-8f5f8eefcb27de64ffbefee","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":true,"badge":{"identity":null,"bestAnswerer":null}}},"Comment":{},"favlists":{}},"me":{},"global":{},"columns":{"next":{},"yunqichengxuyuan":{"following":false,"canManage":false,"href":"/api/columns/yunqichengxuyuan","name":"我是程序员","creator":{"slug":"a-li-yun-yun-qi-she-qu-48"},"url":"/yunqichengxuyuan","slug":"yunqichengxuyuan","avatar":{"id":"v2-f41c4ececa862f50bdaa851db41c3f54","template":"/{id}_{size}.jpg"}}},"columnPosts":{},"columnSettings":{"colomnAuthor":[],"uploadAvatarDetails":"","contributeRequests":[],"contributeRequestsTotalCount":0,"inviteAuthor":""},"postComments":{},"postReviewComments":{"comments":[],"newComments":[],"hasMore":true},"favlistsByUser":{},"favlistRelations":{},"promotions":{},"switches":{"couldAddVideo":false},"draft":{"titleImage":"","titleImageSize":{},"isTitleImageFullScreen":false,"canTitleImageFullScreen":false,"title":"","titleImageUploading":false,"error":"","content":"","draftLoading":false,"globalLoading":false,"pendingVideo":{"resource":null,"error":null}},"drafts":{"draftsList":[],"next":{}},"config":{"userNotBindPhoneTipString":{}},"recommendPosts":{"articleRecommendations":[],"columnRecommendations":[]},"env":{"isAppView":false,"appViewConfig":{"content_padding_top":128,"content_padding_bottom":56,"content_padding_left":16,"content_padding_right":16,"title_font_size":22,"body_font_size":16,"is_dark_theme":false,"can_auto_load_image":true,"app_info":"OS=iOS"},"isApp":false},"sys":{}}随着谷歌 2015 年发布开源人工系统 TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow 已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI 开发者也能灵活自如的运用 TensorFlow 解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的 TensorFlow 应用做相关整理，让大家对 TensorFlow 有理性和感性的双层认知。TensorFlow 在图像识别中的应用对人类而言，区分画面、图像就如同与生俱来一样简单，例如我们能够轻松的识别老虎与雄狮的区别，但如果把这个问题交给计算机看上去并不简单。在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果
达到人类水平，在某些领域甚至超过。下面这篇文章雷锋网重点整理了 TensorFlow 在图像识别中的应用，看计算机如何识别图像。地址：除了认识 TensorFlow 在图像识别中的应用，关于如何搭建图像识别系统雷锋网也有相关教程：农场主与 TensorFlow 的邂逅，AI 告诉你一根优秀的黄瓜应该具备什么素质一根优秀的黄瓜应该具备什么素质？相信这是很多人不可描述的问题，而对于黄瓜农场主而言，同一个品种的黄瓜可以根据颜色、刺、体态等因素分成 9 类，但分检工作对于人来说恰好是一个枯燥繁琐的过程。一位日本农场主
为解决这一难题，利用 TensorFlow 制作了一款黄瓜分类机，通过机器就能够完成黄瓜的分类工作，但识别准确率目前只有 70%，Makoto
目前正打算使用谷歌的云机器学习（Cloud Machine Learning）平台，来进一步改善他的黄瓜分类机。地址：（来源雷锋网）用 TensorFlow 搭建图像分类器本文将详细介绍如何通过 TensorFlow 搭建图像分类器，从安装、优化、编码、和使用等方面手把手教你用 TensorFlow 搭建图像分类器。地址：如何使用 Tensorflow 实现快速风格迁移？风格迁移（Style Transfer）是深度学习众多应用中非常有趣的一种，如图，我们可以使用这种方法把一张图片的风格 " 迁移 " 到另一张图片上，但原始的风格迁移的速度是非常慢的。在 GPU 上，生成一张图片都需要 10 分钟左右，而如果只使用 CPU 而不使用 GPU 运行程序，甚至需要几个小时。这个时间还会随着图片尺寸的增大而迅速增大，那么能否实现使用 Tensorflow 实现快速风格迁移？地址：运用 TensorFlow 处理简单的 NLP 问题当前互联网每天都在产生大量的文本和音频数据，通过挖掘这些数据，我们可以做一些更加便捷的应用，例如机器翻译、语音识别、词性标注以及信息检索等，这些都属于 NLP 范畴。而在 NLP 领域中，语言模型是最基本的一个环节，本文主要围绕语言模型展开，首先介绍其基本原理，进而引出词向量 ( word2vec ) 、循环神经网络 ( RNN ) 、长短时记忆网络 ( LSTM ) 等深度学习相关模型，并详细介绍如何利用 TensorFlow 实现上述模型。地址：在 TensorFlow 中用深度度学习修复图像生活中经常会遇到图片缺失问题，设计师和摄影师用内容自动填补来补充图像中不想要的或缺失的部分，本文将介绍通过一个 DCGAN 用深度学习进行图像修复。地址：基于 Tensorflow 的 CNN/CRF 图像分割技术本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义，我们在简化的场景下进行了模型的训练，并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场（CRFs）来解决分割结果粗糙的问题，并取得了很好的效果。地址：利用 Docker 和阿里云容器服务轻松搭建分布式 TensorFlow 训练集群由于在现实世界里，单机训练大型神经网络的速度非常缓慢，这就需要运行分布式 TensorFlow 集群并行化的训练模型。但是 TensorFlow 本身只是计算框架，要将其应用在生产环境，还是需要集群管理工具的资源调度，监控以及生命周期管理等能力。本文将分两个部分介绍如何在阿里云容器服务上玩转 TensorFlow 训练集群。第一部分：第二部分：
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IT之家4小时前&h2&6月26日更新，增加TensoFlow实践视频教程：&/h2&&p&&b&《如何使用TensorFlow技术基于阿里云AI实现图像识别技术？视频＋PPT干货奉上》&/b&&/p&&p&在5月22日和6月13日，阿里云机器学习分别在斗鱼直播上分享了如何使用TensorFlow技术实现图像识别的技术直播。小编特意将视频地址以及将以PPT在这里编辑分享出来，本次技术讲解分为上下两部分：基础篇和高级篇，在机器学习图像识别初入、进阶的同学均适合观看学习，其中视频中的PPT讲义已经为各位同学保存发布到正文中，可以作为提前预览：&/p&&h2&&b&一、阿里云AI之图像识别实践-基础篇：&/b&&/h2&&p&讲师简介：赵昆，阿里巴巴机器学习技术专家&/p&&p&&b&视频观看地址：&/b&&/p&&a href=&///?target=http%3A//cloud./play/u//p/1/e/6/t/1/.mp4& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&cloud./&/span&&span class=&invisible&&play/u//p/1/e/6/t/1/.mp4&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&p&&b&视频讲义资料：（图片PPT），请点击到知乎原文查看：&/b&&a href=&/p/& class=&internal&&如何使用TensorFlow技术基于阿里云AI实现图像识别技术？视频＋PPT干货奉上 - 知乎专栏&/a&&/p&&h2&&b&二、阿里云AI之图像识别实践-高级篇：&/b&&/h2&&p&&b&视频观看地址：&/b&&/p&&p&讲师简介：赵昆，阿里巴巴机器学习技术专家
&/p&&a href=&///?target=http%3A//vodcdn./oss/taobao-ugc/d60ef7358882/video.mp4& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&vodcdn.&/span&&span class=&invisible&&/oss/taobao-ugc/d60ef7358882/video.mp4&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&p&&b&视频讲义资料：（图片PPT），请点击到知乎原文查看：&/b&&a href=&/p/& class=&internal&&如何使用TensorFlow技术基于阿里云AI实现图像识别技术？视频＋PPT干货奉上 - 知乎专栏&/a&&/p&&br&&br&&h2&&b&------------------------------华丽的分割线-----------------------------------&/b&&/h2&&p&&b&如何开始学习使用TensorFlow？&/b& &a href=&///?target=https%3A///profile/Harrison-Kinsley-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Harrison Kinsley&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——&a href=&///?target=http%3A//pythonprogramming.xn--net-1n9dm8mnpot42c/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&http://PythonProgramming.net的创始人&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&blockquote&&a 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href=&///?target=https%3A///courses/creative-applications-of-deep-learning-with-tensorflow/info& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&使用TensorFlow |创建深度学习应用程序&i class=&icon-external&&&/i&&/a& Kadenze与其他课程不同，这是一个以应用为导向的课程，通过鼓励探索创造性思维和深层神经网络的创造性应用，教你Tensorflow的基础知识以及最先进的算法，强烈鼓励尝试这门课程。这是唯一全面的在线课程，将教会你如何使用Tensorflow和开发您的创造潜力，了解如何应用这些技术创建神经网络。&/blockquote&&p&&b&课程资料：&/b&&/p&&blockquote&本课程将介绍深度学习：构建人工智能算法的最先进的方法。涵盖深度学习的基本结构、意义，原理并开发必要的代码搭建各种算法，如深卷积网络，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意应用程序。&/blockquote&&p&&b&计划表学期1：Tensorflow简介&/b&&/p&&blockquote&介绍数据与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Tensorflow。此外将学习Tensorflow的基本结构，并了解如何使用它来过滤图像。&/blockquote&&p&&b&学期2：训练一个网络W / Tensorflow&/b&&/p&&blockquote&将看到神经网络如何工作，网络是如何“训练”。然后将构建自己的第一个神经网络，并将其用于训练神经网络如何绘制图像的应用程序。&/blockquote&&p&&b&学期3：无监督和监督学习&/b&&/p&&blockquote&探索能够编码大型数据集的深层神经网络，并了解如何使用此编码来探索数据集的“潜在”维度或生成全新内容。还将学习另一种类型的执行辨别学习的模型，并了解如何使用它来预测图像的标签。&/blockquote&&p&&b&学期4：可视化和幻化表示&/b&&/p&&blockquote&指导执行一些真正有趣的可视化，包括可以产生无限生成分形的“深度梦想”或者“风格网络”，它允许我们将一个图像的内容和另一个图像的风格结合起来自动生成艺术美学。&/blockquote&&p&&b&学期5：生成模型&/b&&/p&&blockquote&最后提供了一些未来生成建模方向的预测，包括一些现有技术模型，例如“生成式对抗网络”，以及其在“变分自动编码器”内的实现等内容。&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Antonio-Cangiano& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Antonio Cangiano&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——IBM软件开发和技术推广&/p&&blockquote&&a href=&///?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据大学&i class=&icon-external&&&/i&&/a&刚刚推出了一个免费的&a href=&///?target=https%3A///courses/deep-learning-tensorflow/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深层学习与TensorFlow课程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。显然还有其他有效的资源可用，但建议你看一下本课程。同样查看目录中的其他数据科学和机器学习课程。课程是完全免费的，并且许多都有完成证书和IBM支持的开放徽章。&/blockquote&&p&&b&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&Ian Dewancker &/a& ——SigOpt研究工程师&/b&&/p&&blockquote&最好的学习方式可能是通过学习和实验一个工作过的例子。在SigOpt有一个工作是通过TensorFlow示例调整一个卷积神经网络，该工程在github页面链接：&a href=&///?target=https%3A///sigopt/sigopt-examples/tree/master/tensorflow-cnn& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&sigopt / sigopt-examples&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 下面简短的视频教程讲授如何创建一个能够运行TensorFlow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。 &a href=&///?target=https%3A//youtu.be/CGI_RKVnDpE& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&youtu.be/CGI_RKVnDpE&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Ish-Girwan& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ish Girwan&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——在印度管理学院学习&/p&&blockquote&作为初学者，可以使用以下资源： &a href=&///?target=http%3A///index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学习TensorFlow&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &a href=&///?target=https%3A///aymericdamien/TensorFlow-Examples& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&aymericdamien / TensorFlow-Examples&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &a href=&///?target=https%3A///nlintz/TensorFlow-Tutorials& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&nlintz / TensorFlow-Tutorials&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &a href=&///?target=http%3A//www.slideshare.net/tw_dsconf/tensorflow-tutorial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google TensorFlow教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &a href=&///?target=https%3A//www.tensorflow.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器智能的开源软件库&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Kuntal-Mukherjee-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kuntal Mukherjee&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——在Wipro Technologies工作&/p&&blockquote&如果你是初学者，建议按照以下步骤学习： 1 首先快速学习Python。 2 学习AI和机器学习课程，可以尝试MIT OCW。 3 从&a href=&///?target=https%3A//www.tensorflow.org/versions/0.6.0/tutorials/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TensorFlow网站教程开始&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。如果你已经在这个领域经历过，那么可以去步骤（3）开始学习更高级教程。&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Rodolfo-Bonnin& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Rodolfo Bonnin&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——建筑机器学习项目与Tensorflor 作家&/p&&blockquote&最简单的方法之一是查看和修改一些代码示例与额外的注释; &a href=&///?target=https%3A///tobigithub/tensorflow-deep-learning/wiki& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/tobigithub/t&/span&&span class=&invisible&&ensorflow-deep-learning/wiki&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Ankit-Sachan& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ankit Sachan&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——&a href=&///?target=http%3A//ilenze.xn--com-1n9dm8mnpot42c/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&的创始人&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&blockquote&在开始的时候遇到了一些与困难。所以创造了一系列的教程。教程在&a href=&///?target=https%3A///groups/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Linkedin计算机视觉组&i class=&icon-external&&&/i&&/a&上变得非常流行。 10分钟实用TensorFlow快速学习教程>>&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Angel-Mario-Castro-Martinez-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Angel Mario Castro Martinez&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——在马克斯普朗克学会工作&/p&&blockquote&对我来说，最好的起点是主页本身： http：&a href=&///?target=https%3A//www.tensorflow.org/versio& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&//www.tensorflow.org/versio&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ... 安装并习惯了如何处理数据和训练模型的方式，你可以尝试MNIST教程或其他几个教程： https：&a href=&///?target=https%3A///kronos-cm/Ten& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&///kronos-cm/Ten&i class=&icon-external&&&/i&&/a&... https：&a href=&///?target=https%3A///jasonbaldridg& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&///jasonbaldridg&i class=&icon-external&&&/i&&/a&... 如果正在寻找一个压缩版本的上述主题，可以尝试： https：&a href=&///?target=https%3A///%40ilblackdrago& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&///@ilblackdrago&i class=&icon-external&&&/i&&/a&...&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Suraj-Vantigodi-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Suraj Vantigodi&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——在印度班加罗尔理工学院工作&/p&&blockquote&一个有用的链接&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学习TensorFlow&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，一旦完成后可以去Udacity课程&a href=&///?target=https%3A///course/deep-learning--ud730& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习| Udacity&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Kim-Brian& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kim Brian&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——5年计算机编程经验&/p&&blockquote&除了使用TensorFlow，有很多其它可能的解决方案。如果你是一个热心编码的人，建议不要使用TensorFlow，直到你知道如何编码基本的AI。 正如Kuntal Mukherjee先生所说，建议从基础知识中学习。&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Chirila-Sorina& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chirila Sorina&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——在Iasi计算机科学学院学习&/p&&blockquote&请查看以下两个答案： &a href=&///?target=https%3A///TensorFlow-open-source-s-w-library-How-tensor-flow-can-be-used-and-what-are-best-ways-to-understand-it-better& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TensorFlow（开源s / w库）：如何使用张量流，什么是更好地了解它的最佳方式？&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &a href=&///?target=https%3A///What-are-the-practical-steps-for-using-TensorFlow-with-natural-language& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&使用TensorFlow处理自然语言的具体步骤有哪些？&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Ashwin-D-Kini& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ashwin D Kini&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——喜欢阅读的Web开发人员&/p&&blockquote&猜猜你没有访问过这个网站： http：&a href=&///?target=https%3A//www.tensorflow.org/tutori& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&//www.tensorflow.org/tutori&i class=&icon-external&&&/i&&/a&... 对于初学者： http：&a href=&///?target=https%3A//www.tensorflow.org/tutori& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&//www.tensorflow.org/tutori&i class=&icon-external&&&/i&&/a&...&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Tuan-Vu-24& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tuan Vu&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——数据据科学家&/p&&blockquote&如果你想了解张量流的基本结构，这个网站可能有帮助：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学习TensorFlow&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &a href=&///?target=https%3A///profile/Kishore-Karunakaran& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kishore Karunakaran&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——Vanenburg Software高级软件工程师 Tensorflow的教程:&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学习TensorFlow&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&&p&&a href=&///?target=https%3A///profile/Lifu-Yi& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lifu Yi&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ——Mindx.ai的首席执行官&/p&&blockquote&等待下一个更好的版本再学习它，当前版本的结构导致其糟糕的绩效考核。
原文链接：&a href=&///?target=http%3A///m/12436/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&实践指南！16位资深行业者教你如何学习使用TensorFlow-博客-云栖社区-阿里云&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/blockquote&
6月26日更新，增加TensoFlow实践视频教程：《如何使用TensorFlow技术基于阿里云AI实现图像识别技术？视频＋PPT干货奉上》在5月22日和6月13日，阿里云机器学习分别在斗鱼直播上分享了如何使用TensorFlow技术实现图像识别的技术直播。小编特意将视频地址以及…
&p&这篇文章介绍了初步学习&a href=&/?target=http%3A///category/ai& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&人工智能&i class=&icon-external&&&/i&&/a&和深度学习最好的资源，对于那些想进入人工&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&智能&i class=&icon-external&&&/i&&/a&领域却又不知从何开始的初学者来说，这绝对非常有用。文章源于 medium，作者 Ray Alez，雷锋网(公众号：雷锋网)编译，未经许可不得转载。读者可直接点击文章中的链接直接跳转到学习界面。&br&&/p&&p&&strong&一、机器学习&/strong&&/p&&p&· 对于机器学习领域最好的介绍，请在Coursera上观看Andrew Ng 的 &a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning course&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。这门课解释了该领域的基本概念，并且能让学者很好的理解重要算法。&/p&&p&· 对于 ML 算法的简要概述，请看TUtsPlus课程“&a href=&/?target=https%3A///courses/machine-learning-distilled& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning Distilled&i class=&icon-external&&&/i&&/a&”。&/p&&p&· &a href=&/?target=https%3A///Programming-Collective-Intelligence-Building-Applications/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《集体智慧编程》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&一书是学习 ML 算法在 Python 中实际运用的好资源。这本书涉及所有必要的基本原理，会带你体验很多实践课题。&/p&&p&&strong&可能你会对这些重要资源也感兴趣：&/strong&&/p&&p&· 彼得·诺维格的 &a href=&/?target=https%3A///course/intro-to-artificial-intelligence--cs271& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ML Udacity 课程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· 汤姆·米切尔在卡内基梅隆大学上的&a href=&/?target=http%3A//www.cs.cmu.edu/%7Etom/10701_sp11/lectures.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&另一门《ML课程》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· &a href=&/?target=http%3A///tag/YouTube& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&YouTube&i class=&icon-external&&&/i&&/a&教程的机器学习课程——&a href=&/?target=https%3A///playlist%3Flist%3DPLD0F06AA0D2E8FFBA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&mathematicalmonk &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&strong&二、深度学习 &/strong&&/p&&p&我之前遇到过的关于深度学习最好的介绍是&a href=&/?target=https%3A///deep-learning-with-python/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& Deep Learning With Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。这门课没有深入解释数学难题，不需要很多的预备知识，而是简单介绍了开始学习 DL 的方式，解释了如何快速开始建设并且在实践中学习所有知识。它解释了最高级的工具（ Keras, TensorFlow ），而且带你体验不同的实践课题，解释如何通过那些最好的 DL 应用来达到艺术效果。&/p&&p&在 Google 上也有 &a href=&/?target=https%3A///playlist%3Flist%3DPLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DL 课程的介绍&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，而且有 Sephen Welch 对于&a href=&/?target=http%3A//lumiverse.io/series/neural-networks-demystified& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&神经网络的详细介绍&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/p&&p&之后，如果想获得更多深层次的资源，这里有一些很有趣：&/p&&p&· Geoffrey Hinton 的coursera 课程“&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/neural-networks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习中使用的神经网络”&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别，并且深入解释所有问题。&/p&&p&· MIT &a href=&/?target=http%3A//goodfeli.github.io/dlbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《深度学习》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&这本书。&/p&&p&· &a href=&/?target=http%3A//deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福的 UFLDL 教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （&a href=&/?target=http%3A//deeplearning.stanford.edu/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&其他链接&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&/p&&p&· &a href=&/?target=http%3A//deeplearning.net/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&deeplearning.net tutorials &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· Michael Nielsen 的&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《神经网络和深度学习》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&一书&/p&&p&· Simon O. Haykin 的&a href=&/?target=https%3A///Neural-Networks-Learning-Machines-Edition/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Neural Networks and Learning Machines》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&一书&/p&&p&&strong&三、人工智能&/strong&&/p&&p&·
&a href=&/?target=https%3A///Artificial-Intelligence-Modern-Approach-Edition/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《人工智能：一种现代方法（AIMA）》&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 是一本关于“守旧派” AI最好的书籍。这本书总体概述了人工智能领域，解释了所有读者需要知道的基本概念。&/p&&p&· UC Berrkeley 的&a href=&/?target=https%3A///channel/UCshmLD2MsyqAKBx8ctivb5Q/videos& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《人工智能课程》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&是一系列经典视频讲座，该课程通过一种非常有趣的实践项目（训练人工智能来玩 Pacman 游戏 ）解释了人工智能的基本知识。我建议该系列视频讲座结合 AIMA 这本书一起看，因为视频讲座就是以这本书为基础，从不同角度解释了很多相似的概念，使这些概念更容易理解，讲解深度较深，对初学者来说是不错的资源。&/p&&p&&strong&大脑如何工作&/strong&&/p&&p&如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过一种直观、有趣的方式解释最好的现代理论。&/p&&p&· Jeff Hawkins 的 &a href=&/?target=https%3A///On-Intelligence-Jeff-Hawkins/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《On Intelligence》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（&a href=&/?target=http%3A///pd/Science-Technology/On-Intelligence-Audiobook/B002V8LKTE/ref%3Da_search_c4_1_1_srTtl%3Fqid%3D%26sr%3D1-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&有声读物&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&/p&&p&· &a href=&/?target=https%3A///G%25C3%25B6del-Escher-Bach-Eternal-Golden/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《G?del, Escher, Bach》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&我建议通过这两本书入门，这两本书能很好地向你解释大脑工作的一般理论。&/p&&p&&strong&其他资源&/strong&&/p&&p&· Ray Kurzweil 的&a href=&/?target=https%3A///How-Create-Mind-Thought-Revealed/dp//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《How to Create a Mind》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&a href=&/?target=http%3A///pd/Science-Technology/How-to-Create-a-Mind-Audiobook/B009S7OKJS/ref%3Da_search_c4_1_1_srTtl%3Fqid%3D%26sr%3D1-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&（有声读物）&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· &a href=&/?target=https%3A///Principles-Neural-Science-Fifth-Kandel/dp//ref%3Dsr_1_1%3Fie%3DUTF8%26qid%3D%26sr%3D8-1%26keywords%3Dprinciples%2Bof%2Bneural%2Bscience& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Principles of Neural Science》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&这是我能发现的关于 NS 最好的一本书。 这本书讨论了硬核科学，神经解剖学等。这本书很有意思，但是有点长——我现在还在读。&/p&&p&&strong&四、数学 &/strong&&/p&&p&学习人工智能，这里有你需要了解的最基本的数学概念：&/p&&p&&strong&微积分学&/strong&&/p&&p&· 可汗学院的&a href=&/?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPL19E79A& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&微积分视频课&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· MIT关于&a href=&/?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPL19E79A& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& Multivariable Calculus 的讲座 &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&strong&线性代数&/strong&&/p&&p&· 可汗学院&a href=&/?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPLFD0EB975BA0CC1E0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&线性代数视频课&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· Gilbert Strang的 MIT&a href=&/?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPLFD0EB975BA0CC1E0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&线性代数视频课 &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&· Coding the Matrix —
布朗大学关于为计算机科学专业开设的&a href=&/?target=https%3A//cs.brown.edu/video/channels/coding-matrix-fall-2014/%3Fpage%3D2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&线性代数课程 &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&strong&概率与统计&/strong&&/p&&p&· 可汗学院&a href=&/?target=https%3A///playlist%3Flist%3DPLCFA19& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&概率&i class=&icon-external&&&/i&&/a&和&a href=&/?target=https%3A///playlist%3Flist%3DPLD8A2566& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&视频课&/p&&p&· &a href=&/?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-probability-science-mitx-6-041x%23.VJfS2LQAKc& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&edx probability course&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&strong&五、计算机科学&/strong&&/p&&p&要想掌握人工智能，你需要熟悉计算机科学和编程。&/p&&p&如果你刚刚开始了解，我建议你读一读 &a href=&/?target=http%3A//www.diveintopython3.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Dive Into Python 3》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&这本书。这本书很棒，能够让你学到在 Python 中编程所需要的大多数知识。&/p&&p&想从更深层次上了解计算机编程的本质——看一下&a href=&/?target=https%3A///watch%3Fv%3D2Op3QLzMgSY%26list%3DPLE18841CABEAD253& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& MIT 的经典课程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。 这门课以计算机科学专业最有影响力的一本书&a href=&/?target=https%3A///Structure-Interpretation-Computer-Programs-Engineering/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Structure and Interpretation of Computer Programs》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&为基础，讲述了LISP语言和计算机科学的基本知识。&/p&&p&&strong&六、其它资源&/strong&&/p&&p&· &a href=&/?target=http%3A//www.metacademy.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Metacademy&i class=&icon-external&&&/i&&/a& —
是你知识的“管理器大礼包”。你可以利用这个工具来了解学习 ML不同课程需要的所有预备知识。 &/p&&p&· &a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&kaggle &i class=&icon-external&&&/i&&/a&— 机器学习平台&/p&&p&因为我正在学习更多关于 AI 和 ML 的知识，所以我会不断对这份列表进行补充。 如果你有好的建议，你可以点击&a href=&/?target=https%3A///raymestalez/digitalmind/blob/master/blog/content/ai/ai-resources.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&i class=&icon-external&&&/i&&/a&留言，或者给我发邮件raymestalez@&a href=&/?target=http%3A///news/UJUdh02QpTB1AzK.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Gmail&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.com。&/p&&p&如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣，你可以订阅&a href=&/?target=https%3A///digitalmind/artificial-intelligence-resources-f4efeac949b4%23.x0hv78tmm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&我的博客&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，我会在这里发布所有与人工智能和深度学习有关的有趣文章。&/p&&p&搜索公众号AI科技评论就能找到大群主我啦，扫描二维码（二维码在&a href=&/?target=http%3A///uploads/new/category/pic/5e462dfd3f.jpg%3FimageMogr2/thumbnail/%r/gravity/Center/crop/740x140/quality/90& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）查看喔~&/p&
这篇文章介绍了初步学习和深度学习最好的资源，对于那些想进入人工领域却又不知从何开始的初学者来说，这绝对非常有用。文章源于 medium，作者 Ray Alez，雷锋网(公众号：雷锋网)编译，未经许可不得转载。读者可直接点击文章中的链接直接跳转到…
&p&此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。原文是 &a href=&///?target=https%3A///%40rayalez%3Fsource%3Dpost_header_lockup& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ray Alez&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 编写的“&a href=&///?target=https%3A///digitalmind/artificial-intelligence-resources-f4efeac949b4%23.ndykohymp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Artificial Intelligence resources&i class=&icon-external&&&/i&&/a&”，简单翻译后供大家参考。&/p&&p&&b&一、机器学习&/b&&/p&&p&有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/ml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Andrew Ng机器学习课程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。 它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。&/p&&ul&&li&有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“&a href=&///?target=http%3A///courses/machine-learning-distilled& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning Distilled&i class=&icon-external&&&/i&&/a&”。&/li&&li&“&a href=&///?target=http%3A///Programming-Collective-Intelligence-Building-Applications/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programming Collective Intelligence&i class=&icon-external&&&/i&&/a&”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。&/li&&/ul&&p&这些不错的资源你可能也感兴趣:&/p&&ol&&li&Perer Norvig 的&a href=&///?target=https%3A///course/cs271& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Udacity Course on ML&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（ML Udacity 课程）&/li&&li&Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 &a href=&///?target=http%3A//www.cs.cmu.edu/%7Etom/10701_sp11/lectures.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Another course on ML&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（另一门ML课程）&/li&&li&YouTube上的机器学习教程 &a href=&///?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPLD0F06AA0D2E8FFBA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&mathematicalmonk&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ol&&p&&b&二、深度学习&/b&&/p&&p&关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是 &a href=&///?target=https%3A///deep-learning-with-python/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning With Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。&/p&&p&在Google上也有一个&a href=&///?target=https%3A///playlist%3Flist%3DPLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&great introductory DL course&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，还有Sephen Welch的&a href=&///?target=http%3A//lumiverse.io/series/neural-networks-demystified& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&great explanation of neural networks&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/p&&p&之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：&/p&&ol&&li&Geoffrey Hinton 的coursera 课程“&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/neural-networks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural Networks for Machine Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/neural-networks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&”&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。&/li&&li&MIT &a href=&///?target=http%3A//www.iro.umontreal.ca/%7Ebengioy/dlbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&b&（&/b&深度学习）一书。&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A//deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UFLDL tutorial by Stanford&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （斯坦福的 UFLDL 教程）&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A//deeplearning.net/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&deeplearning.net教程 &i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/li&&li&Michael Nielsen 的 &a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural Networks and Deep Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（神经网络和深度学习）一书&/li&&li&Simon O. Haykin 的&a href=&///?target=https%3A///Neural-Networks-Learning-Machines-Edition/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural Networks and Learning Machines&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （神经网络和机器学习）一书&/li&&/ol&&p&&b&三、人工智能&/b&&/p&&p&“&a href=&///?target=http%3A///Artificial-Intelligence-Modern-Approach-Edition/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。&/p&&p&来自加州大学伯克利分校的 &a href=&///?target=https%3A///channel/UCshmLD2MsyqAKBx8ctivb5Q/videos& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Artificial Intelligence course&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。&/p&&p&&b&大脑如何工作&/b&&/p&&p&如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。&/p&&ol&&li&Jeff Hawkins 的 &a href=&///?target=https%3A///On-Intelligence-Jeff-Hawkins/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&On Intelligence&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（&a href=&///?target=http%3A///pd/Science-Technology/On-Intelligence-Audiobook/B002V8LKTE/ref%3Da_search_c4_1_1_srTtl%3Fqid%3D%26sr%3D1-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&有声读物&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&/li&&li&&a href=&///?target=https%3A///G%25C3%25B6del-Escher-Bach-Eternal-Golden/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&G?del, Escher, Bach&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ol&&p&我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。&/p&&p&&b&其他资源：&/b&&/p&&ol&&li&Ray Kurzweil的 &a href=&///?target=http%3A///How-Create-Mind-Thought-Revealed/dp//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&How to Create a Mind&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （如何创建一个头脑Ray Kurzweil） (&a href=&///?target=http%3A///pd/Science-Technology/How-to-Create-a-Mind-Audiobook/B009S7OKJS/ref%3Da_search_c4_1_1_srTtl%3Fqid%3D%26sr%3D1-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&有声读物&i class=&icon-external&&&/i&&/a&).&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A///Principles-Neural-Science-Fifth-Kandel/dp//ref%3Dsr_1_1%3Fie%3DUTF8%26qid%3D%26sr%3D8-1%26keywords%3Dprinciples%2Bof%2Bneural%2Bscience& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Principles of Neural Science&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 - 我还在读它。&/li&&/ol&&p&&b&四、数学&/b&&/p&&p&以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：&/p&&p&&b&微积分学&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&///?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPL19E79A& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Khan Academy Calculus videos&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（可汗学院微积分视频）&/li&&li&MIT lectures on &a href=&///?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-02sc-multivariable-calculus-fall-2010/index.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Multivariable Calculus&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（MIT关于多变量微积分的讲座）&/li&&/ol&&p&&b&线性代数&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&///?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPLFD0EB975BA0CC1E0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Khan Academy Linear Algebra videos&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（可汗学院线性代数视频）&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/video-lectures/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MIT linear algebra videos&i class=&icon-external&&&/i&&/a& by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）&/li&&li&&a href=&///?target=https%3A//cs.brown.edu/video/channels/coding-matrix-fall-2014/%3Fpage%3D2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Coding the Matrix&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （编码矩阵） - 布朗大学线程代数CS课程&/li&&/ol&&p&&b&概率和统计&/b&&/p&&ol&&li&可汗学院 &a href=&///?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPLCFA19& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Probability&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&b&（&/b&概率）与 &a href=&///?target=http%3A///playlist%3Flist%3DPLD8A2566& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Statistics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&b&（&/b&统计）视频&/li&&li&&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-probability-science-mitx-6-041x%23.VJfS2LQAKc& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&edx probability course&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （edx概率课程）&/li&&/ol&&p&&b&五、计算机科学&/b&&/p&&p&要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。&/p&&p&如果你刚刚开始，我建议阅读 &a href=&///?target=http%3A//www.diveintopython3.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Dive Into Python 3&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。&/p&&p&要更深入地了解计算机编程的本质 - 看这个经典的 &a href=&///?target=https%3A///watch%3Fv%3D2Op3QLzMgSY%26list%3DPLE18841CABEAD253& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MIT course&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&b& （&/b&MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 &a href=&///?target=http%3A///Structure-Interpretation-Computer-Programs-Engineering/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CS&i class=&icon-external&&&/i&&/a& -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。&/p&&p&&b&六、其他资源&/b&&/p&&ol&&li&&a href=&///?target=http%3A//www.metacademy.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Metacademy&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
- 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&kaggle&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
- 机器学习平台&/li&&/ol&&p&最后：我有建立一个python学习交流群，在群里大家相互帮助，相互关心。相互分享知识，多一个人多一个想法，只有人多的时候遇到问题才会有更多的人帮你解决问题，如果你也是愿意分享，不是单纯的伸手党我欢迎你来群里，先在搜索框里面加483在加上546 最后是416 这样你就可以找到组织大家一起来分享&/p&&p&快速学习python交流总群： &
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。原文是
编写的“”，简单翻译后供大家参考。一、机器学习有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的…
&img src=&/v2-3b007ad3fc3da28ddedb881_b.jpg& data-rawwidth=&740& data-rawheight=&406& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&740& data-original=&/v2-3b007ad3fc3da28ddedb881_r.jpg&&&h1&如何踏上人工智能之路(机器学习篇)&/h1&&h2&如何打开机器学习的大门&/h2&&blockquote&&p&AI这个词相信大家都非常熟悉了，这几年人公智能圈子格外热闹，先是阿法狗带了个好头，让大家重新对人工智能刮目相看。能取得今天这样的成绩绝非瞬间的爆发而是多少年日益的积累。今天咱们就来唠一唠如何进军人工智能的第一步-机器学习。&/p&&p&&strong&我选Python玩AI：&/strong&&/p&&p&Python语言已经非常火爆了，有句古话说得好，人生苦短，我用Python。在机器学习这个领域Python已经成为了主流，一方面因为这门语言简直太简单了，就我个人而言我搞过C++也玩过Java但是学起来用起来相对来说都比较难（说白了。。。就是我比较懒），但是python用起来简直不要太轻松，这也是推荐新手选择python的原因，非常容易上手，决没有恶心到家的指针。另一方面现在无论是做项目还是搞研究都非常追求效率，绝大多数情况下，很多代码都不需要自己从头到尾实现，而是调用已经非常完善的库了，这也是我觉得python最强大的地方，可以很轻松的安装好一个想用的库，用这些库帮助我们解决问题。 &br&对于刚入门的同学来说，肯定不会自己动手一步一步的去实现所有需要的技术代码，一个最直接的学习方法就是结合开源的框架，那么可以说机器学习和深度学习的开源框架基本都是python接口的，能用这些开源框架是我们学习的一个最基本的手段啦，所以重要的事情说三遍,python!python!python!&/p&&p&&strong&Python科学计算库-Numpy&/strong&&/p&&p&说到机器学习，简单来说就是，数据输入进来，然后得出一个想要的结果。那么在中间我们计算的是什么呢，为了计算的高效和方便，通常都是将数据转换成矩阵的形式，也就是行作为样本，列作为特征。那么这些复杂的矩阵计算我们该怎么样完成呢？这里我们就需要Numpy了，它可以帮助我们很轻松的完成一系列的计算。如果你要跟数据打交道，那么Nmupy你肯定离不开了。 &br&&strong&Python数据分析处理库-Pandas&/strong&&/p&&p&在做任何一个机器学习算法之前都需要对数据进行预处理，也就是说数据是不纯净的，首先我们需要提取特征，再去除一些错误的有问题的样本，那么这些该快速完成呢，如果你喜欢偷懒要快速做完这些苦活，那么Pandas将会是一个非常不错的选择，在这里，你只需要简单的几行代码就可以对数据做好预处理的操作。&/p&&p&&strong&Python数据分析处理库-Matplotlib&/strong&&/p&&p&数据分析和机器学习都离不开可视化展示，因为无论是做项目交付还是搞算法研究，都需要对自己的成果心里有个数吧，那么在这里我们就可以用Matplotlib来完成这个事，还是简单的几行代码，就能把结果轻松展示出来。&/p&&p&&strong&Python机器学习库-Scikit-Learn&/strong&&/p&&p&这个武器十分有杀伤力，它就是我们机器学习必备的家伙，在这里我们可以选择任何你喜欢的机器学习算法，然后把数据输入进来，直接RUN就可以迭代计算了，简单太自动了，这个库十分强大，封装了大量机器学习算法以及评估和预处理等操作。轻轻松松几行，一个复杂的机器学习算法已经在跑了。&/p&&/blockquote&&h2&数据与实战&/h2&&blockquote&&p&在机器学习这条路上，我们一定会跟数据打交道，这里十分推荐大家找一些真是的案例数据，用这些python库来实际的玩一玩。因为这些库都是开源的，咱们也可以自己打一些断点，从流程上一步一步走完整个机器学习的算法。 &br&有很多同学都问过我，基础很一般能入门机器学习吗，听说机器学习对数学的要求很高，这该怎么办呀？说实话机器学习就是数学公式组成的，但是如果不搞科研的话我觉得能把流程和应用搞懂已经足够用了，并不推荐新手直接从数学开始进军，因为我觉得这个活太枯燥了，不见得大家都能有这种持之以恒的毅力坚持住。我觉得可以从案例和应用下手，先了解算法从头到尾做了一件什么事以及能用在什么地方，再回过头来去搞算法的推导效果应该会更好的、&/p&&/blockquote&&h2&学习路线图&/h2&&blockquote&&p&这个路线图是针对咱们要入门的同学制定的，已然成神的同学们见笑了哦。&/p&&p&&strong&（一）搞定Python：&/strong&&/p&&p&千万别花个把个月转攻这个，因为语言只是一个工具，我们完全可以边用边学，建议快速掌握基本语法，边练边学。&/p&&p&（视频推荐）Python网络爬虫实战 【免费视频教程持续更新中】 &a href=&/?target=https%3A///course/81& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python网络爬虫实战 【免费视频教程持续更新中】&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&strong&（二）机器学习算法：&/strong&&/p&&p&机器学习有很多经典的算法，咱们不妨从最简单的K近邻开始，用python实现出这些经典的机器学习算法从流程的角度熟悉这些算法的原理。&/p&&p&&strong&（三）熟悉这些库：&/strong&&/p&&p&如果大家想精通这些库，我觉得难度还是蛮大的，不妨先熟悉这些库能做什么，等咱们实际用的时候再去查语言就完全来得及。因为我用了这么久大部分函数还得每次用的时候现查，即便我知道该这么用还是会不放心查一查。&/p&&p&&strong&（四）案例与实战：&/strong&&/p&&p&用真实数据来玩算法是学习的最好方式。咱们可以找一些真实的数据来练练这些机器学习算法，先搞定算法的原理，再把数据应用进去，然后就是一步一步debug完成整个项目。&/p&&p&（视频推荐）Python机器学习kaggle案例 &a href=&/?target=https%3A///course/137& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python机器学习kaggle案例&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&/blockquote&&br&&p&作者：唐宇迪&/p&&p&&b&最近很多人私信问我问题，平常知乎评论看到不多，如果没有及时回复，大家也可以加小编微信：tszhihu，进知乎大数据分析挖掘交流群，可以跟各位老师互相交流。谢谢。&/b&&/p&
如何踏上人工智能之路(机器学习篇)如何打开机器学习的大门AI这个词相信大家都非常熟悉了，这几年人公智能圈子格外热闹，先是阿法狗带了个好头，让大家重新对人工智能刮目相看。能取得今天这样的成绩绝非瞬间的爆发而是多少年日益的积累。今天咱们就来唠一唠…
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