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2019 年最新 TensorFlow 学习路线图

  • 2019-01-17
  • 本文字数:1258 字

    阅读完需:约 4 分钟

2019年最新 TensorFlow 学习路线图

平均年薪 30 万,经济寒冬挡不住 AI 人才的火热

互联网行业遭遇寒冬,企业纷纷裁员缩招,而 BAT 和硅谷明星公司对 AI 人才的投入却并不见放缓。为争夺相关人才,给应届毕业生开出的平均年薪高达 30 万。


而 TensorFlow 作为当下最流行的深度学习框架,已然成为 AI 领域的技术人员必须掌握的技能。


如果你是人工智能方向的学生,通过掌握 TensorFlow,可将研究课题中的问题快速落实到代码上,全面提升复现论文实验结果和开发全新模型的效率,并为毕业求职提前积累优势。


如果你是数据科学家和算法工程师,在对 TensorFlow 的设计理念、架构和运作机制有一定的了解后,就能编写出更加高效的深度学习和机器学习模型,解决生产和生活中的实际问题。


如果你是打算转行到人工智能行业的工程师,那么 TensorFlow 将是一个绝佳入口,在使用它的过程中,你可以掌握深度学习相关的基础概念和理论,并快速上手一些简单可用的项目,强而有力地开启自己的转型之路。

通过 TensorFlow 走上 AI 之路,你要具备以下基础:

一、 掌握基本的 Python 编程语法

1.变量、函数、模块


2.字符串及其操作


3.列表与元组


4.条件、循环等控制流


5.面向对象与类

推荐课程:

极客时间《零基础学 Python》视频课程

推荐书籍:

二、必备数学基础

1.线性代数

推荐课程:《麻省理工公开课:线性代数》


推荐书籍:


2.统计学

推荐书籍:


三、基础 AI 理论知识


TensorFlow 必备知识要点

具备入门基础后,你可以按照以下学习路径,完成 TensorFlow 的系统学习。

入门篇


进阶篇

四大典型 TensorFlow 应用场景实战

当然,仅仅掌握理论是不够的,动手才是最好的学习。


你可以先做一个房价预测模型,通过这个项目你将学会:


  • 什么是数据流图

  • 如何用 TensorBoard 可视化数据流图

  • 如何用 TensorFlow 实现预测模型


接下来,你可以来挑战手写体数字识别,通过这个项目你将掌握:


  • MNIST 数据集

  • 基础神经网络知识

  • Softmax 网络

  • CNN(卷积神经网络)


如果上面都难不倒你,那接下来可以尝试更高难度的验证码识别,通过这个项目你将学会:


  • 如何生成自己需要的数据集

  • 如何设计模型结构

  • 如何做模型预训练

  • 如何做模型网络结构优化

  • 如何进行模型参数调优


最后,可以尝试挑战下终极大 BOSS ——人脸识别,通过这个项目你将学会:


  • 几个常见的人脸识别数据集

  • 常用的人脸识别算法

  • 损失函数设计方法

  • 模型训练过程与分析方法

  • 模型测试与分析方法


以上四个实战项目,均收录于我在极客时间开设的视频课《TensorFlow 快速入门与实战》中,做完这四个实战项目,你就已经踏进 TensorFlow 的大门了,不妨用它来自创一些好玩的项目吧。

我是谁?

我是彭靖田,谷歌机器学习开发专家,开源项目 Kubeflow 维护者,极客时间视频课程《TensorFlow 快速入门与实战》作者,曾为 TensorFlow 社区全球前 40 的贡献者,著书《深入理解 TensorFlow》,是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书。


曾参与主导了华为 2012 实验室深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作,后以技术合伙人的身份加入才云科技,负责 AI Cloud,并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。目前在 LD Research(了得研究院)任职 CEO 。


公众号推荐:

2024 年 1 月,InfoQ 研究中心重磅发布《大语言模型综合能力测评报告 2024》,揭示了 10 个大模型在语义理解、文学创作、知识问答等领域的卓越表现。ChatGPT-4、文心一言等领先模型在编程、逻辑推理等方面展现出惊人的进步,预示着大模型将在 2024 年迎来更广泛的应用和创新。关注公众号「AI 前线」,回复「大模型报告」免费获取电子版研究报告。

AI 前线公众号
2019-01-17 16:3811896

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