2019 年最新 TensorFlow 学习路线图

阅读数:9853 2019 年 1 月 17 日 16:38

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:

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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》
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2. 统计学

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三、基础 AI 理论知识

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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

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进阶篇

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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 。

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