道に沿って次のレコードには、本を読んで
1、「ニューラルネットワークと深い学習」 - DNNの基本を説明しました。、機能の喪失、活性化関数、超パラメータ選択、正則、ドロップアウトのような（式導出を含む）バックプロパゲーションを含みます。AI最初の接触は、この本は、理解しやすい、非常に良いです。オンライン中国語の翻訳版。
2、「統計的学習」は - 本を見るために導入された以降、インターネット、私はこの古いバージョンを買いました。今では、新しいバージョンの外に見えました。これは、我々は機械学習のいくつかの方法を紹介しました。フォーミュラ。研究へのダウン耐性は非常にやりがいがあります。繰り返し読みください。私は実際にはフロントのいくつかを見てみましょう。後者は、参照する方法を学ぶ高めません。
3、「アクションでの戦闘機械学習機械学習」 - いくつかのアルゴリズムは、Pythonの実用的な機械学習を使用するがあります。機械学習を理解する上で大きな助け。リファレンスは、「統計的学習法を」側とコードの理解「の実用的な機械学習」を組み込むことができます。私は個人的に深め機械学習理論のいくつかが大きな助けになるだろうと感じています。この本のMo Kanwan私は実際には一部をお読みください。
実際がないため、コンタクトTensorFlow前に、ブックの学習ポイントTensorFlowを購入するためには4、「本当のScikit-学び、TensorFlowに基づく機械学習」。大雑把にそれを一瞥。集中フォローアップは、バックの横に来るように続けます。
5「深い学習」 - この本は本を買うのは初めてです。AIはちょうどその時、インターネット検索学びたい、私が購入するには、この古典的な本を持っています。しかし、単に最初に見えました。この本はかむことがより困難です。私は数学の知識の前のセクションを読み始め。その後、本として引き渡さ。実際には、この本はそれに新しいの始まりですが、私はそれを見てお勧めしません。スタートのために、私はしばしば眠く見えるその時に見て。
図6は、cs231nもちろん、これは李菲菲がコースを設定スタンフォード大学の教授です。最初に私はそれを読みました。英語では、理解することがより困難になることがあります。初め以来、私は準備する方法がわからない経験していません。オンライン検索の品種です、非常に多くの接触を持つことになります。このクラス網易の自由があるようです、また、翻訳を持っています。
7、宝アモイ上のコースの様々なを購入。この段階で、私は多くのコースを見てきました。クラスの神を含む唐ゆうディ。多くのオンラインチュートリアルがありますが、高価なだけでなく、安価です。私は安いです買いました。彼は何度も買いました。実ハンズ唐ゆうDiはTensorFlow＆カフェチュートリアルと2次元コード認識プログラムチュートリアル、顔認識チュートリアルの神です。
8は、誤ってPinardのブロガーにも超良い仕上げている劉Jianpingの庭のブログの記事を見て、私はそれが便利だと思います。見るために彼らの必要性によります。
9、AI Huaweiの認定試験HCIP-AIのビットをテストする準備ができて。
10、「100表面の機械学習」 - 本はまだ見て、AIはオンにしたいので、それは多くの場合、善意の知識のいくつかを理解するために、参照するために使用されました。例えば、基本的な概念のいくつかは、TPR、FPR、PRカーブ、ROC曲線、AUCおよび他の分類を思い出します。
その後の再整頓が。プログラマ、通常は忙しい作業のように自身の仕事は、少し時間があります。そして週末には通常学ぶだけでなく、毛皮を学ぶために時間を見つけています。確かに非常に困難に長い時間の準備のためにあなた自身を疑うだろう。しかし、まだ我々は上のホールド、リズムを習得する必要があります。フォローアップ学習していきます。AIは、それへの早期切り替えのために願っています。