機械学習(tensorflow)使い捨て包装を学ぶ総合的な入門数学-pytho古書のAI入門+ + +深さ

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コンテンツリスト:

1..pythonエントリーブック:
        パイソンベースのチュートリアルの.pdf
        Python言語とそのアプリケーションの.pdf
        Python言語ポータル.PDF
        コンピュータ科学者のようなPythonの第2版のPDFファイルを考えます

        注:自分で精読を見つけるために、他の援助を読んで、異なる結果があるだろう。
    

2.数学:
        高度な数学上の書籍のPDFファイル、基本的な要件を理解する意味を理解しなければならない書籍//内容の同済第6版ではなく、バック導出するのではなく、理解することができることであるが     
        、同済は、次のボリュームのPDFファイルに第6版数学を高度// (最小二乗法を含む)セクタの最小二乗法、前個人コンテンツは、特に、理解されなければならないと感じ、三次元ベクトル空間//部分は、基本的な線形代数を理解することで、線形代数は、より高い次元へのベクターからです結果。
        高い数学第6版同済では、セクションを勉強すれば、これは人がスキップできるかどうか、非常に重要です//完全なソリューションのPDFファイルを行使する
        
        ものはあなたのお母さんの基本的な内容、程度あるとして、このPDFファイルは、//基本的な内容を把握学ぶべき線形代数を後の自分のホールド
        、線形代数(英語)の.pdf            
        
        確率論//が自分の保持するために、基本的な内容を把握
        
        美の.pdf数学//金利型の本を
        型読書の.pdf //関心統計的学習法上の
        
        注意:上記の数学の本は、すべての章を参照してくださいする必要はありません、しかし、関連付けられたAIの基本的な部分必見-ご覧ください。
        
  

3.機械学習+(主にtensorflowフレームワークに基づいて)深い学習 
        TensorFlow戦闘Huangwen建(完全).PDF                       
        
        TensorFlowマシンは書籍の実用的なガイド(知能システムおよび技術シリーズ).PDF //を学習し、他のtensorflowのと併せて読ま
        
        TensorFlow練習指向のマシンインテリジェンス(インテリジェントシステムおよび技術シリーズ)
の.pdf //タイプ広範囲で        
        
        Tensorflow戦闘Googleが深い学習フレームワークの.pdf // Duokanjibian時間は、エントリーに最適です           
        
        _ズハウ・ジワの.pdf //が完全に機械学習を理解することができ、困難な機械学習は、マシンを学び始めるクラスタ

                                                                               //戻って見て、その後、深い学習を始める             
        
        ディープラーニング0.5-beta.pdf //深度調査聖なる書物、私は弾丸をかむと見始めて、何回も読んで最初の2つの部分、読み取りを

                                                                              //それはあるので、あなたが感じることが数回した後、もちろん、前提でも、基本的な場合、数学を行かなければなりませんさ

                                                                              数学記号は覚えていない//、それは基本的になくなっています。
        
        画像処理、解析およびマシンビジョン検査タイプ.PDFは//(選択的に読み取るために、自分のニーズに応じて)読ん
        
        21の項目楽しい深度調査:プロジェクトは非常に良いベース// tensorflow完璧なセットを、実装tensorflow詳細.PDFましたこの本には無料版ではありません、

                                                                                                    支払われる//オンラインリソース

        ディープラーニング-21-例 - ソースのソースコードの.zipファイル// 21項目の楽しい深さの研究、貴重な1を想像することができます
                

第二に、より多くの本を学習のアイデア:

まず、道の人工知能、機械学習、関係の深い学習:人工知能、機械学習は、深い学習が含まれるが含まれています。

1.あなたは私があなたに一般的な状況を教えていても、そこには使用されていない、またはあなた自身の個人的な経験に、自分自身を見ていない場合はブラウザのすべてのはすべての書籍では、まず、何を知っています  

2.ブラウジングの後、皆の心はラフなアイデアを持っている必要があり、次のステップは、いくつかを選択することですが中に開始した後、数学的基礎で、数式を理解するための基礎である、そのような数学の基礎の内容を読んだとして、集中的となっています理解のある深さを学習するときに学習は機械学習の深さ方向の一つであるので、しかし、機械学習の方向が大きすぎる、あまりにも多くのコンテンツ、深い学習のサブセットを学習するためにマシンを起動することが推奨されている、とき機械学習を見にオーバー戻ってきますあなたは同じように感じることはありません。
        
3.本を読むの集中の必要性は、私はDuokanjibianをお勧めします、最後Duokanjibian適切で、自分の措置により、一般的な標準は、あなたの心がそれだった感があるとき、あなたは練習のプロジェクトコードの一部を入力することができるということです、いつも私を魅了したり、他の、ブック内のコードは基本的にほとんどの質問のトラブルシューティングにあり、独自の輝くノックを持っています。もちろん、コードはあなたが事前に練習できるように、私はただの提案にここにいる、独自の判断であってもよいです。
    

4.コードブックが実施され、おめでとう、あなたは一定のレベルを持って、その後、あなたは(そのようなチャットロボット、画像の復元など)の項目を見つけるためにオンラインで行くことができ、達成するための変更を行います。
      

5.前のステップが完了したら、あなたはプロジェクトを実現するために、独自の独立を見つけることができますし、特定のプロジェクトはあなたのお母さんの度合いを喜ば
        
        許可されている場合は、もちろん、それは適切なAIのビデオレッスンを購入するのがベストですし、その後の研究で、単に、私に依存しないと考えています、もっぱら本にお互いに良いビデオ、および依存しない、とより効果的であろう、もちろん、私は短い時間の読書ので、あなたがより良い後半ビデオとの始まりへの導入として予約することをお勧めします、とビデオが本からあなたをできるようになりますコンテンツのサプリメントを学習し、理解を深め、もちろん、ネットワークは言った一つのことがあり、あなたは名詞を理解していない学習プロセス(名詞リテラシーが重要である)、またはゴーディアンで、あなたのお母さんの度に必ず、これは非常に重要です。
            

        あなたが本当に2-4ヶ月主張すれば、上記の方法によれば、全く違う感じがあるでしょう、そしてあなたは適切な言葉の発達の前の経験を持っている場合は、その後であなたは、実際には、先頭を持っている必要があり、私を信じて、ないエントリあなたはいくつかのプロジェクトを完了することができている場合は難しいが、私たちはすぐに、踏み台に基づいて、あなたはさらに行くことができ、仕事を見つけることを試みる行く仕事を見つけることができると思います、もちろん、最初の仕事は非常に多くの賃金を定義することで、これがなければなりませんラインの価格を参照してください、あなた自身の能力や期待が、あまり考えないように推奨されますが、将来の発展のアクセスドアが表示されるはずです。

        我々は、それがフレームワークコンテンツに関連している場合も、上記の本の内容をほとんどの人が取得することはできません基本的なフレーム構造の開発を達成するためにではなく、同じレベルに属し人工知能アプリケーション開発のここでの話、およびJavaアプリケーション開発されていることに注意してください十分、こうしたJavaの開発など、Java開発は、開発の様々なタイプの特性を要約ここでは、達成するために、アプリケーション・ロジックのためのJava関連のフレームワークを使用するアプリケーション・プロジェクトを開発することを学ぶことです。
        
        ・ボトム駆動型開発:ロジカルフレームワーク+ +ハードウェア
        ・Javaサーバの開発など:ロジカルフレームワーク+
        ・人工知能:(などtensorflowなど)フレームワークのすべての種類+は+ //数学の論理が大きなしきい値である数学

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転載: blog.51cto.com/12951022/2466792