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《AI概论:来来来,成为AI的良师益友》高焕堂老师带你学AI

2020-11-5 17:55:48  735 人工智能 神经网络 python
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1.AI概论:(Part-A)与AI智慧交流
简介:AI学习:电脑+AI(让电脑拥有学习能力)基础框架搭建;如何建立人机界面---基于Excel+Python;观察事物,提取特征;如何把特征传递给AI---迈入机器学习;传递你观察到的新特征;观察特征的更多(新的组合);观察更多食物和特征;创作你自己的AI模型。

2.AI概论:(Part-B)AI头脑+机器人行为
简介:在前面各任务里,已经引导AI自我学习,能够基于人们所给予的特征值而进行分类了。其中,是由人们去观察而萃取特征的,然后才递交给AI去分类,这通称为:人工提取特征。在本任务(No.9)里,将向前迈进一大步:人们做示范,传授更多智慧,让AI自己来学习萃取特征、并且进行分类。这通称为:AI自动提取特征。

3.AI概论:(Part-C)AI(机器)是如何学习呢?
简介:前面说明了,许多人认为,在AI领域里的天字第1号术语是:特征(Feature)。 在本任务里,就来认识天字第2号术语:权重(Weight)了。由于自从头开始,就很熟悉<连连看>了,所以就从连连看出发,循序渐进来说明权重的相关概念和技术。

4.【AI学习】第 1 篇--活用创新模板学 AI
简介:AI 模板(Template)就像点菜单,让您自己可以思考自己的应用问题,在 Excel 上修改模板,把训练资料填进去。这些模版背后的 Python 程序代码也都是开源共享的,鼓励会写程序者积极创造新模版,也支持不熟悉编程者,善用模版来创造形形色色的 AI 模型。

5.【AI学习】第2篇--AI 的基础知识
简介:人工智能(Artificial intelligence,簡稱AI),是指讓電腦能夠表現出與人類相類似的智慧行為,包括學習、記憶及預測(推論)的思考能力,以及模擬人類感官識別和動作行為等。

6.【AI学习】第3篇--人工神经网络
简介:本篇主要介绍:人工神经网络的起源、简单神经网络模型、更多神经网络模型、机器学习的步骤:训练与预测、训练的两阶段:正向推演与反向传播、以TensoRFlow + Excel表达训练流程以及AI普及化教育之路。

7.【AI学习】第4篇--Python编辑入门
简介:Python是一种流行的计算机程序语言,在当今的AI科技潮流下,它显得更抢眼,因为在AI科学领域的许多链接库、以及相关的框架(Framework)或平台(Platform)都是Python作为主要语言而开发出来的。Python的设计特色是优雅、简单和扩充性,可以和其它计算机语言的程序(如C/C++、Java等)互相整合和封装,形成力与美的绝佳组合。

8.【AI学习】第五篇--从Python到AI编程
简介:由于Python具有強大的延展性,可以很容易的与別人分享自己所写的程序代码,因此也很容易汇入各式各样別人的程序代码。许多可以分享的案例,包括Python本身所提供的标准案例,通称为模组(Module)或程序库(Library)。

9.【AI 学习】第六篇--讲解BP(反向传播)流程
简介:本篇是比较难的一篇,主要是讲反向传播整个流程。反向传播(Back-Propagation)算法是当今主流AI计算流程的核心。其中涵盖了对损失函数的偏微分推倒细节,以及梯度下降的向量推算细节。这是微积分和线性代数的知识范畴,已经超出许多人的知识范围了。

kuakewei 2020-11-10 11:29:12
感谢分享,非常的有用
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