TensorFlow从0到1 - 0 - 前言

我是黑猿大叔,转战AI的大叔程序猿,你好。

版权所有

我以官方文档为主线,开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出,作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具,而是坚持通过启发性的方式,循序渐进构建系统化的理解,搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道,或许能帮你起步。

更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路,仅把这里作为一个参照。

除了TensorFlow文档之外,我还会参考:

  • Neural Networks and Deep Learning(中译版),Micheal Nielsen
  • CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition(网易云课堂中文字幕),Fei-Fei Li
  • 机器学习,周志华
  • 智能时代,吴军
  • 终极算法,佩德罗·多明戈斯
  • Python Cookbook(第3版)中文版,大卫·比斯利(David Beazley),布莱恩·K.琼斯(Brian K.Jones)

注:按对主题的影响度排序,持续更新。

关于机器学习如何重塑世界我就不啰嗦了,捡些实惠的与你分享。

根据麦肯锡全球研究院估计,截至2018年,仅美国就需要再培养14万~19万机器学习专家才够用,另外还需要150万有数据头脑的经理。

佩德罗·多明戈斯在《终极算法》一书中还说道:

一个懒惰又不那么聪明的计算机科学家,机器学习就是理想的职业,因为学习算法会完成所有事情,功劳却是你的。

未来见!

终极算法

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