从本质上讲，本课挑战您将问题视为思想的数学表示形式。 在本课程结束时，您将能够考虑这些表示形式的集合来思考问题，然后开始认识到深度学习算法如何学习这些表示形式。...二、模型架构 基于“第 1 课”，“神经网络和深度学习简介”的基本概念，我们现在进入一个实际问题：我们可以使用深度学习模型预测比特币价格吗？ 在本课程中，我们将学习如何建立尝试这样做的深度学习模型。...课程目标 在本课程中，您将： 为深度学习模型准备数据 选择正确的模型架构 使用 Keras，一个 TensorFlow 抽象库 使用训练好的模型进行预测 选择正确的模型架构 深度学习是一个正在进行大量研究活动的领域...在开始开发深度学习系统时，请考虑以下问题以进行反思： 我有正确的数据吗？ 这是训练深度学习模型时最困难的挑战。 首先，用数学规则定义问题。...注意 NumPy是一个流行的 Python 库，用于执行数值计算。 深度学习社区使用它来操纵向量和张量，并为深度学习系统做好准备。
最近在深入地学习keras，发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的，很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务，为web及app提供服务。...于是，我决定把学习的过程完整的记录下来，帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术： keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。...Jupyter Notebook 是一款集编程和写作于一体的效率工具，优点： 分享便捷 远程运行 交互式展现 在浏览器可以访问Jupyter Notebook，也就是说，我可以部署成web应用的形式...第一行代码： import numpy as np 引入 numpy ，一个用python实现的科学计算包。提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。...''' import numpy as np 4.2 from keras.datasets import mnist # 导入mnist数据库， mnist是常用的手写数字库 from keras.models
开始之前 为什么是Keras Keras是我们建议使用Python语言来学习深度学习使用的库，对初学者来说尤其适用。其简约的模块化方法使得深度神经网络的启动和运行变得轻而易举。...本教程不是 这不是深度学习的完整课程。 相反，本教程旨在帮助您从零开始完成第一个卷积神经网络项目。...Keras 教程内容 以下是完成您的第一个CNN项目所需的步骤： 设置环境并安装所需包 导入模块和库 从MNIST加载图像数据 预处理数据 预处理分类 定义模型 编译模型 训练模型 评估模型 步骤一：设置环境并安装所需包...： pip3 install jupyter 最后启动jupyter，进入浏览器： jupyter notebook 步骤二： 导入模块和库 让我们首先导入numpy并为计算机的伪随机数生成器设置种子。...我们建议您在Keras的其他示例模型和斯坦福大学的计算机视觉课程中继续学习。
深度学习问题的案例研究:从Python生态系统开始 我将用一个实际的示例给你介绍这些工具，而不是直接地说要使用哪些工具。.../notebooks/simple_neural_network.ipynb），用来解决前面提到的深度学习问题。...在他们的系统中总会有安装和设置问题。 对于在市场上部署产品，这是一个非常大的问题。你可以使用名为docker的工具解决这个问题。...Docker的工作原理是，你可以将代码连同它的依赖项一起打包成一个独立的单元。然后，这个单元可以分发给最终用户。 我通常在我的本地机器上做玩具问题，但当涉及到最终解决方案时，我依赖于monster。...不会任何安装问题 工具总结 综上所述，这些是我使用的工具及其用法: Anaconda用于设置python生态系统和基础数据包 Jupyter笔记本进行连续实验 GitHub保存实验进度 Tmux同时运行多个实验
以这种规模和速度使用 Python 时，我们遇到了一些痛点。...这是涵盖 Jupyter notebooks 不同方面的一系列文章中的第一篇，特别讲解了由隐式运行时（“内核”）和可以任意执行的源之间的交互作用引起的问题。...在 Docker 镜像中复制 Jupyter notebooks https://blog.reviewnb.com/reproducible-notebooks/ 很难在您自己或其他人的 notebooks...在本文中，我们将向您展示如何在 Docker 镜像中捕获环境信息以及如何将 notebooks 作为 Docker 容器运行。...TensorTrade https://github.com/notadamking/tensortrade 一个用于训练，评估和部署交易代理的开源强化学习框架。
他们写代码来绘制出信息丰富的、精美的图表，但却不会专门创建一个相关的函数，便于以后复用。 他们会导入很多标准库中的方法和类，但是却不会通过继承和添加新的方法来创建自己的子类，以此来扩展类的功能。...但最重要的是，为了降低那些年轻而充满干劲的学习者的负担，网络上数百门有关数据科学和 AI／ML 的在线课程或慕课（MOOC）也都没有强调这方面的编码问题。...你有没有想过在使用像 NumPy 或 TensorFlow 那样功能强大的包时，不仅仅是从中导入类和方法，你还可以向其中加入自己的方法来扩展它们的功能？ 以上这些到底意味着什么呢？...核心 ML 任务和更高阶的业务问题 核心的 ML 任务很简单——为 fashion MNIST 数据集构建一个深度学习分类器，该数据集是对于传统的著名的 MNIST 手写数字数据集的有趣变体。...说不定当你攒了足够多的实用的类和子模块时，你就可以在 Python 包管理仓库（PyPi 服务器）上发布实用程序包，然后，你就可以大肆吹嘘自己发布过原始开源软件包了。
； 了解如何制作数据集、提取特征、微调参数，并养成一种直觉，能够明白哪种算法适合手头的任务； 熟悉深度学习框架/库；在我开始学的时候，是Theano和Torch，现在可能是PyTorch、TensorFlow...使用了fastai深度学习库。 不包括导入信息的话，只有三行。 resnet 34看上去似乎很重要，看不懂？去谷歌搜一下，就能找到答案。 这是fast.ai课程中一个非常神奇的案例。...一旦你掌握了它的要点，用它去区分其他图像，与区分猫和狗没有什么不同。 3、找个小伙伴 就算是一个勤奋的人，有时候也会拖延。当我准备开始学习机器学习，特别是深度学习的时候，我正沉迷于《风暴英雄》。...任务是训练系统根据一段文字回答问题。模型在Docker容器中提交，RAM限制在8GB内，在给定自然语言的问题时，应该能够突出文本段落中的相关部分。...但这也是一个发挥你编程优势的机会，你可以用公开发行的Jupyter笔记本制作一些比较好的可以重复使用的库。 9、补上数学知识 我把最重要的留到了最后。
首先，TL;DR，一个极其划算的升级选择。 在我们埋头搭建野兽级深度学习计算机之前，我想先为大家介绍一下最简便的升级路径。 如果你不想重新搭建出一个全新的机器，那么你还有另一个绝妙的选择。 ?...我找到了其中一个问题的答案（https://github.com/floydhub/dl-docker/issues/36；在如今的 Ubuntu 16.04 LTS 上，libopenjpeg2 已更新为...虽然有一点儿守旧，但是对于一个长期的系统管理员来说，它最适合我，因为这样我可以拥有最高程度的掌控权。 在我们开始之前，先阅读一些关于深度学习软件的信息。...cuDNN——针对深度神经网络的 GPU 加速基元库 辅助程序 Jupyter——这是个了不起的网络应用，你可以在一个文件夹里分享文档和可执行代码。...如果说 Keras 相当于当前状态下的深度学习，那么 Lasagne 就是其要进化的下一个目标。
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。...Fastai，不只是一个库 Fastai既是ML和DL算法的实现库，也是在旧金山大学数据研究所开始的课程的标题，现在可以在线获得（有关ML的1门课程和DL的2门课程）。...每门课程都有一个免费下载的视频，论坛帖子和jupyter Notebook，通过fastai库运行。 如何从开始入门Fastai？...该指南分为4个步骤： 我看到在巴西利亚的课程中有太多参与者因为4个主要原因而停止或无法真正掌握课程的优势：python，Jupyter Notebook，GPU和作业。...库在Fastai Notebook中很常用，但你可以在课程中学习它们（它们不是先决条件）。
该书是由 Keras 作者写的，所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现，从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但理论和实战部分都讲的还不错，承载着很多作者对深度学习整体性的思考。...总之，Keras 非常适合大家快速上手深度学习项目。...为了创建我们 keras 的开发环境，首先打开 Anaconda 组件 Anaconda Prompt，这是一个类似 cmd 的界面，便于我们对 Python 库的安装和管理。界面如下： ?...Keras 是一个模型级（model-level）的库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。 它不处理张量操作、求微分等低层次的运算。...这样，点击 Jupyter Notebook(tensorflow)，就可以直接打开 Jupyter Notebook，可以直接在 cell 中导入 Keras 了。 ?
我看到很多数据科学家由于感受到了在远程机器上重建他们的本地环境的困难，就将自己局限在了本地计算环境内。而 Docker 能让你的环境（你的所有库和文件等等）的移植非常简单。...另外，再给一个建议：当我最早开始学习 Docker 时，我查看了 GitHub 或 DockerHub 上的其它 Dockerfile，然后将我需要的部分复制粘贴到了我的 Dockerfile。...注意你在做这件事时可不要分享任何私人信息（DockerHub 上也有私有库）。...使用 Nvidia-Docker 在 GPU 计算机上快速实例化运行 TensorFlow、PyTorch 或其它深度学习库所需的所有依赖包。（如果你从头开始做，这个过程将非常艰辛。）.../docker-hub/repos/ 彩蛋：Nvidia-Docker 我学习 Docker 最早的原因是要在单个 GPU 上做深度学习模型的原型开发，然后在我需要更多计算资源时再迁移到 AWS 上。
近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。...在本文中，我将从图像处理和医学图像格式数据入手，并对一些医学数据进行可视化处理。在下一篇文章中，我将进深入剖析一些卷积神经网络，并将其与Keras联合，预测肺癌。...将dicom工具包和下图中的其他工具包导入笔记本中。 ? 在处理和分析数据时，我们还会用到其他的工具包，比如pandas，scipy，skimage和mpl_toolkit，等等。 ?...第一步：在Jupyter笔记本上查看DICOM图像 ? 在第一行，我们加载第一个DICOM文件，然后提取文件名在列表中排第一的元数据。 ?...在接下来的部分，我们将会使用Kaggle的肺癌数据库和Keras的卷积神经网络。我们将根据本文提供的信息，构建下一部分的内容。
从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但理论和实战部分都讲的还不错，承载着很多作者对深度学习整体性的思考。...总之，Keras 非常适合大家快速上手深度学习项目。...为了创建我们 keras 的开发环境，首先打开 Anaconda 组件 Anaconda Prompt，这是一个类似 cmd 的界面，便于我们对 Python 库的安装和管理。...Keras 是一个模型级（model-level）的库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。 它不处理张量操作、求微分等低层次的运算。...好了，现在 Keras CPU 版本已经安装成功，可以开始你的深度学习 Keras 实战之旅了。 7.
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。...因此，我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境，尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。...基于Docker镜像，提供统一的学习和训练环境，除了方便机器学习工程师之外，还有就是为了机器学习工程师和IT工程师能更好的进行协作。 1....支持Tensorflow, TensorBoard和Keras。 支持Pytorch，这是非常常见的深度学习库。...这是支持GPU和Python 3的tensorflow jupyter镜像。
fast.ai 课程，是为了践行 Jeremy Howard “让深度学习不再酷”的承诺。这话的意思是也消除掉门槛，让更多没有高等数学和统计专业基础的人，都有机会来了解和应用深度学习。...关于这个事儿，我在《如何从零基础学最前沿的 Python 深度学习？》一文中，给你介绍过。 顺便给你介绍一下这个课程的迭代过程。 课程的第一个轮次，使用的是 Keras 作为框架讲解。...因为比起当时存在的各种深度学习框架，Keras 是其中最为简单易学的。我也不止一次，在教程里面给你推荐过 Keras 作者 François Chollet 的配套教材。...而且还有完整的课程，从头教起。遇到问题，论坛上的回答氛围也很活跃。 其次是高天花板。简单并不一定意味着能力弱。fast.ai 不断融合吸收大量深度学习领域前沿技术。例如数据增强、模型解释等。...该版本包含了全书的图文内容和代码，采用了 Jupyter Notebook 形式存储。 这是打开以后的样子。 我跟 kindle 版本对照一下，内容没有区别。
详解支持向量机（附学习资源） 教程 | 遗传算法的基本概念和实现（附Java实现案例） 教程 | 利用达尔文的理论学习遗传算法 深度 | 详解可视化利器t-SNE算法：数无形时少直觉 入门 | 如何构建稳固的机器学习算法...教程 | 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 教程 | 一个基于TensorFlow的简单故事生成案例：带你了解LSTM 教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合 教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率...回归问题 每个Kaggle冠军的获胜法门：揭秘Python中的模型集成 教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法 2....教程 | 用生成对抗网络给雪人上色，探索人工智能时代的美学 圣诞快乐——Keras+树莓派：用深度学习识别圣诞老人 教程 | 摄影爱好者玩编程：利用Python和OpenCV打造专业级长时曝光摄影图 教程...（附 GitHub 实现） 比特币突破8000美元，我们找到了用DL预测虚拟货币价格的方法 教程 | 如何使用深度学习硬件的空余算力自动挖矿 教程 | 如何用Python和机器学习炒股赚钱？
广受好评的免费深度学习在线网站Fast.ai为开发者量身定制的深度学习实践课程，目前更新到了第三版。新版本将原来的14课时缩短到7课时，采取自上而下的教学理念，通过实际问题入手，然后逐步深入理念。...开始学习之前，你需要了解这些信息 创始人Jeremy Howard称，本课程旨在为有经验的程序员提供深度学习实践的教学，例如如何训练准确的模型; 如何测试和调试模型; 以及关键的深度学习概念。...如果有兴趣深入了解幕后的论文以及数学背景的同学需要注意了，再过2周fast.ai将推出一个全新的“从基础开始深度学习”课程，最后两节课将与Chris Lattner（Swift，LLVM和Clang的创建者...确实3年时间里，fast.ai的主题一直在变： 2017年的课程主要关于Keras/TensorFlow；2018年主要关于PyTorch；2019年课程（第2部分）是python，最后几个类使用Swift...但是这种东西属于一通百通，基本上你一旦掌握了套路，接下来用TensorFlow/Keras、CNTX、MXNet或者其他深度学习库都不成大问题。
Coral 是一个完整的工具包，可以使用本地 AI 构建产品。Coral 于 2020 年发布，解决了部署部分 TFLite 中提到的实现板载 AI 的问题，克服了隐私和效率等方面的困难。...总之，在学术界，如果需要选择一个框架，请选择 PyTorch。 如果我是一名教授怎么办？ 如果你是一位教授，在深度学习课程中使用哪种框架取决于每一门课程的目标。...如果课程的重点是深度学习理论和理解深度学习模型的底层原理，那么应该使用 PyTorch。如果你正在教授让学生为深度学习研究做好准备的高级本科课程或早期研究生课程，那你更应该选 PyTorch。...如果将深度学习模型作为某个较大项目的一部分来实施，那么 TensorFlow 可能是你想要使用的，尤其是在部署到物联网 / 嵌入式设备时。...如果你是一个对深度学习感兴趣并且只是想入门的初学者，建议使用 Keras。利用其高级组件，你可以轻松地开始了解深度学习的基础知识。
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