AI Builders 8周课程项目教程-优快云博客

AI Builders 8周课程项目教程

curriculum 8-week curriculum for AI Builders 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/curriculum5/curriculum

1. 项目介绍

AI Builders 8周课程项目是一个为期8周的机器学习课程，旨在帮助学习者从零开始掌握机器学习的基本概念和高级应用。课程内容涵盖了从基础的机器学习理论到实际应用的多个方面，包括图像分类、目标检测、自然语言处理、表格数据处理等。通过本课程，学习者将能够构建和部署自己的机器学习模型，并理解其在实际问题中的应用。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下工具和库：

Python 3.7 或更高版本
Jupyter Notebook
PyTorch
FastAI

你可以通过以下命令安装所需的Python库：

pip install jupyter torch fastai

克隆项目

首先，克隆AI Builders课程项目的代码库到本地：

git clone https://github.com/ai-builders/curriculum.git

启动Jupyter Notebook

进入项目目录并启动Jupyter Notebook：

cd curriculum
jupyter notebook

运行第一个Notebook

打开浏览器，访问Jupyter Notebook的界面，选择notebooks目录下的第一个Notebook文件（例如01_machine_learning_basics.ipynb），按照Notebook中的指导逐步运行代码。

3. 应用案例和最佳实践

案例1：图像分类

在本课程的第4周，你将学习如何使用迁移学习技术对图像进行分类。以下是一个简单的代码示例，展示如何使用FastAI库对狗的品种进行分类：

from fastai.vision.all import *

# 加载数据
path = untar_data(URLs.PETS)/'images'
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
    path, get_image_files(path), valid_pct=0.2, seed=42,
    label_func=lambda x: x[0].isupper(), item_tfms=Resize(224))

# 创建模型
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)

# 训练模型
learn.fine_tune(4)

# 预测
img = PILImage.create('dog.jpg')
pred_class,pred_idx,outputs = learn.predict(img)
print(f'预测的类别是: {pred_class}')

案例2：自然语言处理

在第5周的课程中，你将学习如何使用Hugging Face的Transformers库进行自然语言处理任务。以下是一个简单的代码示例，展示如何使用BERT模型进行文本分类：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 准备输入数据
text = "这是一个测试句子。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()

print(f'预测的类别是: {predicted_class}')