AI和机器学习开发者指南项目文档

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AI_and_Machine_Learning_for_Coders This repository is based on AI and Machine learning for Coders book, I note my knowledge I have learned from the book in Vietnamese. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI_and_Machine_Learning_for_Coders

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于《AI和机器学习开发者指南》一书的知识点，以越南语记录的学习笔记。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• images/：存放项目中的图片文件，用于辅助说明和展示。
• Chapter01_Introduction_to_Tensorflow.ipynb：第一章，介绍Tensorflow的基础知识。
• Chapter02_Introduction_to_Computer_Vision.ipynb：第二章，介绍计算机视觉的基础知识。
• Chapter03_1_Going_Beyond_the_Basics_Detecting_Features_in_Images.ipynb：第三章第一部分，深入图像特征检测。
• Chapter03_2_Going_Beyond_the_Basics_Detecting_Features_in_Images.ipynb：第三章第二部分，深入图像特征检测。
• Chapter03_3_Going_Beyond_the_Basics_Detecting_Features_in_Images.ipynb：第三章第三部分，深入图像特征检测。
• Chapter03_4_Going_Beyond_the_Basics_Detecting_Features_in_Images.ipynb：第三章第四部分，深入图像特征检测。
• ...：后续章节依此类推，每个.ipynb文件对应书中的一个章节。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是各个章节的.ipynb Jupyter笔记本文件。用户可以通过以下步骤启动项目：

1. 安装Jupyter Notebook。
2. 克隆或下载本项目到本地。
3. 打开终端或命令提示符，导航到项目目录。
4. 运行jupyter notebook命令。
5. 在浏览器中打开Jupyter Notebook界面，找到并打开相应的.ipynb文件。

3. 项目的配置文件介绍

本项目不需要特殊的配置文件。所有必要的配置都在各个.ipynb文件中完成。用户需要确保其环境中安装了以下依赖：

• Python
• Jupyter Notebook
• Tensorflow
• 以及其他可能提到的库和工具

确保这些依赖安装正确后，用户即可开始学习和使用本项目中的资料。每个.ipynb文件中的代码块都包含了执行所需的所有代码和说明。

AI_and_Machine_Learning_for_Coders This repository is based on AI and Machine learning for Coders book, I note my knowledge I have learned from the book in Vietnamese. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI_and_Machine_Learning_for_Coders