如何自学人工智能?

本文介绍了一个名为PracticalAI的GitHub项目,它是一个基于PyTorch的深度学习教程,适合初学者,涵盖了从Python基础到深度学习高阶技术的全方位学习路径。项目提供了丰富的算法示例,可以在Google Colab上免费运行,支持逐步进阶,包括线性规划、CNN、RNN、GAN等。此外,还提到了面向对象的机器学习和各种应用实例,如时间序列分析和商品推荐系统。

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不少同学跃跃欲试,想投入 AI 的怀抱,但苦于不知如何下手。其中,人工智能的核心就是机器学习(Machine Learning),它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程,一步步教你如何从基础小白进阶为 ML 大拿。快上车吧,别找硬币了,这趟车不要钱!

GitHub上,有个新发布的深度学习教程,叫PracticalAI,今天刚刚被PyTorch官方推荐,已经收获2600多标星。

项目基于PyTorch,是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步,都有算法示例可以直接运行。新手可以从基础的基础开始学起,不止线性规划和随机森林,连笔记本怎么用,NumPy等重要的Python库怎么用,都有手把手教程。

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到中后期,可以学着搭高级的RNN,厉害的GAN,这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟,这是一个注重实践的项目。这里的算法示例,可以用Google Colab来跑,免费借用云端TPU/GPU,只要有个Chrome就够了。没梯子的话,就用Jupyter Notebook来

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