如何使用keras、pytorch、tensorflow等升級python和ai技能

提升你在Python、人工智慧、Keras、PyTorch等方面的程式設計和web開發技能...

人工智慧和機器學習正以令人驚訝的方式使我們的生活變得更簡單。他們執行頻繁，高容量，計算機化的任務可靠，沒有疲勞。人工智慧透過漸進式學習演算法進行調整，可以給你一個更深刻的意義的資料非常準確。

Python作為一種程式語言，可以整合到任何應用程式中。由於它非常適合建立神經網路（它構成了人工智慧的基礎），因此它們在各個領域越來越受歡迎。如果你在這個行業工作，發展這項技能的最好方法就是註冊Python和人工智慧課程包。

包裡有什麼？

九個課程包涵蓋了Python和AI的所有方面。如果您剛剛開始學習Python，有一些基礎課程供初學者使用。您還將學習如何使用Python掌握各種人工智慧工具和平臺，獲得有關大型資料集的寶貴見解，並建立人工智慧應用程式、影象處理器等。讓我們探索一下這個捆綁包：

Python初學者：學習Python程式語言的所有基礎知識。從編寫第一行程式碼到建立小型應用程式，每件事都是以一步一步的方式構建的，透過實踐練習來學習這門語言。
Python開發的基礎：只是Python的基本概念。在你上一節課所學的一切之後，做這個來複習。
資料科學和機器學習導論A-Z：本課程旨在分別學習資料科學、python和相關工具，並瞭解如何使用它們。從統計公式開始，設定Jupyter和Pycharm來編寫Python程式碼。
Python中的人工智慧-H2O方法：H2O是一個可伸縮的自動化系統，它完成資料科學的繁重工作，同時程式設計師在後端細化更復雜的任務細節。在獲得基本概念之後，您將學習如何在實際資料上實現人工神經網路（ANN）和深度神經網路（DNN）。
精通PyTorch的ANN和深度學習：這是一個完整的PyTorch和Python的神經網路和深度學習課程。本文詳細介紹了PyTorch以及如何在不同的深度學習模型中實現它們。您還將學習如何執行用於影象分類的通用機器學習演算法。
帶OpenCV和Deep Learning的影象處理和分析訓練營：使用Python進行實際影象處理和計算機視覺任務的完整指南。它涵蓋了Keras和Tensorflow的重要方面，並學習了影象和遷移學習的深度學習模型。
Keras深度學習和人工智慧訓練營：這是一個完整的Keras實用機器和深度學習課程。您還將瞭解用於實現資料科學技術的Jupyter筆記本。
用R對資料進行預處理和視覺化：本課程讓您對資料科學、資料爭論和視覺化有一個基本的瞭解。它將教您如何在R中使用Tidyverse和Dplyr進行資料爭用和視覺化技術。您還將學習如何在R studio中執行資料預處理和爭論。
使用R進行實際資料處理和視覺化培訓：深入討論用於資料視覺化和分析的Dplyr和ggplot2r包。您還將學習最適合於特定資料問題的技術。

雖然人工智慧越來越受歡迎，但我們還沒有解決與創造某種東西有關的問題，這種東西可能會像對待螞蟻一樣對待我們。這是一個關於這方面的有趣的TED影片。