AI资源贴
視頻學習三部曲：
吳恩達的課程
斯坦福機器學習課程 UFLDL
斯坦福計算機視覺課程 CS231n
?
入門數據集選擇
Mnist
CIFAR
?ImageNet 和 MS COCO
會算矩陣乘法
?
別笑，說正經的，在這個框架高度封裝的年代，梯度不需要自己算，損失不需要自己求，反向傳導更是被處理得妥妥的，在不求甚解的情況下，你甚至只需要知道這么幾個概念就可以開始著手寫第一個程序了：
?
-
它就是通過一系列矩陣運算（或者類似的一些其他運算）將輸入空間映射到輸出空間而已。參與運算的矩陣的值稱為權重，是需要通過不斷迭代來尋找到最優值。
?
-
當前的權重值離最優值還差多遠，用一個數值來表示，這個值就叫損失，計算這個值的函數叫損失函數。
?
-
當前的權重值應該調大還是調小，這個值通過對損失函數求導來判斷，這個求導得到的函數叫做梯度。
?
-
通過損失和梯度來更新權重的方法叫做反向傳導。
?
-
迭代的方法稱為梯度下降。
https://hackernoon.com/learning-ai-if-you-suck-at-math-part-two-practical-projects-47d7a1e4e21f#.a4j3946v2
數學
http://nbviewer.jupyter.org/url/norvig.com/ipython/Probability.ipynb
學習tensorflow
https://www.quora.com/Where-can-I-start-learning-how-to-use-TensorFlow
學習ML DL
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_introduction.ipynb
轉載于:https://www.cnblogs.com/legion/p/6406485.html
總結
