keras seq2seq python代码记不住可以找工作吗?
python代码记不住可以找工作吗?
谢谢你的邀请。代码是不会被记住的。你可以多练习。建议通过做小项目来学习。你可以注意我的标题“尤凡提”。课堂上录了很多视频,包括Python/机器学习简介/深度学习简介/pyspark大数据开发/人脸识别项目等,你可以从Python项目开始,根据我的视频一步一步地做项目,慢慢的你会感觉到,也不会问这样的问题。如果硬件条件好,可以选择人工智能作为未来的发展方向。人工智能的发展一般是从python开始的,但是对数学和统计学,特别是概率论和统计学有一定的要求。
人工智能学习的总体路线图:1。数据科学中的统计学基础
你可能没有太多的时间去系统地学习。掌握数据分析和挖掘所需的统计基础,以后慢慢补课。当然,你的专业是统计学,所以没什么大问题。
2. Python核心编程
这本市面上的Python书和视频几乎一样。我建议你看我的视频,快速开始一个小项目。
3. Python
数据分析/数据挖掘
掌握numpy、pandas、Matplotlib等与数据分析相关的库,如果数据分析是发展方向,则关注pandas/Matplotlib,而关注numpy则是AI方向。
4. 机器学习
重点掌握sklearn机器学习库,熟悉各种机器学习算法的优缺点和应用场合。
5. 深入学习
关注CNN/RNN和常见变体,tensorflow2/keras/pytorch框架。
6. 计算机视觉/自然语言处理/语音技术
计算机视觉相对成熟,而NLP是近年来学术界爆发的主要方向。
希望对您有所帮助
Keras还是TensorFlow,程序员该如何选择深度学习框架?
如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络,keras是最快的,而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例,与keras的简单操作相比,tensorflow编译码的构造过程非常复杂(尤其对于初学者来说,大量的记忆过程非常痛苦)。此外,keras将模块化作为设计原则之一,用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法,keras可以是第一选择。
但是,包装后,keras将变得非常不灵活,其速度相对较慢。如果高度包装,上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外,由于tensorflow的速度较高,因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时,想定义损失函数而不是使用现有的设置,与keras相比,tensorflow提供了更大的个性空间。此外,对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化,而keras提供的权限很少。相反,tensorflow提供了更多的控制权,比如是否训练其中一个变量、操作梯度(以获得训练进度)等等。
尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能,但如果用户仍然追求一些高阶功能选择,例如研究特殊类型的模型,则需要tensorflow。例如,如果您想加快计算速度,可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外,它还提供了调试器功能,有助于推断错误和加快操作速度。
有人说,人工智能将来可替代程序员写代码,你怎么看?
感谢您的邀请
!有人说人工智能在未来可以取代编程。你怎么认为?
很好
!随着科学技术的发展,
这是绝对可能的,
然而,
多么发达,
有些程序仍然离不开人类的操作,
程序猿,
有些程序必须由人类来完成,
毫无疑问,
无论智能多么发达,
有些人的操作,
永远不能被取代,
这是真的,
有些事情,
人工智能无法随时完成,
人不会被智能取代和平息,
总有一些程序供人操作!
keras seq2seq 语音增强GAN网络keras搭建 keras文本生成
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。