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TensorFlow 機器學習理論與進階知識

開始使用下方的學習教材之前,請確認你符合下列條件:

  1. 完成我們的 TensorFlow 機器學習基本知識 課程,或是具備同等知識

  2. 具備軟體開發經驗,特別是 Python 開發經驗

如果你想達成下列目標,就很適合從本課程著手:

  1. 增進對機器學習的理解

  2. 著手瞭解論文資料並使用 TensorFlow 實作相關程式碼

繼續之前,您應該已經具備機器學習運作方式的背景知識,或已完成新手課程 TensorFlow 機器學習基本知識 中的學習內容。以下內容旨在引導學員認識更多理論和進階機器學習內容。您會發現許多資源都使用 TensorFlow,但這項知識也可以應用在其他機器學習架構上。

為了更深入瞭解機器學習,您應該具備 Python 程式設計經驗,以及微積分、線性代數、機率和統計方面的背景知識。為協助您加深您的機器學習知識,我們特別整理了一些推薦資源、大學課程和幾本教科書。

步驟 1:複習數學概念

機器學習是一門大量運用數學的學科,如果你打算修改機器學習模型或從頭建構全新模型,熟悉基礎數學概念非常重要。但這並不表示你必須先成為數學全才;其實只要在遇到不熟悉的地方時查詢相關知識即可。如果你已經很久沒上數學課了,可以考慮觀看 3blue1brown 的 Essence of linear algebra Essence of calculus 播放清單,複習一下相關概念。想更進階的話,建議修習大學課程,或觀看 MIT 的開放式講座,例如 Linear Algebra Single Variable Calculus

Essence of Linear Algebra
由 3Blue1Brown 提供

3blue1brown 提供的一系列視覺化短片,講解矩陣、行列式、本徵向量等的幾何意義。

Essence of Calculus
由 3Blue1Brown 提供

3blue1brown 提供的一系列視覺化短片,以精彩明瞭的方式講解微積分的基本原理,讓觀眾深刻理解基本定理,而不只是簡單說明運算方式而已。

MIT 18.06: Linear Algebra

MIT 的這堂入門課程介紹了矩陣理論和線性代數。課程主軸著重於在其他學科中也很實用的主題,包括聯立方程式、向量空間、行列式、特徵值、相似性和正定矩陣。

MIT 18.01: Single Variable Calculus

MIT 的這堂初級微積分課程介紹了單變量函式的微分和積分,並輔以應用說明。

步驟 2:透過這些課程和書籍,加深你對深度學習的理解

關於深度學習這個領域,無法光用ㄧ堂課學到所有知識,因此同時修習幾門課程可能較有助益。雖然教材會出現重疊,但多位講師以不同方式詮釋概念卻可讓學生從中受惠,尤其是針對較為複雜的主題而言。以下是我們推薦的新手入門課程。你可以逐一探索所有主題,也可以只選擇與自身最相關的主題。 \切記,學得越多,並藉由練習來強化這些概念,你就能越熟練地建構、評估自己的機器學習模型。

參加以下課程:

MIT course 6.S191: Introduction to Deep Learning 是麻省理工學院 (MIT) 提供的 TensorFlow 深度學習入門課程,也是很棒的資源。

Andrew Ng 在 Coursera 提供的 Deep Learning Specialization 也教授深度學習的基礎,包括卷積網路、循環類神經網路 (RNN)、長短期記憶網路 (LSTM) 等等。上述專項課程旨在協助您將深度學習應用於工作,並開創 AI 領域職涯。

MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning

在這門 MIT 課程中,你可以從中獲得深度學習演算法基礎知識,以及使用 TensorFlow 打造類神經網路的實務經驗。

Deep Learning Specialization

在這五門課程中,你將學到深度學習的基礎、瞭解如何打造類神經網路,並學習如何成功帶領機器學習專案,以及開創 AI 事業。不僅可以掌握理論,還能一窺業界的應用情形。

⬆ 和 ⬇ 閱讀這些書籍:

為補充在上述課程中學到的內容,建議閱讀以下書籍,學習更深入的知識。每本書均可在線上取得,並附有補充教材可幫助練習。

建議先閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《 Deep Learning: An MIT Press Book 》。本深度學習教科書是幫助學生加深理解的進階資源。本書有一個搭配的 網站 ,提供了各種補充教材,包括練習題、講義投影片、錯誤更正,以及其他資源,讓你動手實作這些概念。

你也可以參閱 Michael Nielsen 的線上書籍《 Neural Networks and Deep Learning 》。本書提供了有關類神經網路的理論背景。書中未使用到 TensorFlow,但對有興趣瞭解詳情的學生來說是很棒的參考資料。

深度學習
作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville

本深度學習教科書意在幫助學生和從業人員瞭解機器學習領域概論,特別是深度學習這個主題。

Neural Networks and Deep Learning
作者:Michael Nielsen

本書提供了有關類神經網路的理論背景。書中未使用到 TensorFlow,但對有興趣瞭解詳情的學生來說是很棒的參考資料。

步驟 3:閱讀論文並使用 TensorFlow 進行實作

目前我們建議您閱讀論文資料並試試我們網站上的 進階教學課程 ,當中包含一些知名出版品的實作資料。想要學習進階應用、 機器翻譯 圖片說明文字設定 ,最好的方法就是閱讀教學課程連結的論文資料。在學習過程中,請找出相關的程式碼區段並善加運用,藉此強化自己的理解。