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循序漸進的學習之路

想成為機器學習方面的專家,首先必須在四個學習領域打下穩固的基礎:程式設計、數學、機器學習理論、如何從頭到尾打造機器學習專案。

從 TensorFlow 的精選課程開始入門,加強這四個技能,或瀏覽下面的資源庫選擇自己的學習路徑。

機器學習教學的四大領域

踏上學習之路時,請務必先瞭解如何自學機器學習。我們將學習過程分為四個知識領域,每個領域都是機器學習不可或缺的一塊拼圖。為協助你更快上手,我們找了一些書籍、影片和線上課程來提升你的能力,讓你做好準備,在專案中運用機器學習。我們的引導式課程旨在提升你的知識,因此可以先從這裡著手,或是探索我們的資源庫,選擇自己的學習路徑。

  • 程式設計技能:想要打造機器學習模型,不僅僅需要瞭解機器學習概念,還需要搭配程式設計,才能管理資料、微調參數,並剖析相關結果以利進行模型測試及最佳化。

  • 數學與統計:機器學習是一門與數學息息相關的學科,因此如果你打算修改機器學習模型或從頭打造全新模型,那麼過程中勢必得掌握基礎數學概念。

  • 機器學習理論:瞭解機器學習理論的基本知識將為你奠定基礎,並協助你在發生狀況時排解問題。

  • 打造你的個人專案:動手實作機器學習是驗證自己所學的最佳方式,所以別卻步不前,快來試試簡單的 colab教學課程,好好練習一番!

TensorFlow 課程

我們的引導式學程包含推薦課程、書籍和影片,你可以從任何一項開始學習。

適合新手
TensorFlow 機器學習基本知識

透過這些書籍和線上課程,瞭解機器學習的基本知識。你將經由 scikit-learn 開始認識機器學習,在 TensorFlow 2.0 的引導下逐步瞭解深度學習,之後將有機會透過初學者教學課程練習所學內容。

適合中級使用者和專家
TensorFlow 機器學習理論與進階知識

瞭解機器學習的基本要點後,即可深入探討類神經網路和深度學習的理論知識,並加強對基礎數學概念的瞭解,讓自身能力更上一層樓。

適合新手
專業認證:TensorFlow 的 JavaScript 開發基本知識

瞭解使用 JavaScript 開發機器學習模型的基本知識,以及如何直接在瀏覽器中進行部署。你將可以認識深度學習的全貌,並瞭解如何透過動手練習開始使用 TensorFlow.js。

教育資源

選擇專屬學習路徑,探索 TensorFlow 團隊推薦的書籍、課程、影片和練習活動,從中掌握機器學習的基礎知識。

書籍

閱讀是理解機器學習和深度學習基礎知識的最佳方法之一。書籍可以提供必要的理論知識,協助你往後更快地學習新概念。

書籍
《Deep Learning with Python》,作者:Francois Chollet

本書是使用 Keras 進行深度學習的實作入門指南。

書籍
《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》,第二版,作者:Aurélien Géron

本書使用具體範例、極小理論和兩個可用於生產的 Python 架構 (Scikit-Learn 及 TensorFlow) 來協助你直覺地瞭解建構智慧系統的概念和工具。

書籍
《Deep Learning: An MIT Press Book》,作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville

本深度學習教科書是旨在幫助學生和從業人員進入機器學習這個廣大領域 (尤其是深度學習領域) 的資源。

書籍
《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。

書籍
《Deep Learning with JavaScript》,作者:Shanqing Cai、Stanley Bileschi、Eric D. Nielsen 和 Francois Chollet

本書是由 TensorFlow 程式庫的主要作者所著,針對在瀏覽器或節點上以 JavaScript 進行深度學習的應用程式,提供有趣的使用案例和深入的操作說明。

多單元線上課程

參加多單元線上課程是瞭解機器學習基本概念的好方法。許多課程都提供了絕佳的視覺化講解,還有在工作或個人專案中直接開始應用機器學習所需要的工具。

入門線上課程
deeplearning.ai:TensorFlow:Data and Deployment Specialization

如果你已瞭解如何建構並訓練模型,現在可進入這四堂專業認證課程,以熟悉各種部署情境,並瞭解如何更有效地使用資料訓練模型。

入門線上課程
deeplearning.ai:適用於 AI、機器學習和深度學習的 TensorFlow 簡介

本課程是與 TensorFlow 團隊合作開發,屬於 TensorFlow in Practice Specialization 的一部分,針對 TensorFlow 的使用方式提供最佳實務指導。

入門線上課程
Udacity: Intro to TensorFlow for Deep Learning

在這門由 TensorFlow 團隊和 Udacity 合作開發的線上課程中,你將瞭解如何使用 TensorFlow 打造深度學習應用程式。

入門線上課程
deeplearning.ai:TensorFlow in Practice Specialization

在這四門由 TensorFlow 開發人員講授的專業認證課程中,你將探索開發人員在 TensorFlow 中使用哪些工具和軟體來打造可擴充的 AI 技術演算法。

入門線上課程
deeplearning.ai:深度學習專業認證

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。

入門線上課程
史丹佛課程 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

本課程深入探討了深度學習架構的細節,主軸為學習電腦視覺任務 (特別是圖片分類) 的端對端模型。瀏覽本課程先前授課內容的講座影片、投影片和課程大綱。

入門線上課程
MIT course 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。

其他資源

對於行動裝置和網頁開發人員,以及希望建立生產管線的使用者,我們收集了最好用的資源來協助你上手,包括符合你需求的 TensorFlow 程式庫和架構。

入門線上課程
《Deep Learning in JS》,講師:Ashi Krishnan

使用 deeplearn.js 瞭解深度學習系統如何學習並檢查其思考方式。

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入門線上課程
開始使用 TensorFlow 的 TensorFlow.js

本系列包含 3 個部分,除了探討如何透過 TensorFlow.js 訓練及執行機器學習模型,也說明如何使用 JavaScript 建立可直接在瀏覽器中執行的機器學習模型。

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入門線上課程
Coding Train 的 TensorFlow.js: Intelligence and Learning 系列

本影片播放清單屬於機器學習和打造類神經網路的專題系列之一,著重在 TensorFlow.js (核心 API) 與如何使用 JavaScript 程式庫訓練、部署機器學習模型。

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入門線上課程
Deeplizard 的 TensorFlow.js Deep Learning with JavaScript

本系列介紹了用戶端人工類神經網路的概念。瞭解從用戶端到伺服器的深度學習架構、將 Keras 模型轉換為 TFJS 模型、使用 Node.js 提供模型、在瀏覽器中進行訓練和遷移學習等。

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入門線上課程
TensorFlow Extended:實際生產環境中的機器學習

本系列是由 TensorFlow 團隊提供,分成五個部分介紹如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 來建立自己的生產環境機器學習管線。

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入門線上課程
Machine Learning on Your Device: The Options (2019 年 Google I/O 大會)

Google I/O 大會的這堂講座將揭開使用機器學習強化行動應用程式和邊緣裝置時,各種可用選項的神秘面紗。瞭解如何使用 TensorFlow Lite 訓練模型,以及如何在各種裝置上使用模型。

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數學概念

這些資源可以幫助你理解更進階的學習所需的基礎數學概念,以便更深入瞭解機器學習知識。

數學概念
Google Developers 機器學習密集課程

TensorFlow API 機器學習密集課程是一套自學指南,歡迎有志投身機器學習領域的從業人員參閱,課程包含一系列的視訊講座、實際個案研究和實際操作練習。

數學概念
Coursera: Mathematics for Machine Learning Specialization

Coursera 這項線上專業認證旨在彌補數學和機器學習之間的鴻溝,讓你快速掌握基礎數學以建立直覺式的理解,並將其與機器學習和資料科學相互連結。

數學概念
《Deep learning》,創作者:3blue1brown

3blue1brown 主打透過視覺效果展現數學的奧妙。這一系列影片將帶領你學習類神經網路的基本知識,以及如何將數學概念運用其中。

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數學概念
《Essence of Linear Algebra》,創作者:3blue1brown

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。

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數學概念
《Essence of Calculus》,創作者:3blue1brown

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。

免費
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數學概念
MIT course 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。

數學概念
MIT course 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。

數學概念
Seeing Theory

機率及統計學的視覺化簡介。

數學概念
《An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R》,作者:G. James、D. Witten、T. Hastie 和 R. Tibshirani

本書針對統計學習領域提供了平易近人的概述,這套重要的工具集可用來理解訓練機器學習模型所需要的龐雜資料集。

以人為本的 AI

設計機器學習模型或建構 AI 驅動的應用程式時,務必考量到與產品進行互動的使用者,也要思考在這些 AI 系統中建立公平性、可解釋性、隱私權和安全性的最佳方法。

以人為本的 AI
People + AI Guidebook

Google 的這本指南可協助你建構以人為本的 AI 產品。它能讓你在打造 AI 驅動的應用程式時避免常見的錯誤、設計出絕佳的體驗,並專注於使用者的需求。

以人為本的 AI
負責任的 AI 做法

瞭解 Google AI 提出了哪些建議做法,以將公平性、可解釋性、隱私權和安全性納入 AI 系統。

以人為本的 AI
機器學習模組公平性簡介

Google MLCC 推出這個一小時的模組,向學習者介紹了可以在訓練資料中顯現出來的不同類型人為偏誤,以及識別、評估其影響的策略。