TensorFlow从0到1 - 0 - 前言
2017-05-27 本文已影响854人
袁承兴
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。
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我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道，或许能帮你起步。
更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路，仅把这里作为一个参照。
除了TensorFlow文档之外，我还会参考：
- Neural Networks and Deep Learning（中译版），Micheal Nielsen
- CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（网易云课堂中文字幕），Fei-Fei Li
- 机器学习，周志华
- 智能时代，吴军
- 终极算法，佩德罗·多明戈斯
- Python Cookbook（第3版）中文版，大卫·比斯利（David Beazley），布莱恩·K.琼斯（Brian K.Jones）
注：按对主题的影响度排序，持续更新。
关于机器学习如何重塑世界我就不啰嗦了，捡些实惠的与你分享。
根据麦肯锡全球研究院估计，截至2018年，仅美国就需要再培养14万~19万机器学习专家才够用，另外还需要150万有数据头脑的经理。
佩德罗·多明戈斯在《终极算法》一书中还说道：
一个懒惰又不那么聪明的计算机科学家，机器学习就是理想的职业，因为学习算法会完成所有事情，功劳却是你的。
未来见！
终极算法
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