Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao có mục đích chung được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và để tạo ra các thuật toán học sâu.
Hướng dẫn ngắn gọn này giới thiệu Python và các thư viện của nó như Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; các khung như Theano, TensorFlow, Keras. Hướng dẫn giải thích cách các thư viện và khung khác nhau có thể được áp dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.
Thính giả
Hướng dẫn này đã được chuẩn bị cho các chuyên gia khao khát tìm hiểu các kiến thức cơ bản về Python và phát triển các ứng dụng liên quan đến các kỹ thuật học sâu như lưới thần kinh tích chập, lưới tái phát, lan truyền ngược, v.v.
Điều kiện tiên quyết
Trước khi bạn tiếp tục với hướng dẫn này, chúng tôi giả định rằng bạn đã tiếp xúc với Python, Numpy, Pandas, Scipy, Matplotib, Windows, bất kỳ bản phân phối Linux nào, kiến thức cơ bản trước về Đại số tuyến tính, Tính toán, Thống kê và các kỹ thuật học máy cơ bản.
Hướng dẫn học sâu về Python cho người mới bắt đầu - Học Python Deep Learning theo các bước đơn giản và dễ dàng bắt đầu từ các khái niệm cơ bản đến nâng cao với các ví dụ bao gồm Giới thiệu, Môi trường, Học máy cơ bản, Mạng thần kinh nhân tạo, Mạng lưới thần kinh sâu, Nguyên tắc cơ bản, Đào tạo mạng thần kinh, Đồ thị tính toán , Ứng dụng, Thư viện và Khung, Triển khai.
Python Deep Learning, Hướng dẫn, Giới thiệu, Môi trường, Học máy cơ bản, Mạng thần kinh nhân tạo, Mạng lưới thần kinh sâu, Nguyên tắc cơ bản, Đào tạo mạng thần kinh, Đồ thị tính toán, Ứng dụng, Thư viện và Khung, Triển khai.
"Python Deep Learning - Giới thiệu", "Python Deep Learning - Môi trường", "Python Deep Machine Machine Learning", "Mạng thần kinh nhân tạo", "Mạng lưới thần kinh sâu", "Học sâu Python - Nguyên tắc cơ bản", "Đào tạo mạng lưới thần kinh" , "Đồ thị tính toán", "Python Deep Learning - Ứng dụng", "Thư viện và khung", "Python Deep Learning - Triển khai"
Added More Modules
Added Screenshots with code Snippets.