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2021 iThome 鐵人賽

DAY 1
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AI & Data

Deep Learning 從零開始到放棄的 30 天 PyTorch 數字辨識模型系列 第 1

Day-00 引言

簡簡單單的開場白

  • 這個系列的文章一開始是沒有想到要出生的,但是在因緣際會之下,成為了學校深度學習課程的助教,在開學前重新準備整理之前所學,決定好好重新把所有學習歷程整理一下,也方便之後腦袋不好的時候可以回來看看的時候,回想起當初自己在學習的過程中,中文文獻其實不是那麼充足的情況下,做複習查詢的困難,因此打算把自己的筆記整理一下,撰寫出來
  • 本文算是一個筆記的過程,也算是整理了筆者當初自學機器學習 & 深度學習的心路歷程,這個領域太廣,一定不可能淺白的學完,因此這邊算是一個開場,願成為引路人
  • 內容可能有誤,如果發現本文有任何問題,請隨時聯繫我:contact@crazyfirelee.tw

我們會聊到什麼?

  • 在這個系列文章中,我們會從到底什麼是深度學習開始聊起,到最後能帶領大家利用 Python 跟 PyTorch 來撰寫最簡單的數字辨識模型
  • 希望從概觀到實作,讓大家對於這個領域有初探,也算是當初自己學習的重現整理

在這裡你可以得到什麼?

  • 基本機器學習/深度學習的理解
  • Python 對深度學習的應用
  • PyTorch Framework 的使用

看這篇文章之前,需要知道什麼嗎?

  • 希望閱讀的人有基本的 Python 基礎,會更好上手
  • 其他就是希望在閱讀的過程中,如果有解釋不清楚的部分,可以自己搭配搜尋去學習
  • 在這裡強調,深度學習 OR 機器學習,或是你們說人工智慧,其實跟數學密不可分,因此我們前段一定會介紹一些數學的東西,但是也很難在這裡解釋得很清楚,請一定要自行搭配各種查詢去理解,下面的 Reference 裡面 Tommy Huang 有寫一系列數學相關文章,也可以參考,或是去聽李宏毅老師的課程,會非常好理解

本文參考資料

  • 這篇文章內有借鑒引用很多不同部分的文章,他們都非常棒,有興趣的非常建議可以去好好閱讀
    • 天主教輔仁大學 黃貞瑛老師 深度學習課程
    • 國立台灣大學 李宏毅老師 ML Lecture
    • Tommy Huang 機器學習系列課程
    • Yeh James 機器學習相關文章
  • 當然在學習的過程之中,還有更多查詢到的資料,可惜有些已經化為筆記但是不知道參考自哪裡了,如果作者有看到類似內容出現在這份筆記中,歡迎聯繫我,將立刻補上,因為你們的文章,都是我成長的養分,所以非常感謝各位的無私

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Deep Learning 從零開始到放棄的 30 天 PyTorch 數字辨識模型31

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