AI实战

practicalAI 中文版

让你有能力使用机器学习从数据中获取有价值的见解。

• 🔥 使用 PyTorch 实现基本的机器学习算法和深度神经网络。
• 🖥️ 不需要任何设置，在浏览器中使用 Google Colab 运行所有程序。
• 📦 不仅仅是教程，而是学习产品级的面向对象机器学习编程。

Notebooks

基础	深度学习	进阶	话题
📓 Notebooks	🔥 PyTorch	📚 高级循环神经网络	📸 计算机视觉
🐍 Python	🎛️ 多层感知	🏎️ Highway and Residual Networks	⏰ Time Series Analysis
🔢 NumPy	🔎 数据和模型	🔮 自编码器	🏘️ Topic Modeling
🐼 Pandas	📦 面向对象的机器学习	🎭 Generative Adversarial Networks	🛒 Recommendation Systems
📈 线性回归	🖼️ 卷积神经网	🐝 Spatial Transformer Networks	🗣️ Pretrained Language Modeling
📊 逻辑回归	📝 嵌入层		🤷 Multitask Learning
🌳 随机森林	📗 递归神经网络		🎯 Low Shot Learning
💥 k-均值聚类			🍒 强化学习

运行 notebooks

1. 在本项目的 notebooks 文件夹获取 notebook；
2. 你可以在 Google Colab（推荐）或本地电脑运行这些 notebook；
3. 点击一个 notebook，然后替换URL地址中 https://github.com/ 为 https://colab.research.google.com/github/ ，或者使用这个 Chrome 扩展 一键完成；
4. 登录你自己的 Google 账户；
5. 点击工具栏上的 复制到云端硬盘，会在一个新的标签页打开 notebook。

5. 通过去掉标题中的副本完成 notebook 重命名；
6. 运行代码、修改等，所有这些都会自动保存到你的个人 Google Drive。

贡献 notebooks

1. 修改后下载 Google Colab notebook 为 .ipynb 文件；

2. 转到 https://github.com/GokuMohandas/practicalAI/tree/master/notebooks ；
3. 点击 Upload files.

5. 上传这个 .ipynb 文件；
6. 写一个详细详细的提交标题和说明；
7. 适当命名你的分支；
8. 点击 Propose changes。