Python 深度學習

Python 深度學習

Python 深度學習-全華人超過4300人學習的深度類神經網路課程

打好Python基礎,應用在大數據,機器學習和人工智慧,並使用Tensorflow,Keras,MNIST實際打造手寫辨識系統。Python程式語言深入淺出.類神經網路深度學習CNN徹底研究.

從這17小時的課程,你會學到

使用Python作大數據運算基礎
使用Python作機器學習基礎
TensorFlow+Keras的基礎
CNN卷積神經網路
RNN遞迴神經網路
手寫辨識數字
學習機器感情
使用Python作數學運算
物件導向程式設計精華
Support Vector Machine 萬用分類機
學習到Python直譯器程式語言的強大功能
深入淺出Python程式語言
完全瞭解Python程式語言在資料科學的應用
視覺化Python資料結構
使用Pandas函式庫來建立資料結構
使用Matplotlib畫圖
使用Scipy科學函數庫作線性代數與矩陣科學運算
使用numpy模組建立矩陣
Python直譯器與計算機
變數資料型態
運算式是由運算子與運算元組成
+加-減*乘/除是運算子,先乘除後加減的結合優先順序
運算元是變數,數字,字串和資料結構
=是分配符號,將右邊的值分配給左邊變數
變數 運算式與運算子 串列 堆疊 佇列
布林運算式,布林值為True或False
在if敘述中,條件後的敘述只執行一次,而在while敘述中,則可執行一次以上。
函數,將多個複雜的程式區塊包在函數裡面,這樣在需要時,可以重複呼叫它.
遞迴函數是自己呼叫自己的函數,有最終值,開始回傳.
類別,成員屬性與成員方法
異常或錯誤處理
開啟,關閉及寫入檔案
手寫辨識準確度98.59%
顯示手寫訓練圖片

要求

使用電腦的初級能力
高中以上

說明

成為大數據分析師,深入挖掘商業智慧,與資料大數據工程,TensorFlow+Keras親手打造MNIST手寫辨識。

本課程有一天學會 Python,Python 深度學習和Python TensorFlow卷積深度學習CNN親手打造手寫辨識三個重要課程。

循序漸進,從基礎到實作,從Python程式語言到Python深度學習與Python機器學習,再到專精TensorFlow 親手打造MNIST手寫辨識.

Python 機器學習-親手打造影像辨識系統,親手使用TensorFlow CNN卷積深度學習影像辨識TensorFlow 計算圖及Tensorboard.整合Python深度學習與Python機器學習課程

這是華人界的知名科學家吳佳諺所推出的線上課程。

故此無論是機器學習的專家,或是對機器學習有興趣的初學者。當中機器學習速成課程,能由淺入深介紹機器學習中 SVM的應用。具體能學習到的內容,包括互動圖像闡述機器學習理論、以 SVM為基礎的編程練習和實用案例等。

若是準備學習速成課程,有具備數理基礎的人,並掌握一定程度的 Python 編程能力,以及有代數、微積分和統計學背景學習成效會更佳。

本課程包含

Python程式設計與資料科學基礎–從零開始親手學習Python程式語言-親手徹底研究TensorFlow程式設計為Python深度學習先修基礎課程
成為大數據分析師,深入挖掘商業智慧,與資料大數據工程,TensorFlow+Keras親手打造MNIST手寫辨識。
本課程有一天學會 Python,Python 深度學習和Python卷積深度學習CNN親手打造手寫辨識三個重要課程。
循序漸進,從基礎到實作,從Python程式語言到Python深度學習與Python機器學習,再到專精TensorFlow 親手打造MNIST手寫辨識.
這是華人界的知名科學家吳佳諺所推出的線上課程。
17個小時…三大課程…75個講座…讓你完全了解Python程式語言與Python深度學習類神經網路,卷積CNN深度學習類神經網路,RNN影評資料IMDB滿意度分析,讓您徹底瞭解CNN類神經卷積深度學習.
從觀念入門,親手打造手寫辨識,讓你全盤了解Python資料科學,Python商管應用。
初學者到進階使用者,對資料科學有興趣的人,商管財經人士,文法商人員,一般工程師,理工醫,電子電機與資料工程師、資料科學家。
讓自己鍍金,提升自我價值。
Python 深度學習,徹底研究深度學習課程,一天學會 Python–從零開始徹底精通Python 程式語言,Python 機器學習為徹底研究機器學習。
一天學會 Python–從零開始徹底精通Python 程式語言,Python 深度學習,Python 機器學習 為徹底研究機器學習,徹底研究深度學習課程。
這三套課程一天學會 Python為基礎重要課程,這三套為大數據人工智慧機器學習整合徹底研究課程

目標受眾是誰

Python 程式語言
想學習Python程式語言
人工智慧機器學習
想學習大數據的學生
想用Python解決問題的學生
想學習人工智慧基礎的人
想用Python來學習金融計算的人
想用Python來學習科學計算的人
想學TensorFlow+Keras的學生
想學習深度學習的學生
想學習CNN卷積神經網路的學生
想學習RNN遞迴神經網路的學生
想學習手寫辨識數字的學生
想學習語文翻譯的學生
想學習機器感情的學生
想學習大數據資料科學的學生
深入淺出Python程式語言
視覺化Python資料結構
使用Matplotlib畫圖
使用Scipy科學函數庫作線性代數與矩陣科學運算
讀取台灣加權股價指數csv檔,big5編碼

課程網址[ 限時折扣 NT500]

 

———–一天學會Python————–

1.下載及安裝Python軟體

1-1.在Mac下載及安裝Python軟體

使用pip install 套件名稱

安裝套件
pip install 套件名稱
解除安裝套件
pip uninstall 套件名稱
檢視目前系統已經安裝的套件
pip list
安裝Anaconda,Numpy,Matplotilib

在Mac選取Launchpad打開Anaconda Navigator

在Mac可以選取Spider或jupyter notebook來執行

1-2.在Window 10下載及安裝Python軟體

在Window 10下載及安裝Python軟體

在Window 10下載及安裝Python軟體
這是安裝程式軟體的路徑,預設是安裝在C:\Programs目錄下

在Window 10打開Python開發環境

這是Python的Shell直譯器

按下win鍵,選取命令提示字元

在命令提示字元下輸入python

進入python直譯器

離開python直譯器輸入exit()

在Windows 10安裝Anaconda
安裝Anaconda,Numpy,Matplotilib

選取Python 3.6版本

使用conda安裝模組

選取Spider

選取Jupyter Notebook

1-3下載及安裝PyCharm

在Mac下載及安裝PyCharm

安裝完Python後,設定直譯器路徑

Pycharm可以使用Python和Jupyter notebook的檔案

在Pycharm新增函式庫

在Windows 10下安裝Pycharm

下載Community版

2.Python直譯器與計算機

Mac電腦/usr/local/bin
Windows電腦C:\python36
set path=%path%;C:\python36
這是設定utf-8-*-編碼
#-*- coding: utf-8 -*-
#是註解符號
輸入python執行
$ python
變數資料型態

整數
浮點數
字串
運算式是由運算子與運算元組成
+加-減*乘/除是運算子,先乘除後加減的結合優先順序
運算元是變數,數字,字串和資料結構
=是分配符號,將右邊的值分配給左邊變數

3.資料結構

變數
運算式與運算子
串列
堆疊
佇列

數組tuple,集合set和字典

可以用數組tuple來儲存固定的元素,使用小括號()來建立一數組tuple
集合的元素放置沒有按照順序,可以使用{}大括號來建立一集合Set
集合加上索引就是字典{索引:值}
4.控制結構

布林運算式,布林值為True或False
在if敘述中,條件後的敘述只執行一次,而在while敘述中,則可執行一次以上。
While敘述的程序圖形中.選取結構和循序結構,都只執行程式敘述一次,如果我們要讓同一行程式重複執行好幾遍則要用迴圈敘述。
迴圈敘述可以重複執行某一段程式好幾遍,直到條件的不成立才跳出這個迴圈。

選取結構if
語法if:
if 條件運算式:
程式敘述1
else:
程式敘述2
迴圈結構while,for
語法:
for 計數變數 in range(起始值,終始值):
程式敘述
5.函數

將多個複雜的程式區塊包在函數裡面,這樣在需要時,可以重複呼叫它.
遞迴函數是自己呼叫自己的函數,有最終值,開始回傳.
6.類別

成員屬性與成員方法

類別和實體變數

_init__(self,..)為建構函數,實體化物件時會呼叫它
self為自己這個物件
__init__(self)建構物件,
__del__(self)解構物件
7.繼承

class 子類別(父類別1,父類別2,父類別3,..):
敘述1
敘述2
當子類別繼承 (inheritance) 超過一個來源的時候,會以寫在最左邊的父類別優先繼承,多個父類別如果有相同名稱的屬性 (attribute) 與方法 (method) ,就會以最左邊的父類別優先。
多型:子類別和父類別有同名的getEngine()名稱

8.異常或錯誤處理

使用raise關鍵字丟出例外
開啟,關閉及寫入檔案
檔案處理
fp=open(‘檔案名稱’,’檔案開啟模式’)
9.使用matplotlib畫圖

Matplotlib.pyplot是畫圖的命令集合函數.每一個pyplot函數可以建立或修改圖形
10.Python 資料結構與畫圖簡介

•數組tuple和集合set
•Scipy科學函數庫
•numpy模組建立矩陣
•Pandas資料結構
•Matplotlib畫圖

11.數組tuple和集合set和Scipy科學函數庫

可以用數組tuple來儲存固定的元素,使用小括號()來建立一數組tuple
集合的元素放置沒有按照順序,可以使用{}大括號來建立一集合Set
Scipy模組提供科學運算及線性代數的運算模組
12.numpy模組建立矩陣

•numpy模組建立矩陣
•矩陣運算
•reshape()改變陣列的長寬
•np.zeros((10,3))產生10*3的矩陣
13.Pandas資料結構

•使用pip install安裝pandas
•Pandas讀取csv
•讀取台灣加權股價指數csv檔,big5編碼
•Series序列資料
•pandas的DataFrame
•資料選擇與篩選
lambda可調式參數
14.Matplotlib畫圖2

•Matplotlib畫圖
•plt.plot([1,2,3,4])預設是X軸
•# ‘r—’紅色虛線,’bs’藍色矩形,’g^’綠色三角形
•scatter()散點圖函數
•meshgrid()函數畫網格
——–Python 類神經網路深度學習———-

15.Python 類神經網路深度學習

安裝Tensorflow
安裝Keras
類神經網路圖形辨識MNIST
類神經深度學習
繪製實際和預測結果的手寫辨識
16.Python深度學習 類神經網路

類神經網路
微分chain rule
類神經網路深度學習
啟動函數
17.CNN,卷積類神經網路

卷積神經網路CNN
卷積神經網路CNN
CNN,特徵取樣
CNN程式使用keras
18.遞迴神經網路RNN

遞迴類神經網路RNN
Google的LSTM遞迴類神經網路
IMDb影評資料滿意度分析
建立RNN遞迴類神經的模型
LSTM實作
類神經深度學習

‧add()我們可以一層一層的將神經網路疊起。在每一層之中我們只需要設定每層的大小(units)與啟動函數(activation function)。
‧第一層輸入向量大小、最後一層為units要等於輸出的向量大小。
最後一層的啟動函數(activation function)為softmax。
softmax()為歸一化指數函數,將向量的值歸ㄧ化為0到1之間。
19.SVM萬用分類機

Support Vector Regression 迴歸分析

課程網址[ 限時折扣 NT500]