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在python深度學習書推薦這個產品中，有10篇Facebook貼文，粉絲數超過2萬的網紅紀老師程式教學網，也在其Facebook貼文中提到， [文章推薦] 深度學習框架（Frameworks）簡史：TensorFlow 與 PyTorch 的前世今生（簡中） 「深度学习框架简史：TF和PyTorch双头垄断，未来十年迎来黄金时期」 網址： https://bit.ly/37niIM8 ---------- 今天想要分享給大家的，雖然...

「python深度學習書推薦」的推薦目錄：


python深度學習書推薦 在 紀老師程式教學網 Facebook 的精選貼文

紀老師程式教學網 By 紀老師程式教學網

2020-12-16 08:55:34 有 45 人按讚
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[文章推薦] 深度學習框架（Frameworks）簡史：TensorFlow 與 PyTorch 的前世今生（簡中）

「深度学习框架简史：TF和PyTorch双头垄断，未来十年迎来黄金时期」
網址： https://bit.ly/37niIM8

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今天想要分享給大家的，雖然不是什麼了不起的文章。不過我覺得對於想知道「TensorFlow、PyTorch」這兩個深度學習框架的朋友，應該有一定程度的幫助。所以還是轉念分享給大家！

「深度學習」已經是人工智慧領域裡，很熱門的一個學科。它可以幫助你把「照片」、「文章」這些「非結構化資料」，自動抽取其特徵，然後送入神經網路裡面去學習、進而變成一個成熟的「神經網路模型」，持續辨認、分類相似的照片與文章。

在 2016 年之前，你想寫一個神經網路模型，得經過重重磨難，學習微積分、梯度...等大量數學概念後，才有辦法做到。但 2016 年 TensorFlow、PyTorch 橫空出世，讓撰寫一個神經網路模型，只要短短十行左右的程式碼，接著就是把資料集丟入寫好的程式碼就可以了。什麼偏微分、梯度下降...等數學或最佳化演算法，TensorFlow 或 PyTorch 都可以幫你搞定。

經過 2016~2020 四年的神經網路框架戰國時代，目前 TensorFlow 與 PyTorch 儼然已經成為神經網路框架的雙霸主。對於初學者，大部分的書籍都會推薦你去學 TensorFlow（嚴格來說，是架構在 TensorFlow 上面的另一個更簡單的框架 Keras）。但對於已經有經驗的神經網路工程師，則偏好 PyTorch 的靈活與可控制性。

拿個不太精確的比喻來說，TensorFlow 像手排車，架構在 TensorFlow 之上的 Keras 像是自排車。而 PyTorch 就像手自排。真正的賽車好手，可能會硬杠 TensorFlow（手排）。而一般民眾，可能會喜歡 Keras（自排）。但是介於「賽車手」與「一般民眾」之間的「發燒車友」，就會喜歡 PyTorch（手自排）。

如果您也想稍微了解一下深度學習框架的來龍去脈，不妨參考一下這篇文章。說不定會得到更多關鍵字，讓你能在 Google 上找到更多你想學習的深度框架細節喔～

希望今天的分享大家會喜歡！祝福大家收穫多多喔！

PS: 本文歡迎轉發、按讚、留言鼓勵我一下！您的隻字片語，都是讓我繼續提供好物的動力喔！
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● YOTTA Python 課程購買： https://bit.ly/2k0zwCy
● YOTTA 機器學習 課程購買： https://bit.ly/30ydLvb
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python深度學習書推薦 在 紀老師程式教學網 Facebook 的精選貼文

紀老師程式教學網 By 紀老師程式教學網

2020-12-12 10:18:50 有 94 人按讚
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[免費電子書] 想在新的一年提昇自己的機器學習、資料科學能力嗎？這邊有 14 本全文、免費的電子書或許能幫您！（英文）

"14 Free Data Science Books to Add your list in 2020 to Upgrade Your Data Science Journey!"
網址： https://bit.ly/3nfp3yv

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大家好！今天介紹給大家的是，我在網路上找到的「好康」資源！14 本關於「機器學習」、「資料科學」的英文全文的電子書，讓您免費下載！

我除了第一時間把它放到 D 槽（呃...對！是 D 槽... XD）外，就是想到趕緊分享給大家！讓需要的朋友也能下載到這些優質的電子書。

雖然我沒有每一本都看完，不過我可以分享幾本我覺得很有印象的書：

#2. The Field Guide to Data Science by Booz Allen Hamilton

這本書的內文版面設計真心漂亮！作者放了很多「柔柔的」插圖，讓你看了之後不會對這本書起厭煩，能好好地把它多看個幾頁！您可以前往上面的連結觀看，或者直接點擊這個連結： https://bit.ly/3mdaHNE 就能直接看到！

這本書講的內容，偏重資料科學的「前處理」部分。包含資料讀取、清洗、特徵選擇、降維...等等。如果有需要的朋友，很推薦這本書喔！

#10. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) by IAN Goodfellow

這本書應該算 Deep Learning 的「聖經」了！上面的連結中，對於這本書沒有提供電子版的閱覽連結，只有通往 Amazon 的購買網址。我特別幫各位 Google 到該書的全文閱讀連結如下：
https://www.deeplearningbook.org/

該書也已經有繁體中文翻譯版了。大家也可以參考這個連結購買，支持一下該作者： https://bit.ly/3m94Ton

#11. Deep Learning with Python by Francois Chollet

這本書超讚！ Francois Chollet 就是 Keras 套件的作者！由他來寫深度學習的書，真的是再適合也不過了！上方連結一樣只有 Amazon 購買網址。我幫各位 Google 到「神秘的網址」（咳咳...），讓各位方便瀏覽： https://bit.ly/3nd3wXl

這本書也有中文翻譯！如果您覺得英文讀不習慣，可以選擇購買中文版： https://bit.ly/2W97hAY 。我一開始買了英文版驚為天人！中文版出了之後，雖然看過了，但又忍不住買回來收藏！給各位參考！

希望今天的分享大家會喜歡！祝福大家收穫多多喔！

PS: 本文歡迎轉發、按讚、留言鼓勵我一下！您的隻字片語，都是讓我繼續提供好物的動力喔！
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python深度學習書推薦 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答

李開復 Kai-Fu Lee By 李開復 Kai-Fu Lee

2020-07-02 15:56:45 有 475 人按讚
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分享好文，中學生要學電腦嗎？
作者：創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長 王詠剛

文章来自半轻人微信公众号（ban-qing-ren）
………………………………

朋友的孩子高中剛畢業，已拿到美國頂尖大學（非電腦專業）的錄取通知。疫情影響，不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計，為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時，從如何學程式設計，聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異，又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛，不知是否對這孩子有用。

回想我自己的高中時代：那時雖迷戀程式設計，卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡，開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街，卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼（這話說得並不準確，比如求伯君那年就主要是在珠海做開發），鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店（位置似乎就在今天的鼎好大廈對面）買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看，那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。

顯然，我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用，當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前，我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢？這些年，我與世界上最好的一批程式師合作過，也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡，有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生？

【問題1】中學生要不要學電腦？

當然要！

每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”，小部分（不超過10%）中學生使用“探險模式”。

啊？兩個模式？那我該進入哪個模式？⟹請跳轉至【問題2】

【問題2】選哪個模式？

你癡迷電腦嗎？比如，你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎？再比如，就算老師家長不同意你學電腦，甚至當著你的面把電腦砸了，你也要堅持學電腦嗎？如果是，恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】

你對數學有興趣嗎？比如，你看到街邊建築的曲線，就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎？每當手裡攥著幾粒骰子，你就會不由自主地計算概率嗎？如果是，歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】；當然，如果有些猶豫，也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

即便你對電腦和數學興趣不大，家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎？就算你一百個沒時間一千個不願意，家長、老師還是會逼著你學電腦嗎？如果是，建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】

其他情況，一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】

【問題100】休閒模式 | 主要學什麼？

“休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具，主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備，包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。

什麼什麼？你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了？別著急，慢慢往下看。

【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎？

我知道你會用百度搜習題答案。但，習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎？請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題：

（1）圓周率𝜋的計算方法有多少種？每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的？借助電腦，今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位？將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元，一次大概需要花掉多少度電？

（2）全球大約有多少個廁所？在發展程度不同的國家，分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所？為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案？比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金，最終收到了多大的效果？

如果你沒法快速得到上述問題的全部答案，那就給自己設一個小目標：一個月內，學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。

【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼？

建議學好典型的工具軟體。比如，我知道你會用Office了，但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說，學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。

 你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎？
 你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎？
 你會用Word排版一篇中學生論文嗎？論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版？
 你會用Word編排一份班級刊物，包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分，可以在列印後直接裝訂成冊嗎？
 PowerPoint呢？你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計？當約伯斯（多年以前）或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候，他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的？

還有哦，別忘了學學如何為數碼照片做後期，如何用電腦或手機剪視頻，如何為剪輯好的視頻配字幕，如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來，做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。

最後，抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧，比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說：曠野之息》之類；同時，遠離那些滿屏廣告，或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。

【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎？

當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。

（1）色彩知識：你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時，為什麼經常有較大色差嗎？你知道有一些色彩只適合螢幕顯示，不適合列印輸出嗎？你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎？如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩？

（2）字體知識：你知道什麼是襯線字體，什麼是無襯線字體嗎？你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎？你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎？你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎？你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎？

（3）網路知識：你知道5G是什麼嗎？你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎？你知道什麼是路由器，什麼是防火牆嗎？你知道如何配置路由器，如何配置防火牆嗎？微信或QQ聊天時，對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的？

（4）應用知識：淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的？商品是按什麼方式排序的？為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品？你知道如何為自己建立個人網站嗎？你知道如何管理微信公眾號嗎？

（5）安全知識：你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎？你知道什麼是電腦漏洞嗎？你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎？你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎？如果驗證碼被壞人截獲，你會面臨哪些風險？

這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。

【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎？

可以學，但不是必須。即便學，也只需要根據自己的需要，學那些最能幫你解決現實問題的部分。

【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言？

在“休閒模式”裡，電腦就是工具，程式設計也是工具，夠用就好。學什麼程式設計語言，完全看你想要電腦幫你做什麼。

• 如果你想對資料處理有更多自主權，那不妨學學Python；
• 如果你想做簡單的交互演示程式，那就先把JavaScript學起來；
• 如果你想更好、更快地寫論文，那不妨學學LaTeX（什麼什麼，LaTeX不是程式設計語言？你太小看LaTeX了）；
• 如果你想學做簡單的手機APP，那麼，Android手機就學Java，蘋果手機就學Swift好了；
• 如果你只想知道程式設計是怎麼回事，那……從Python或JavaScript開始就行。其實，跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。

【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎？

在“休閒模式”裡，最需要學的不是“人工智慧的實現原理”，而是“什麼是人工智慧”，以及“人工智慧能做什麼，不能做什麼”。

• 在手機上試一試，人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準？哪些話容易識別，哪些話不容易識別？
• 打開機器翻譯軟體，試一試哪些資訊翻譯得好，哪些資訊翻譯得不好？
• 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好，什麼場景下做得不好？
• 找一部講人工智慧的科幻電影，用自己的判斷解讀一下，電影裡哪些技術有可能成為現實，哪些技術存在邏輯矛盾。

【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻？

書不重要，豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。

直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。

如果你意猶未盡，覺得自己剛活動開筋骨，還想挑戰更高層次，歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】

否則，“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答

【問題200】探險模式 | 主要學什麼？

“探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快，脈絡複雜，要想在探索時不迷路，你得通過有順序、有系統地學習電腦知識，慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。

在“探險模式”裡，電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸，也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入，大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力：

 電腦是一種可以表示不同類型資訊（數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯）的“資訊管理機”；
 同時，電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”；
 同時，電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”；
 同時，電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律，建立模型，自主完成某些決策的“智慧學習機”。

“探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦，掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中，你就能更容易地設計電腦軟硬體系統，或是設計出碳基大腦（人類）與矽基大腦（機器智慧）之間的最佳協作方案。

【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎？

蘋果每年秋季的新品發佈會，不加字幕的話，你能聽懂多少？

 能聽懂大部分：建議在學習電腦的過程中，盡可能使用英文教材、英文文檔。
 能聽懂小部分：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學英語。
 只能聽懂“你好”“再見”之類：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學英語，六個月後再回來。

【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎？

 如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路，或快速簡化為簡單問題；很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形，或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起：請繼續探險之旅。
 如果你應付正常數學課程感到吃力：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學數學。
 如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學數學，六個月後再回來。

【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學？

（1）統計上說，最好的電腦參考資料大都是英文寫的，最好的電腦課程大都是用英文講的，最新的電腦論文大都是用英文發表的。

（2）函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識，是電腦科學的基礎。

【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多，正確的學習順序是什麼？

最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始，學有餘力時兼顧兩個順序。

順序一：自底向上，即，自底層原理向上層應用拓展的順序。

 電腦原理的基礎知識：
 為什麼每台電腦（包括手機）都有CPU、記憶體和外部設備？
 （馮·諾依曼體系結構的）記憶體中為什麼既可以存儲資料，也可以存儲指令？
 CPU是如何完成一次加法運算的？
 程式設計語言的基礎知識：
 資料類型，值，變數，作用域……
 語句，流程控制語句……
 過程、方法或函數，類，模組，程式，服務……
 編譯系統的基本概念：
 電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的？
 演算法和資料結構的基礎知識：
 陣列，向量，鏈表，堆，棧，二叉樹，樹和圖……
 遞迴演算法，排序演算法，二叉樹搜索演算法，圖搜索演算法……
 應用層的基礎知識：
 為什麼電腦需要作業系統？設備驅動程式是做什麼的？
 網路通信的基本原理是什麼？流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的？
 資料庫是做什麼用的？
 虛擬機器是怎麼回事？
 人工智慧系統的基礎知識：
 先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
 什麼是機器學習？從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
 什麼是神經網路？什麼是深度神經網路？為什麼神經網路可以完成機器學習任務？
 如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能？

順序二：自頂向下，即，自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。

• 電腦的本質是什麼？
• 什麼是圖靈機？什麼是通用圖靈機？
• 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈（Read–eval–print Loop，REPL）？
 如何用自頂向下的方式理解（解析、解釋、編譯）一段程式碼？
• 靜態語言和動態語言的區別？
 如何理解變數與資料類型之間的綁定關係？
• 什麼是函數式程式設計？
 程式設計語言中，函數的本質是什麼？
 函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理？

• 什麼是物件導向？
 類的本質是什麼？
 如何用物件導向的方式定義個功能介面？
 如何依據介面實現具體功能？
• 什麼是事件驅動？
 什麼是事件？事件如何分發到接收者？
 如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序？

【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準？

在掌握基本知識體系的基礎上，學好程式設計只有一條路：多程式設計，多參加程式設計比賽，多做程式設計題，多做實驗項目，多找實習機會——其中，能參與真實專案是最有價值的。

【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起？

 我個人推薦的程式設計入門語言（可根據情況任選）：
 Python
 Java
 Swift
 C#
 JavaScript / TypeScript
 Ruby
 ……
 可能不適合入門，但適合後續深入學習的語言：
 C
 C++
 Go

 Objective-C
 組合語言
 機器語言（CPU指令集）
 Shell Script
 Lua
 Haskell
 OCaml
 R
 Julia
 Erlang
 MATLAB
 ……

【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料？

（1）強烈推薦的參考書和參考資料：

• MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系，有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
• 維琪百科（英文）上的數學、電腦科學相關條目。
• Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。

（2）強烈推薦但須小心辨別的參考資料：

 知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事：
 儘量只看高贊答案或高贊文章；
 辨別並避開廣告軟文；
 辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
 Stack Overflow上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。
 CSDN上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。

（3）其他推薦的參考書和參考資料：

 國內專業作者寫作的專業技術書籍（豆瓣評分7分以上的）。
 大廠（Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等）資深工程師的技術公號、專欄、博客等。

 著名圖書系列：如O’Reilly的動物封面的系列圖書（請注意最新版本和時效性）。
 國內翻譯的著名技術圖書（譯本在豆瓣評分7分以上的）。

（4）儘量避免的參考書和參考資料：

• 已經過時的圖書或參考資料。
• 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
• 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。

什麼什麼？你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書？是，沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索，自己還是找不到好書好資料，那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

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李開復 Kai-Fu Lee

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AI Expert, CEO of 创新工场 (Sinovation Ventures), former President of Google China. Author of AI
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python深度學習書推薦 在 Re: [心得] 自學AI資源分享- 看板DataScience - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


作者sssh (叫我松高魂 ~~)
看板DataScience
標題Re: [心得] 自學AI資源分享
時間Tue Aug 13 03:58:51 2019

感謝原 PO 的分享，我也來分享一下我自己的學習清單

==== 前言 ====

去年因緣際會知道了有關大數據、資料科學、機器學習這些領域
本來考慮要去參加資策會的課程，但自己要在家帶小孩
如果參加課程，小孩要找保母，整個機會成本太高，因此決定自學先

網路課程現在幾乎是隨手可得，想要自學的人根本不怕沒有教材可以學習，但是五花八門
的課程中，怎麼去選擇就是一個很重要的問題了。

我自己是一個門外漢，因此在選擇課程以及安排上面花了蠻多時間，以下大多是我看過或
是大概瀏覽過覺得不錯的課程，就推薦給想要自學又不知道怎麼開始的朋友們吧~

==== 概論 ====

由於自己雖為國立大學數學系畢業，但畢業非常多年，加上自己也非科班出身，因此想要
先了解整個領域的範疇、概要，之後再開始針對各個科目分進合擊。

PS : 初期我自己都以大數據為出發點，所以上的課都是大數據概論取向，但再其中其實
對於資料科學、AI、機器學習都會講到。

1. [ Coursera ] 大數據分析：商業應用與策略管理 (Big Data Analytics: Business
Applications and Strategic Decisions)

這門課是台大與玉山銀行合作開的線上課程，與其說是課程，我認為比較偏向講座，在這
過程中可以對大數據、機器學習等在商業上的應用。這堂課可當作補充資料來上，會有一
些實務應用上的概念，當然，如果沒時間也不一定非得要上。

2. [ Coursera ] Big Data Specialization

University of California, San Diego 開設的這們課程，我個人還蠻推薦的，尤其是對
跨領域、無先備知識的學習者來說，可以在這一系列課程中很快速地對整個領域有蠻深入
的理解。

3. [ Book ] 精通 Python

4. [ Book ] Python 資料科學學習手冊

這兩本都是 O’REILLY 的經典書籍，我必須坦白說我沒有完整的看完，精通 Python 我
針對資料科學的部分有完整看過，然後做習題，但裡面很多章節稍微跟資料課學無關的我
幾乎都暫先跳過，而資料科學學習手冊我是都拿來當工具書翻閱。( 所以我 coding 能力
還是一樣很差XDDDDD )

==== Python ====

第二階段我開始以 Python 為主進行學習，因為我自己 coding 能力幾乎是 0，這個部分
必然要作為初期學習的重點項目。另外，雖然說這是第二階段，但其實這部分跟上述的概
論課程我幾乎都是同時期一起上課。( 不過我坦承到現在我自己的 coding能力還是很差XDD )

1. [ Coursera ] Python for Everybody Specialization

這門是 University of Michigan 所開設的 Python 專項課程，完全從 0 基礎開始上課
，上完以後可以可以進行一些初階的程式作業我想是沒有問題的，這堂課並沒有太多針對
資料科學的部分，主要是以各領域都會用到的基礎工具為主。Charles Russell 的上課方
式我超喜歡，喜歡友去上課方式的人我想也會跟我一樣喜歡這門課。

2. [ Coursera ] Applied Data Science with Python Specialization

一樣是 University of Michigan 開設的，這專項課程我作為上門課程的接續課程。前面
幾堂會針對 python 在資料科學中會用到的模組、方法進行概略式的瀏覽，後面則會針對
視覺化、機器學習等領域做較為深入的介紹。整個課程較上一門來說困難度增加不少，因
為我自己有做手寫筆記的習慣，這門課的許多東西在我現在 coding 遇到問題時都還能翻
閱筆記作為工具書使用，我覺得受益不少。

3. [ Coursera ] Fundamentals of computing

Rice University 所開設的課程，之前應該也是在論壇看見推薦的，但課程難度較高，目
前我也是暫時先擱置還未進行這課程的學習。

===== Machine Learning =====

1. [ YouTube ] 機器學習基石 & 技法
(Machine Learning Foundations and Techniques)

台大林軒田教授所開設的機器學習課程，在 Coursera 與 YouTube 軍可以免費觀看課程
內容。這門課主要以基礎的機器學習演算法為主，但雖然說世紀處演算法，但內容包含的
數學比重較重，啃下來的確會有點困難，但整個課程的安排的確非常流暢，老師的講述也
算是蠻清楚。而且教授對於課程教學十分用心，如果在 YouTube 或是 Coursera 上面提
問，教授 (或助教) 都會盡可能地回覆。( 即使課程已經是兩三年前的課程了，現在也都
會看到教授的回覆，非常用心。 )

2. [ YouTube ] Machine Learning — 李宏毅

台大李宏毅所開設的機器學習課程，一直以來都是台灣及中國學習者極力推薦的中文課程
之一。課程內容與時俱進，每一年都會將最新的機器學習、深度學習的演算法、模型加入
到課程內，讓學習者能夠跟上整個領域的發展。數學的比重比林軒田教授的課程低，而且
多了許多有趣的範例及講述，上課起來輕鬆不少。然而，影片內容我個人覺得安排較為紊
亂，可能是每一年的課程進度剪接而成，在某一些地方的銜接度較差，這是上課時稍微讓
人困惑的地方。不過瑕不掩瑜，這門課程我認為還是非常值得花時間上的。

[ 補充 ] 最近中國一些人將李宏毅的課程整理成一個 github 專案，完全複刻課程內容
，包含了課程中的所有 demo 以及課程作業內容，非常值得大家在上課的同時做參考使用
。

[ 補充 ] 李宏毅另外有一門課程 " Machine Learning and having it deep and
structured "，會更深入講解機器學習的演算法跟架構，這也是後續上完 Machine
Learning 後可以深入補充的課程。

3. [ Coursera ] Machine Learning — Andrew Ng

由 Stanford University 的吳恩達教授所開設的課程，這已經是全世界公認的經典了，
不過已經花了大半年上完前面兩門課程的我，可能要稍作休息，待日後有機會再來進行這
門課程的學習。

4. [ YouTube ] Large-Scale Machine Learning

清大吳尚鴻所開設的課程 (https://www.cs.nthu.edu.tw/~shwu/courses/ml/)，忘了在哪
看見推薦的，我有上去大概看了一下，就學習論的部分我覺得講解的蠻清楚，就也是有空
可以再回頭來看看。

===== Mathematics =====

整個 Machine Learning 所涵蓋的數學領域其實是很廣的，有一些甚至不是數學系四年會
碰觸到的部分，而且某些部分甚至都是數學系、所一整學年的課程，我認為不用太糾結每
一個數學細節，找到一個可以說服自己的方式就好。( 當然，如果你真的想走演算法這條
路，要求就要再提高ㄧ些 )。如果有時間我會建議可以把機率統計以及線性代數的部分上
過一次(我大學機率統計實在學得慘不忍睹)，我認為這兩個領域如果可以上手，就會輕鬆
許多。

1. [ 清大開放式課程 ] 機率論

2. [ 清大開放式課程 ] 統計學

3. [ 清大開放式課程 ] 數理統計

這三們都是清大鄭少為老師所開的課，基本上他的機統普遍受到許多人的推薦，我自己有
看過前面幾堂的機率論，我認為條理清楚，講義也很詳細，這是我真的很想找時間上的課
程。

4. 線性代數

這個部份我目前暫時沒有重新上課的打算，大學教授上的非常好，我的筆記也都還留著，
就可以來回對照著參考，如果有推薦的課程也可以讓我知道，一起推薦給所有人參考看看
。

===== 補充資料 =====

這裡推薦幾個我認為很有幫助的學習途徑，有些是課程，有些並不算是。但我認為都可以
在上面這些基礎課程以外作為增強實力的補充教材。(備註 : 這裡我選出來的都是比較廣
泛性的平台，但 Medium 或是ㄧ些個人部落格也有很多非常棒的補充資料可以看，但這樣
的資料多且雜，我就暫時沒收在下列推薦名單中。)

1. AI 研習社 ( https://ai.yanxishe.com/ )

不得不說，中國在這領域的發展真的比台灣快而且豐富，當我在學習過程中找尋中文資料
時，九成都是從中國的論壇或是部落格中找到，台灣在這方面的分享上面的確比較少。
AI 研習社我會建議大家可以去他的線上課程看，裡面有幾個大師級的課程 ( 重點是有簡
中字幕XD )，例如 Hinton 的課程我就會想要找時間來看一下。裡面還有一些資料、論文
整理的部分，大家也是可以上去晃晃看。

PS:它有一門「機器學習必修之數學基礎」系列課程其實我還蠻有興趣的，但是學費不便
宜就…

2. CSDN博客 ( https://blog.csdn.net/ )

不管閱讀論文還是課程上面有疑問，絕對可以針對同一件事情再上面找到非常多樣化的解
釋。上面我曾經說過，很多時候不要拘泥，找到一個能說服自己的方式就好，通常我都會
在許多不同的解釋當中選擇一個我比較理解且能接受的方式作為我對這件事情的理解。

3. 知乎

這有點像是中國版的奇摩知識+ (?)，針對一個問題也可以看到底下有許多不同角度的切
入，我覺得這樣的學習其實蠻不錯的。當我在找資料的時候，只要是CSDN跟知乎我都會點
進去看一下，許多時候都會有不錯的收穫。

4. reddit/MachineLearing ( https://www.reddit.com/r/MachineLearning/ )

reddit 的 Machine Learning 版裡面有許多的神人，還潛伏了許多論文的作者在裡面，
時不時會有一些很新的論文發表、成果發表還有許多有趣的討論在裡面，我覺得可以收藏
起來看。

5. 微博公眾號

好，我知道這部分爭議很大，如果真的很介意的可以跳過這一 part。

我完全沒有在用微博，但為了ㄧ些公眾號的訂閱我才開始使用。許多公眾號會把很新的
AI 新知、或是一些知識整理放出來，雖然品質參差不齊，但也不得不說有時候真的能撿
到一些不錯的好文章。另外，覺得閱讀reddit 全英文資料很吃力的，有時候大概在
reddit 上面發表一兩天之後公眾號就有簡體中文的說明出來，我覺得有時候偷吃步其實
也是蠻可以的啦XDDDDD。還有一個公眾號會每天發送各種領域最新的論文內容出來，如果
閱讀論文速度很快的，可以從這樣的公眾號中拿到很多最新的論文資訊。

=======END=======


以上是我自己的一些學習資訊，也提供給大家參考看看
當然還有很多非科班出身必須要修的 例如資料結構跟演算法等等
我目前還沒有什麼概念，如果有人有推薦課程也希望不吝分享讓我知道一下

--
聽眾散去了,希爾伯特卻仍留在講台上,
他等著看自己是否已經運用有利的例子,優越的論證,
以及具誘惑力的23個問題,
塑造他期盼見到的未來.....

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.45.98.201 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1565639939.A.F2F.html
推 kumitang: 推分享 08/13 04:31
推 y956403: 好奇這樣學完能找到什麼類型的工作 08/13 06:18
推 st1009: 推推 08/13 06:46
推 sxy67230: 台灣的情況下，還是要補個碩班學歷，要不然就是Kaggle競 08/13 08:21
→ sxy67230: 賽的成績，要不然很難找到好的DS相關工作。畢竟DL跟ML 08/13 08:21
→ sxy67230: 的門檻比較高，就算是資工很多新的算法還是要搭配碩班 08/13 08:21
→ sxy67230: 的課程，像隨機程序、消息理論這類高階統計、資訊理論 08/13 08:21
→ sxy67230: 的課程。 08/13 08:21
推 sxy67230: 忘記了，還有電腦視覺，這門課以前我的學校也是開給碩班 08/13 08:23
→ sxy67230: 的，現在不知道有沒有下修。 08/13 08:23
推 st1009: 是說板上有一些徵才訊息，有啥工作可以參考 08/13 08:50
推 WilliamLFY: 幫推分享 08/13 09:25
推 fishstay: 推分享 08/13 09:31
推 DaLanPaa: 上過基石和李宏毅的課 其實不用再浪費時間看吳恩達在cou 08/13 14:59
→ DaLanPaa: rsera的課了 08/13 14:59
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推 filialpiety: 推推 08/13 18:09
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→ aocaoef: 大趙啟超老師的課程，調理清晰又不會太難，適合一三類組 08/13 18:54
→ aocaoef: 的學生～～ 08/13 18:54
推 yougigun: 推 ps cousera 上也有 andrew 開的deep learning 的課也 08/13 19:14
→ yougigun: 不錯 08/13 19:14
推 sxy67230: 吳恩達的課要去看他的新課程，課程不難，但是光是看採訪 08/13 19:32
→ sxy67230: hinton、pieter、Ian Goodfellow就值了 08/13 19:32
推 sxy67230: 然後要上Coursera 的課建議每個都要跟著課程步調實作 08/13 19:34
推 sxy67230: 然後吳恩達下半年好像還有新的課程，直接教tf2.0的，比 08/13 19:37
→ sxy67230: 較針對不想懂太深理論的開發者面向，可以報名 08/13 19:37
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#62. [心得] 2020 五本我覺得最好的Python書推薦給新手入門

Python 專家實踐指南：搭乘專業開發者的學習便車PTT 推薦 許多人自己一個人程式寫久了，也累積了一堆不良習慣，像不明所以的變數名稱、用 print() ...

#63. 這27本書籍，每位資料科學家都應該閱讀（附說明圖表）

統計學書籍. 機率學書籍. 機器學習書籍. 深度學習書籍. 自然語言處理（NLP）書籍. 計算機視覺書籍. 人工智慧書籍. 工具/語言書籍. Python.

#64. 【分享】我買過的電腦科學領域的書 - Chieh's Blog

介紹我買過有關電腦科學領域的書籍，包含機器學習、深度學習、Python等等。 ... Opinion: 個人滿推薦這本書，裡面其實包含的內容非常多，可以算是非常 ...

#65. 深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習 - 新知書櫥

· 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！ 本書以想試著開始使用時下流行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行了統整。書 ...

#66. 用Python進行深度學習的基礎理論實作 - 熱門書籍排行榜

Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作 作者：斎藤康毅 出版日期：2017-08-17 語言：繁體中文.

#67. 机器学习最热书单Top10，附深度学习等7大领域132本书目

3、Python深度学习. 英文书 ... 本书介绍使用Python语言和强大的Keras库深入深度学习领域。 ... 根据这张“迷你地图”，可以分为七个“领域”，各自都有相应的推荐书目。

#68. Python 機器學習電子書 :: 讀書心得分享網站

《Python機器學習使用Python的scikit-learn和TensorFlow2融會貫通機器學習與深度學習新增TensorfFlow2.GAN和強化學習等實用... 《A.I.人工智慧感官知覺的密碼= A.I. ...

#69. 一起啃书—深度学习入门:基于Python的理论与实现（鱼书）

纯小白也能学！火遍AI界的【 深度学习 入门】书籍分享！！！包含算法、框架、应用、源码，真正的天花板级自学教材 ...

#70. 【油管宝藏】Python深度学习（第2版）教学视频 - BiliBili

https://www.youtube.com/watch?v=GVW_-tAJppA&list=PL8xPPUJdubH7CDmUqRioMdM3nnxJv2PGX 《 Python深度学习 （第2版）》油管教学视频 《 Python 深度 ...

#71. AI免費線上課程！哈佛、Google、微軟、OpenAI.. 分享8堂人工 ...

著名的「撕書教授」 David Malan 任課程首席講師，課程內容包括基本的電腦知識、強化學習、Python、演算法、機器學習、智慧系統等，還會探討最新的電腦 ...

#72. 2023 實戰ai 資料導向式學習happy - omegxx.online

本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校相關課程與 ... 電子書下載2022 實戰AI資料導向式學習｜Raspberry Pi╳深度學習╳視覺辨識.

#73. 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习2.0.0 documentation

你可以通过每个章节最后的链接来同社区的数千名小伙伴一起讨论学习。 本书（中英文版）被用作教材或参考书 ...

#74. 實戰ai 資料導向式學習happy 2023 - yukir.online

本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校 ... Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門 ...

#75. 實戰ai 資料導向式學習happy 2023 - geldikknk.online

本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校相關課程與 ... Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門影音 ...

#76. 實戰ai 資料導向式學習happy 2023 - huzurbe.online

本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校 ... Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門 ...

#77. 實戰ai 資料導向式學習happy 2023 - gitmeknki.online

館長推薦. 寫評價. 85 折323 元. 380 元. 快搶SUPER券本本6折起！. Read this book using Google … 本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門 ...

#78. 實戰ai 資料導向式學習happy 2023 - patatesezam.online

本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校 ... Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門 ...

#79. 黃仁勳：不要再說我們貴輝達市值全球第6，還原攻頂AI關鍵時刻

CUDA上面建構了cuDNN庫後，就能讓之後Google的機器學習開源軟體庫TensorFlow、臉書的機器學習庫PyTorch等深度學習軟體，運用cuDNN的函數，在GPU平順且快速 ...

#80. 解決pip安裝pygame提示python setup.py egg_info did not run ...

初識AI這條路我相信絕大多數人學習python的初衷都是要搞人工智能，只不過 ... 啊的博客_CSDN博客-python,《深度學習100例》TensorFlow版,深度學習實戰 ...

#81. 巨匠電腦｜程式,設計課程首選電腦補習班,直播課程更方便

直播課程on air. 熱門課程. 推薦最熱門的IT資訊、設計課程，線上實體課程任你選！ ... 程式設計先修; Python與AI .NET程式設計國際認證 ... 手機APP免費學習講座-4.

#82. 高中自主學習專區 - ewant 育網開放教育平台

我們推薦的自主學習課程中皆有線上測驗，學生通過線上測驗後，支付少許費用，即可取得 ... 深度學習的原理及實務上的應用（112高中自主學習） ... 成為Python數據分.

#83. 電腦課程推薦|VOCDPZ7|

【書寶二手書T3／電腦_H4L】深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解_谷岡?

#84. 2023 網路爬蟲應用

接著就我自己的學習的經驗和研究，給大家推薦一些書籍吧！. 內容索引[ 隱藏] 1 Python 入門書籍推薦. 1.1 精通Python：運用簡單的套件到此這篇 ...

#85. 2023 網路爬蟲應用 - sigortaa.online

它具有2種操作模式- 任務模板模式和高級模式-非程序員可以Python爬蟲，主要是透過以下 ... 接著就我自己的學習的經驗和研究，給大家推薦一些書籍吧！

#86. CS自学指南

课程教授亲自编写的教材：CS61A 这门课的开课老师将MIT的经典教材Structure and Interpretation of Computer Programs (SICP) 用Python这门语言进行改编（ ...

#87. Python 預測模型車2023

本文将教你如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。 当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。

#88. Python 函式庫2023

Python 初學總整理第9講：Numpy函式庫. 嗨，大家好，我是Teresa，這集想來和大家介紹在資料分析、機器學習領域中很經典、必定會用到的函式庫-Numpy，目的主要是做數據的 ...

#89. 2023 Python 預測模型車 - sanal.pw

本文将教你如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。 当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。

#90. Deet 小黑蚊2023

含DEET敵避小黑蚊防蚊液價格推薦共77筆商品。包含68筆拍賣、12筆商城. ... 中正親子館台北素食推薦平價三國漫畫兒童Python 深度學習書.陽光聖典Python 深度學習書Lol s ...

#91. 2023 演算法書

演算法再來學真正的程式碼今天去翻一本大家普遍推薦的演算法圖鑑但是覺得圖片雖然清楚卻 ... 日本超人氣演算法學習書逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！

#92. 2023 架向星空之橋下載mp3 - araban.online

... 架向星空之橋下載mp3 Python深度学习deep learning with python 《架向星空之 ... 在本篇文章中，小編整理了13 個免費無版權的mp3 音樂網站推薦給大家，希望能夠 ...

#93. 2023 網路爬蟲應用 - warix.online

它具有2種操作模式- 任務模板模式和高級模式-非程序員可以Python爬蟲，主要是透過以下幾個套件達成: ... 接著就我自己的學習的經驗和研究，給大家推薦一些書籍吧！

#94. 演算法書2023

演算法再來學真正的程式碼今天去翻一本大家普遍推薦的演算法圖鑑但是覺得圖片雖然清楚卻 ... 日本超人氣演算法學習書逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！

#95. pytorch_model.bin 下载pytorch下载教程_ganmaola的技术博客

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，许多同学表示不知道怎么 ... 图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与 ...