人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)覆蓋的技術(shù)范疇是逐層遞減的，三者的關(guān)系：人工智能 > 機器學(xué)習(xí) > 深度學(xué)習(xí)。

• 人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最寬泛的概念，是研發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)
• 機器學(xué)習(xí)（MachineLearning，ML）是當前比較有效的一種實現(xiàn)人工智能的方式。
• 深度學(xué)習(xí)（DeepLearning，DL）是機器學(xué)習(xí)算法中最熱門的一個分支，近些年取得了顯著的進展，并替代了大多數(shù)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法。

機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)的實現(xiàn)可以分成兩步：訓(xùn)練 和 預(yù)測 ，類似于歸納和演繹：

• 歸納： 從具體案例中抽象一般規(guī)律，機器學(xué)習(xí)中的“訓(xùn)練”亦是如此。從一定數(shù)量的樣本（已知模型輸入X和模型輸出Y）中，學(xué)習(xí)輸出Y與輸入X的關(guān)系（可以想象成是某種表達式）。
• 演繹： 從一般規(guī)律推導(dǎo)出具體案例的結(jié)果，機器學(xué)習(xí)中的“預(yù)測”亦是如此?；谟?xùn)練得到的Y與X之間的關(guān)系，如出現(xiàn)新的輸入X，計算出輸出Y。通常情況下，如果通過模型計算的輸出和真實場景的輸出一致，則說明模型是有效的。

機器學(xué)習(xí)的過程中, 確定模型的三個關(guān)鍵要素：假設(shè)、評價、優(yōu)化。
牛頓第二定律:

• 假設(shè)：通過觀察加速度a和作用力F的觀測數(shù)據(jù)，假設(shè)a和F是線性關(guān)系，即a=w?F。
• 評價：對已知觀測數(shù)據(jù)上的擬合效果好，即 w?F計算的結(jié)果要和觀測的a盡量接近。
• 優(yōu)化：在參數(shù)w的所有可能取值中，發(fā)現(xiàn) w=1/m 可使得評價最好（最擬合觀測樣本）。

模型有效的基本條件是 能夠擬合已知的樣本

假設(shè)機器通過嘗試答對（最小化損失）大量的習(xí)題（已知樣本）來學(xué)習(xí)知識（模型參數(shù)w），并期望用學(xué)習(xí)到的知識所代表的模型 H(w,x)，回答不知道答案的考試題（未知樣本）。最小化損失是模型的優(yōu)化目標，實現(xiàn)損失最小化的方法稱為優(yōu)化算法，也稱為尋解算法（找到使得損失函數(shù)最小的參數(shù)解）。參數(shù)w和輸入
x組成公式的基本結(jié)構(gòu)稱為假設(shè)。在牛頓第二定律的案例中，基于對數(shù)據(jù)的觀測，我們提出了線性假設(shè)，即作用力和加速度是線性關(guān)系，用線性方程表示。由此可見，模型假設(shè)、評價函數(shù)（損失/優(yōu)化目標）和優(yōu)化算法是構(gòu)成模型的三個關(guān)鍵要素。

圖6：機器學(xué)習(xí)就是擬合一個“大公式”

深度學(xué)習(xí)

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/深度學(xué)習(xí)模型的基本步驟

要學(xué)習(xí)Pytorch，需要掌握以下基本知識：

• 編程語言：Pytorch使用Python作為主要編程語言，因此需要熟悉Python編程語言。
• 線性代數(shù)和微積分：Pytorch主要用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)是基于線性代數(shù)和微積分的，因此需要具備線性代數(shù)和微積分的基礎(chǔ)知識。
• 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識：了解機器學(xué)習(xí)的基本概念和算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹等。
• 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識：了解深度學(xué)習(xí)的基本概念和算法，如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
• 計算機視覺或自然語言處理等領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識：Pytorch可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，比如計算機視覺和自然語言處理等，因此需要了解所涉及的領(lǐng)域的基本知識。
• Pytorch基礎(chǔ)知識：了解Pytorch的基本概念和操作，如張量、自動求導(dǎo)、模型定義、優(yōu)化器等。
• 實踐經(jīng)驗：通過實踐項目或者模型實現(xiàn)等方式加深對Pytorch的理解和應(yīng)用能力。

線性代數(shù)、微積分

線性代數(shù)和微積分都是必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識

• 建議你先學(xué)線性代數(shù)，因為線性代數(shù)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，很多深度學(xué)習(xí)模型都是建立在線性代數(shù)的基礎(chǔ)上。線性代數(shù)的一些基本概念，如向量、矩陣、線性變換等，對于理解和實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型非常重要

• 微積分也是非常重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，它在深度學(xué)習(xí)中用于計算梯度和優(yōu)化，但是如果你剛開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，建議你先掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識，再逐步學(xué)習(xí)微積分

推薦的經(jīng)典書籍（線性代數(shù)、微積分）

線性代數(shù)：

• 《線性代數(shù)及其應(yīng)用》(Linear Algebra and Its Applications)， Gilbert Strang 著
• 《線性代數(shù)導(dǎo)論》(Introduction to Linear Algebra)， Gilbert Strang 著
• 《線性代數(shù)》(Linear Algebra)， Serge Lang 著
• 《線性代數(shù)及其應(yīng)用》：這是一本線性代數(shù)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，由美國加州大學(xué)洛杉磯分校的教授Gilbert Strang編寫，介紹了線性代數(shù)的基本概念、矩陣運算、向量空間、線性變換等。
• 《線性代數(shù)》：這是一本線性代數(shù)的入門教材，由北京大學(xué)的教授潘承志編寫，介紹了線性方程組、矩陣、向量、線性變換等基本概念，同時也包含一些高階的知識點，如特征值、特征向量等。
• 《線性代數(shù)》：這是一本比較全面的線性代數(shù)教材，由南開大學(xué)的教授郝宏偉編寫，介紹了線性代數(shù)的基本概念和方法，包括線性空間、矩陣、行列式、特征值、特征向量等。
• 《線性代數(shù)與群論》：這是一本比較深入的線性代數(shù)教材，由清華大學(xué)的教授龔昌平編寫，介紹了線性代數(shù)的基本概念和方法，同時也講解了線性代數(shù)與群論的關(guān)系，以及一些高級的應(yīng)用，如多項式矩陣等。

微積分：

• 《微積分學(xué)教程》(Calculus)， Michael Spivak 著
• 《微積分學(xué)：初等函數(shù)與極限》(Calculus: Early Transcendentals)， James Stewart 著
• 《微積分學(xué)教程》(Calculus: A Complete Course)， Robert A. Adams 和 Christopher Essex 著
• 《微積分學(xué)》：這是一本經(jīng)典的微積分教材，由美國哈佛大學(xué)的教授Michael Spivak編寫，介紹了微積分的基本概念、極限、連續(xù)、導(dǎo)數(shù)、積分等，并通過一系列例題和習(xí)題幫助讀者深入理解微積分的概念和應(yīng)用。
• 《微積分學(xué)教程》：這是一本比較全面的微積分教材，由北京大學(xué)的教授郭家寶編寫，介紹了微積分的基本概念、函數(shù)極限、連續(xù)性、導(dǎo)數(shù)、微分、積分等，并通過豐富的例題和習(xí)題幫助讀者加深對微積分知識的理解。
• 《微積分(上、下)》：這是一套比較系統(tǒng)的微積分教材，由清華大學(xué)的教授王立鵬編寫，介紹了微積分的基本概念、極限、導(dǎo)數(shù)、微分、積分等，并通過大量的例題和習(xí)題幫助讀者鞏固所學(xué)的知識。
• 《微積分學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解答》：這是一本比較適合初學(xué)者的微積分教材，由上海交通大學(xué)的教授陳永昌編寫，介紹了微積分的基本概念、導(dǎo)數(shù)、微分、積分等，并通過詳細的解題步驟和技巧幫助讀者掌握微積分的知識和應(yīng)用。

以上書籍都是非常經(jīng)典的教材，內(nèi)容詳實且易于理解。此外，網(wǎng)上也有很多免費的線性代數(shù)和微積分課程資源，如MIT OCW等，可以根據(jù)自己的需求和興趣選擇適合自己的資源。

機器學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)需要一定的數(shù)學(xué)和編程基礎(chǔ)，下面是一個簡單的學(xué)習(xí)計劃：

• 學(xué)習(xí)Python編程語言：Python是機器學(xué)習(xí)最常用的編程語言之一，需要熟練掌握Python的基本語法和常用的Python庫，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
• 學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：機器學(xué)習(xí)涉及到很多數(shù)學(xué)知識，尤其是線性代數(shù)、微積分和概率論?？梢赃x擇上述推薦的書籍進行學(xué)習(xí)，也可以參考網(wǎng)上的免費教程和視頻。
• 學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論：了解機器學(xué)習(xí)的基本概念和流程，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、訓(xùn)練集和測試集等。可以參考經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)教材，如《機器學(xué)習(xí)》(周志華著)、《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》(李航著)等。
• 學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法：掌握機器學(xué)習(xí)中常用的算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?？梢詤⒖冀?jīng)典的機器學(xué)習(xí)教材，如《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》(Peter Harrington著)、《Python機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》(Sebastian Raschka著)等。
• 實踐項目：參與實際的機器學(xué)習(xí)項目，通過實踐鞏固學(xué)習(xí)成果。可以參加開源項目或者自己設(shè)計實現(xiàn)一個小項目。
• 持續(xù)學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，需要不斷學(xué)習(xí)最新的理論和技術(shù)?？梢詤⒓泳€上或線下的機器學(xué)習(xí)課程，關(guān)注機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進展。

推薦的經(jīng)典書箱

• 《機器學(xué)習(xí)》：這是一本機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，由加州大學(xué)伯克利分校的教授Tom Mitchell編寫，涵蓋了機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和高級技術(shù)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等。
• 《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》：這是一本經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)習(xí)教材，由清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系的教授李航編寫，介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和常用方法，包括感知機、支持向量機、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯等。
• 《Python機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》：這是一本適合初學(xué)者的機器學(xué)習(xí)教程，由美國加州大學(xué)歐文分校的教授Andreas Mueller和Sarah Guido編寫，介紹了使用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和常用技術(shù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、特征工程等。
• 《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》：這是一本實踐性很強的機器學(xué)習(xí)教材，由美國康奈爾大學(xué)的教授Peter Harrington編寫，通過一些實際案例來介紹機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和常用技術(shù)，包括分類、聚類、回歸等。
• 《機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計》：這是一本介紹機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的書籍，由美國加州大學(xué)伯克利分校的教授Richert Wang和Shanqing Cai編寫，介紹了機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的流程、技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型評估等。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的分支之一，需要具備機器學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。以下是一個簡單的學(xué)習(xí)計劃及精典書籍：

• 學(xué)習(xí)Python編程語言：Python是機器學(xué)習(xí)最常用的編程語言之一，需要熟練掌握Python的基本語法和常用的Python庫，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
• 學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論：了解機器學(xué)習(xí)的基本概念和流程，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、訓(xùn)練集和測試集等?？梢詤⒖冀?jīng)典的機器學(xué)習(xí)教材，如《機器學(xué)習(xí)》(周志華著)、《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》(李航著)等。
• 學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論：了解深度學(xué)習(xí)的基本概念和流程，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?？梢詤⒖冀?jīng)典的深度學(xué)習(xí)教材，如《深度學(xué)習(xí)》(Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville著)、《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》(Michael Nielsen著)等。
• 學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架：掌握深度學(xué)習(xí)常用的框架，如PyTorch、TensorFlow等?？梢詤⒖脊俜轿臋n、教程和實戰(zhàn)項目進行學(xué)習(xí)。
• 實踐項目：參與實際的深度學(xué)習(xí)項目，通過實踐鞏固學(xué)習(xí)成果?？梢詤⒓娱_源項目或者自己設(shè)計實現(xiàn)一個小項目。
• 持續(xù)學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，需要不斷學(xué)習(xí)最新的理論和技術(shù)?？梢詤⒓泳€上或線下的深度學(xué)習(xí)課程，關(guān)注深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進展。

推薦的經(jīng)典書籍：

• 《深度學(xué)習(xí)》(Deep Learning)，Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville著
• 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》(Neural Networks and Deep Learning)，Michael Nielsen著
• 《Python深度學(xué)習(xí)》(Python Deep Learning)，齋藤康毅著
• 《深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》(Deep Learning with Python)，F(xiàn)rancois Chollet著
• 《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》(Dive into Deep Learning)，李沐、Aston Zhang等著
• 《深度學(xué)習(xí)入門：基于Python的理論與實現(xiàn)》：這是一本適合初學(xué)者的入門書籍，由日本深度學(xué)習(xí)研究者齋藤康毅編寫，書中使用Python語言講解深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和實現(xiàn)方法。
• 《深度學(xué)習(xí)》：這是一本深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，由加州大學(xué)伯克利分校的教授Ian Goodfellow等人編寫，涵蓋了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和高級技術(shù)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成模型等。
• 《Python深度學(xué)習(xí)》：這本書由Python深度學(xué)習(xí)框架Keras的作者Francois Chollet編寫，介紹了如何使用Keras實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
• 《深度學(xué)習(xí)之TensorFlow：入門、原理與進階》：這是一本由TensorFlow作者之一李沐編寫的書籍，涵蓋了TensorFlow的基礎(chǔ)知識和實現(xiàn)方法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
• 《深度學(xué)習(xí)與計算機視覺實戰(zhàn)》：這是一本針對計算機視覺領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實戰(zhàn)書籍，由清華大學(xué)計算機視覺與模式識別研究組的教授李沐編寫，涵蓋了深度學(xué)習(xí)在圖像分類、目標檢測、圖像分割等領(lǐng)域的應(yīng)用。

有很多深度學(xué)習(xí)的優(yōu)秀老師開設(shè)了公開課，以下是一些比較受歡迎的老師及其公開課：

• 吳恩達 (Andrew Ng)：吳恩達是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的著名科學(xué)家和教育家，他的公開課包括《機器學(xué)習(xí)》、《深度學(xué)習(xí)》和《AI for Everyone》等。
• 李宏毅：李宏毅是臺灣大學(xué)計算機科學(xué)系的教授，他的公開課包括《機器學(xué)習(xí)》、《深度學(xué)習(xí)》和《生成式對抗網(wǎng)絡(luò)》等。
• 齋藤康毅：齋藤康毅是日本的一位深度學(xué)習(xí)研究者和科普作家，他的公開課包括《深度學(xué)習(xí)入門》和《深度學(xué)習(xí)進階》等。
• 谷歌機器學(xué)習(xí)工程師課程：由谷歌機器學(xué)習(xí)工程師主講的課程，包括《機器學(xué)習(xí)速成課程》和《深度學(xué)習(xí)課程》等。
• 斯坦福大學(xué)CS231n：由斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系主辦的深度學(xué)習(xí)課程，涵蓋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。

以上是一些比較受歡迎的深度學(xué)習(xí)公開課老師和課程，建議選擇適合自己的老師和課程進行學(xué)習(xí)。

學(xué)習(xí) Pytorch 電腦需要什么樣的配置

最低要求：

• CPU：64位CPU，支持AVX指令集
• 內(nèi)存：4GB
• 顯卡：支持CUDA加速的NVIDIA GPU，建議使用Tesla、Quadro、GeForce GTX 10xx/16xx/20xx系列顯卡
• 硬盤：至少10GB的可用存儲空間

推薦配置：

• CPU：Intel Core i7或以上
• 內(nèi)存：16GB或以上
• 顯卡：NVIDIA Tesla V100或以上，至少11GB顯存
• 硬盤：NVMe SSD

需要注意的是，對于一些需要訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或使用超參數(shù)搜索的任務(wù)，需要更高的內(nèi)存和顯存，以及更快的硬盤讀寫速度。此外，在使用PyTorch時，也需要安裝適當?shù)尿?qū)動程序和CUDA庫以支持GPU加速。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-423580.html

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