3.深度学习课程--技术栈

admin2024-05-15  0

上一节我们概览了深度学习的主要内容及其应用领域,解决了学习的初衷和用途问题。在深入算法和模型之前,本小节将介绍课程所需的技术栈和准备事项。虽然这些准备看似简单,但它们对于后续学习至关重要。

首先,我们将使用Python作为编程语言,因其简洁、优雅且生态丰富。Python在科学计算和深度学习框架如TensorFlow、PyTorch上有广泛的支持。其中,PyTorch因其在学术界的广泛使用和灵活性而备受推崇,因此本课程将采用PyTorch框架,以确保学员能够轻松上手大部分开源项目。

在数据集方面,我们将使用一系列主流和具有代表性的数据集,如MNIST、Flower102、20 News Group等,以及在特定章节中使用的金融数据和NLP竞赛数据集。这些数据集将帮助学员在实践中学习和掌握深度学习技术。

在代码编辑器方面,我们推荐使用Jupyter Notebook,它是一款基于网页的交互式编辑器,支持Markdown语法和LaTeX数学公式编写,方便边学习边做笔记,并且易于与他人共享。对于更复杂的项目,PyCharm和Visual Studio Code(VS Code)这两款专业的Python IDE将是更好的选择。

在后续章节中,我们将详细介绍CUDA、Anaconda等深度学习环境的配置,并提供Jupyter Notebook和PyTorch的安装教程。这将为学员的学习提供坚实的基础。

最后,我们鼓励学员在开始学习之前复习必要的数学知识。对于基础扎实的学员,可以直接进入下一阶段的学习;而对于基础稍显薄弱的学员,我们将提供深入的数学知识讲解,以帮助他们快速补齐短板。

希望通过本节的介绍和准备,同学们能够为接下来的深度学习之旅打下坚实的基础。让我们一起加油,迈向人工智能的广阔天地!

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