Demo

bilibili链接

总括

对人工智能已耳闻目见许久,假期既然有时间不如实践之。于是做了一个人工智能界的Hello World项目——手写数字识别,加上了一个自制的绘图板,实现了实时输入与识别。

学习路线

在此记录我个人借此项目入门人工智能的学习路线:
341FAC39-3BB4-4D61-A277-17619AE55167.jpeg
1)吴恩达的机器学习课程(b站链接)。大概学完第九章即可入门这个项目。
2)熟悉Python。在学完后用经典项目“飞机大战”作为练习。
3)学习TensorFlow。使用的是GitHub上的一个很好的教程(链接)。在学完吴恩达的课程后,看这本书主要是学Python以及TensorFlow如何使用;有了对原理的大致了解后学起来很快。当然或许可以直接看这本书入门。这里面的数学推导似乎更正式些。
4)跟着TensorFlow的Google官方教程熟悉TensorFlow。教程在CoLab上。从这里发现Keras高层接口使用起来更为方便,于是可以去(3)中的书里靠后的地方发现有对它的介绍。
5)从一堆博文中学习如何处理图片以作为神经网络的输入。主要学的是cv2的使用。
6)学习用cv2整一个画板(drawing board)。

一点感受/想法

机器学习和任何算法一样,只有理解了里面的数学思想与推导才算学会。不过TensorFlow的高层接口已经封装好了很多东西,数学推导的掌握即使不是很牢也能实现一些项目,因此可以在大致理解的基础上用实践感受一下,这样也不会很枯燥。不过要想以后自己提出算法的优化与创新的话,数学部分学扎实大概还是很重要的。

GitHub链接

主要文件已存至:MNIST_Practice_Project。在学习完相关教程的基础上,如果有耐心的话我认为是可以看懂我写的代码的。有一些注释(主要是英文)。

Last modification:May 2nd, 2020 at 01:08 am
如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏