使用 Ubuntu 作為 深度學習/機器學習/人工智慧之 平台

人工智慧相關的新興職業將會在未來五到十年內爆炸式增加,尤其一個更是未來不可或缺的職業——“AI訓練師”。(正面迎擊人機合作的時代:AI時代3大關鍵人才)
小弟我是不太敢確定AI訓練師這個職業會不會在台灣火熱地成長,不過,很確定的是以全球來說,至少中國、歐美、新加坡絕對是如此!
如此明顯的大趨勢之下,還不來學學這些新東西嗎?

本篇文章之目的為詳列系統環境建置的步驟、相關文章以及相關troubleshooting!
【環境建置】:Ubuntu 17.10 + CUDA Toolkit 9.0 + cuDNN + Anaconda 3 + Python 3.5 + Tensorflow
【相關文章】:Python基礎教學

Read more

Ubuntu 安裝 Python3.5, Tensorflow-gpu, jupyter

因為身邊剛好有個機會要建立一個環境,這個環境會是一台伺服器,上面運行Ubuntu,所有其他人可以用瀏覽器連上這台伺服器的jupyter並且使用Python和Tensorflow來完成顯卡運算需求。
本文的內容是基於已完成下列條件的教學:
(1).Nvidia 顯卡驅動
(2).Nvidia CUDA Toolkit
(3).Nvidia cuDNN

Read more

Google Colaboratory – Google提供的免費 Python + Tensorflow-GPU 開發環境

哪裡有免費的Python + Tensorflow-GPU 開發環境?
答案是Google Drive就有了!而且還免費!他叫做:Google Colaboratory
這個功能實在是讓所有Python的教學者提供了一大福音!
因為,不需要浪費時間在環境建置上,可以讓學生馬上進入狀況!
至於環境建置的部分可以讓遇到問題的學生在課餘時找解答就好!如果想要建置私有的Tensorflow開發環境,可以參考這篇:使用 Ubuntu 作為 深度學習/機器學習/人工智慧之 平台

Read more

Python3 教學、筆記

從零開始學習Python的完整筆記都在這了!
Python教學:
變數使用、流程控制(for, while, if)、資料結構(List, Dictionary, Truple, Set)、模組(import)、檔案編輯(open, write, read, JSON)、錯誤處理(Try-catch)、顯示(print, format, repr, codec)、類別(建構子, 繼承, 覆載, 多型, 特殊用法)
NumPy教學:
建立陣列/矩陣、客製輸出(set_printoptions)、矩陣乘法(dot)、矩陣索引(indexing)、矩陣切片(slicing)、重新塑形(reshpe)、矩陣堆疊、矩陣分割(splitting)、檢視(view)、深度拷貝(deep copy)、使用陣列選取矩陣內容、使用布林矩陣選取矩陣內容、ix_函數、重製(repeat/tile)、堆疊(hstack/vstack)、線性代數、…

Read more

Python3 教學 #04 (Ch6~Ch8: Try-catch 錯誤處理)

本章會介紹Python的Try-catch!
Try-catch: try 執行, except 例外, else 出錯就執行這區塊, finally 任何狀況下都要執行的區塊, raise 拋出錯誤
Python的錯誤處理架構與Java或是其他程式語言差異不大,透過其他程式語言個觀念來思考可以加速理解喔!
藉由適當的錯誤處理,讓你的程式立於不敗之地~
(以下語法皆以Python3.6撰寫。)

Read more

Python3 教學 #02 (Ch5: List、Tuple、Set、Dictionary)

本章會介紹Python內建幾個重要的資料結構:List、Tuple、Set、Dictionary
NumPy讓大家在使用Python時可以專注在資料處理邏輯上,不需要花時間在資料結構撰寫!
在進行矩陣運算時也會用到許多這些資料結構的觀念,因此這部分的學習對於機器學習、深度學習、人工智慧都有深遠的影響!
(以下語法教學都是以Python 3.6撰寫。)

Read more

Python3 教學 #01 (Ch1~Ch4: 環境說明、運算子、流程控制)

本篇文章是基於這篇Python教學文件基礎之上,整理出Python較有特色或是易忘記的內容:
IDLE使用、變數宣告、for迴圈、while迴圈、if判斷式、range()函數使用

希望對大家在學習Python的過程中有所幫助!
若還未建置Python開發環境的人可以點這篇文章:OS X 安裝 Python 3 ; Windows直接安裝installer即可。
(以下語法教學都是以Python 3.6撰寫)

Read more