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

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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

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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

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