快速安裝深度學習系統 Ubuntu20.04 tensorflow 2.7.0

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我的網站學習地圖

小編覺得痞克邦的索引連結實在沒有做得很好,為什麼不能點開分類看到每一個網頁標題內容呢,有時候小編都要找好久才能找到想要的資料,因此小編決定做一個地圖索引,幫助自己也幫助大家快速地尋找我網站中的資料。

小編的網站主要是提供給有興趣想學AI的人,資料都是從網路上蒐集以及聽過的一些課程加上自己的筆記整理,是小編花很多心思整理的,如果覺得有幫助到您的話,留言給小編鼓勵一下,小編會很開心的^.^,這樣小編就更有毅力寫教學文教大家AI囉。寫部落格過程中看到最近新版 Alpha Go 頻頻獲勝的新聞時,小編更是興奮不已,讓小編堅信自己的選擇是沒有錯的,小編相信不久後使用在Alpha Go上的技術將會廣為流傳到各大企業中大大取代人力資源,因此小編也怕以後被裁員阿XD,趕緊跟在這些大師們後面加緊學習,不然以後沒飯吃阿~

DeepMind 的講師 David silver 曾經說過,Deeplearning + Reinforcement learning就是AI,小編深有同感,小編已經看過很多驚奇的影片、論文都是從Deep Reinforcement learning出來的,當然大名鼎鼎的AlphaGo也是DRL的一種,深度學習目前已經廣泛的運用在企業中,但是DRL目前只有少數頂尖公司投入錢研究,因此在企業應用中是少之又少,但小編深信最後創造出來的機器人一定會大量使用這些技術,因此這些技術流入業界中恐怕也只是時間早晚的問題,所以如果不想被裁員,趕快跟著小編的腳步學習AI阿~~

可能啟發您學習的影片

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類神經網路筆記

一.前言

小編看了很多的書籍介紹類神經的,發現這本講的最淺顯易懂而且還附有程式碼,我認為電腦科學與其他物理學、電磁學…等最不同的點在於他是可以看出效果的,是感覺的到的,就算不太懂他的數學原理,反覆地去看程式碼再回來對照公式很快就可以更深入的了解,但是類似電磁學那種理論,即使你經由公式算出了電場是多少,電荷是多少,我依然沒有什麼感覺因為他看不到也摸不到,但電腦科學就不同了,你可以經由寫程式透過軟體去驗證你的理論正不正確,下面就帶各位一步一步地進入類神經的科學理論以及用個實際的例子說明這理論要如何使用。

類神經網路與模糊控制理論入門與應用(附範例程式光碟片)

二.類神經生物模型

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Deep Reinforcement Learning 

使用說明書

這份檔案是我重新整理過,大部分的內容主要都是來自我的部落格,只是我將閱讀的順序做個整理,目的是讓那些對深度學習學打遊戲有興趣的人可以給他們個基礎文件去實作,只要照著這份文件從頭到尾做一次,相信很快就能建立出一個深度學習的環境出來,而不用像我以前一樣漫無目的地在網路上尋找相關資料,著實節省許多時間。

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https://kknews.cc/zh-tw/tech/lvkyeb.html

資訊 | 微軟開源Malmo項目,使用Minecraft測試人工智慧算法

小編當初就有看到這則新聞,當時覺得超酷的,不過也沒太去注意,因為這種東西我一輩子都碰不到吧,想不到今天小編看到他已經新增到gym的環境了,OpenAI 團隊實在太強了!!!,說實在的關於 Minecraft 的安裝測試,官網一個字都沒有提到,只說有新增了,那到底怎麼裝呢,經過小編測試了一整個下午,終於把他跑出來了,經過重重除錯過程一直到遊戲跑出來的那剎那,內心真是澎湃、激動萬分阿,下面就來跟著小編一步一步安裝吧。

另外強烈建議執行以下動作前先行備份您的資料,因為小編玩到後來不知道怎麼了硬碟空間突然瞬間變為0,幸好小編平實有備份的習慣才順利回復到之前的狀態。

先給各位看看裝完的環境

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Scientists Develop A Method To

Upload Knowledge to your Brain

這技術從前只在電影裡面才看的到,想不到這麼快現實生活中真的出現了,新聞中描述科學家現在已能夠上傳想要學習的知識進入大腦中,也就是說以後想要學會某技能的話不用再辛辛苦苦地學了,可能是到電腦中心,戴上高科技腦儀器,選擇想要的技能,等個幾分鐘~

就會那一項技能了,超酷的拉~~目前的科學家是以收集飛航員的腦神經數據做為訓練依據,然後找一些完全沒有飛航員經驗的測試原來學習,經實驗發現藉由上傳大腦資訊這項技術可以讓測試員掌握飛航員的技術持續幾個小時,但如果持續一直練習,幾天到一個禮拜的時間就可以鞏固了而不需要再戴那個腦儀器。

新聞連結: http://techviral.com/upload-knowledge-to-brain/

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Convolutional Neural Net 筆記

更改版本:

2016/11/16 初版

2016/12/16 感謝rxliu同學提供的資料,讓我更清楚CNN的完整架構

本文公式推導來自於 [1]Notes on Convolutional Neural Networks,以及眾多參考資料 [6] [7] ,小編將他們統整起來,並給出一個範例code實作,將公式與程式對照起來,希望能給剛接觸CNN的人一點參考,code是摘自網路上的 [8] Matlab Deep Learning Toolbox,如果看不懂的話也已經有人對code做了精闢的解說 [9],相信仔細閱讀的話能有不少收穫。

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-learning 推導

本文的目的是要讓大家了解Q learning 一行簡單的公式

是如何由數學一步一步慢慢推導而來,Reinforcement learning (加強式學習)是人工智慧的一個分支,主要是藉由定義各個狀態以及動作和適當的指導(給予獎勵、懲罰),機器人即會循序漸進的從無到有學會執行某項任務的演算法,想要仔細瞭解的強烈建議去買本書來看[1],裏面詳詳細的講解RL的各項分析以及推導,而Qlearning即是RL中的其中一個演算法,是目前最廣為使用的RL演算法。

想要快速了解的可以看本文或者是以下影片,小編也是從影片中摘錄一些內容下來講述的,當然也很有可能你看完本文還是不懂RL是什麼,畢竟要把一學期的課經由文字描述到通盤了解還是有點困難的,所以小編只擷取Qlearning的推導過程做敘述,希望能帶給喜歡AI的人一點啟發,了解我們是怎麼經由數學來讓機器人學習。

        當然你也可以互相搭配這篇我寫的Q learning matlab程式碼講解幫助大家更了解RL

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其實小編從小就對機器人很有興趣

從高中開始就玩過樂高機器人

大學也是進入機器人實驗室

進入研究所後也是學習機器人

在我學習這麼多後

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小編原本也是一個懵懵懂懂

對 什麼事 AI 也不清楚的一個人

只知道 AI 是人工智慧

很多東西都可以利用人工智慧學習出來

剛開始也只是知道一些皮毛演算法

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本紀錄是學習Coursera SQL for Data Science的第一篇筆記,前幾周都覺得很容易懂,到了第三周Join的時候真的是有點搞混了,因此特意把整個學習過程記錄下來

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今天要教大家的是Linux share folder的用法,若您擁有多台電腦,且多台電腦需要互相傳資料的時候,按照小編以往的作法即是拿著一顆萬用USB這邊插插那邊拔拔、來回奔波、長途跋涉阿,傳了很多次後實在覺得很麻煩,因此決定使用共享資料的功能,今天要使用的是Ubuntu系統的samba功能。Ubuntu實在很貼心,什麼指定都不用下就只要視窗點一點即可,參考下列說明趕緊開啟您的共享資料夾吧。

首先,隨便創建一個資料夾並點擊右鍵,之後點擊屬性窗格

點擊Local Network Share,之後再點擊Share this folder,系統即會跳出視窗要求安裝服務

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