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「快速實作人工智慧的核心演算法，有機會在kaggle資料科學競賽平台上取得獎金或國外工作機會。」
上完這堂課，你將有能力上kaggle競賽（全球最大的資料科學競賽平台），許多學員在上完這門課後都在kaggle競賽平台上取得佳績，像是貓狗辨識練習賽全球TOP1％、手寫辨識賽全球Top2%、鐵達尼號生存預測賽全球Top2%，你也有機會可以成為他們的一份子。
課程內容精彩扎實，將帶你學會人工智慧最重要的核心的演算法：分類、回歸、卷積神經網路、遞迴神經網路等，下載免費的資料集後，用Scikit-learn、Keras、TensorFlow三大免費套件嘗試不同的演算法建模，比較各別訓練模型的效果，最後學會如何快速建模並且提高模型的準確度。
Pytorch实现Kaggle竞赛“猫狗分类”，准确率超过99%。 Kaggle网站：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition. 数据集下载：. 链接：https://pan ... ... <看更多>
The data used is the cats vs. dogs from Kaggle. Data download page: https://www. kaggle ... 辨識 ｜ 影像處理｜ 人臉 辨識 ｜ 電腦視覺. GrandmaCan -我阿 ... ... <看更多>
貓狗辨識kaggle 在 [心得] 貓、狗圖像辨識，並視覺化其結果- 看板DataScience 的推薦與評價
[關鍵字]:keras, tensorflow-gpu, Kaggle cat dog, t-SNE
[重點摘要]:完整的帶過一遍從資料集的整理到最後神經網路的視覺化流程
全文含code如網址：https://link.medium.com/F7sDOVRdpU
其實這篇文寫的並不是很詳細，重點在於如何快速地達成目的。
主要簡單的記錄了大家在普通DL的應用裡會需要用到的功能，當然內容很基本。
下一篇會往如何動態地在t-SNE上顯示該點所代表之圖像或是資料。
寫得有點匆忙，可能會有很多不完整或是code不完美之處，請多指教、包涵。
希望能夠讓大家在這條路上走得比較順遂一點，有任何問題歡迎在內文中提出討論。
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