AI & TensorFlow 學習筆記系列

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前言

在學習人工智慧的這條路上雖然很艱辛，但是很有趣，於是將過程記錄下來，想要跟大家分享學習的心路歷程。

這些文章所使用的深度學習框架都是 TensorFlow，如果尚未在電腦中安裝 TensorFlow 可以參考安裝 TensorFlow 使用 Python 懶人包 。

動手深度學習

這個教材是給使用 mxnet 的人學習深度學習的相關知識，也是臉書的台灣人工智慧社團所舉辦的讀書會所選定的教材之一。於是我決定自行動手蒐集資料，學習如何用 TensorFlow 了解深度學習，因此有了動機將過程寫成文章跟大家分享。

深度學習基礎

1. 使用 TensorFlow 學習線性回歸 (Linear Regression)
2. 使用 TensorFlow 學習 Softmax 回歸 (Softmax Regression)
3. 使用 TensorFlow 學習多層感知機(Multilayer Perceptron)
4. 使用 TensorFlow 了解過擬合與欠擬合
5. 使用 TensorFlow 了解權重衰減
6. 使用 TensorFlow 了解 Dropout

《未完待續》

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機器學習

深度學習是屬於機器學習的一環，應當也要了解機器學習的各種演算法，所以未來也要繼續學習這方面的知識。

1. 使用 TensorFlow 學習 kNN 分類演算法

《未完待續》

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後續

學習永無止盡，未來還會繼續撰寫文章，繼續記錄點點滴滴。

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