AI Builders 8周课程项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/curriculum5/curriculum 1. 项目介绍
AI Builders 8周课程项目是一个为期8周的机器学习课程，旨在帮助学习者从零开始掌握机器学习的基本概念和高级主题。课程内容涵盖了从机器学习的基础知识到深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。通过本课程，学习者将能够理解并应用各种机器学习模型，掌握数据处理和模型训练的技巧，并最终能够部署自己的机器学习项目。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下工具和库：
- Python 3.x
- Git
- Jupyter Notebook
- PyTorch
- FastAI
2.2 克隆项目
首先，克隆AI Builders课程项目到本地：
git clone https://github.com/ai-builders/curriculum.git
cd curriculum
2.3 安装依赖
进入项目目录后，安装所需的Python依赖包：
pip install -r requirements.txt
2.4 启动Jupyter Notebook
启动Jupyter Notebook以开始学习：
jupyter notebook
2.5 运行第一个Notebook
打开浏览器，访问Jupyter Notebook的界面，选择notebooks目录下的第一个Notebook文件，例如01_machine_learning_intro.ipynb，开始你的学习之旅。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 图像分类
在课程的第4周，你将学习如何使用FastAI和PyTorch进行图像分类。以下是一个简单的图像分类示例代码：
from fastai.vision.all import *
# 加载数据
path = untar_data(URLs.PETS)/'images'
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
path, get_image_files(path), valid_pct=0.2, seed=42,
label_func=lambda x: x[0].isupper(), item_tfms=Resize(224))
# 创建模型
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
# 训练模型
learn.fine_tune(4)
# 预测
img = PILImage.create(image_files[0])
is_cat,_,probs = learn.predict(img)
print(f"Is this a cat?: {is_cat}.")
print(f"Probability it's a cat: {probs[1].item():.6f}")
3.2 自然语言处理
在课程的第5周，你将学习如何使用Hugging Face的Transformers库进行自然语言处理。以下是一个简单的文本分类示例代码：
from transformers import pipeline
# 加载预训练模型
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
# 进行情感分析
result = classifier("I love using AI Builders curriculum!")
print(result)
4. 典型生态项目
4.1 FastAI
FastAI是一个高级的深度学习库，建立在PyTorch之上，旨在简化深度学习的实现。它提供了许多预训练模型和高级API，使得开发者可以快速构建和训练深度学习模型。
4.2 Hugging Face Transformers
Hugging Face的Transformers库是一个强大的自然语言处理工具，提供了大量的预训练模型，支持多种语言任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。
4.3 PyTorch
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它提供了灵活的张量计算和动态计算图，是构建复杂神经网络的首选工具。
通过本教程，你已经了解了如何快速启动AI Builders课程项目，并掌握了一些基本的应用案例和最佳实践。希望你能通过这个项目深入学习机器学习，并在实际项目中应用所学知识。