编程

本节我们学习 Python、Numpy、PyTorch、机器学习、深度学习、快速应用界面开发、大数据开发。

Python

我们首先学习 Python。我们通过斯坦福大学 CS231n 的这个材料入门。打开这个网页后，请大家学习上面的内容。网页上也有一个 Jupyter Notebook。我们可以下载下来，用 VScode 打开，进行练习。

这里面教得特别简单，比如 x = 3，然后 x * 3。慢慢地，大家会觉得这些语法跟大家熟悉的 Matlab 差不多。然后是布尔值、字符串、数组、For 循环、字典、函数等等。不难吧？

怎么学呢，特别简单，首先看 Markdown 格子里的文字介绍。然后执行代码格子里的代码。比如说到了这个代码格子，你就点一下格子左上角这个箭头，它就会帮你跑。你就能看到结果，都不用你敲代码，简单吧。

如果有疑问，就选中这些文字或者代码，让 AI 解释就行了。记住，你可以和它说：我是一位小学生，请简明扼要地解释，不要长篇大论。

下面是具体的 Python 环境安装和入门材料

• Python 环境安装和语法入门
  • 王一行同学，Python 入门指南，Word 文档，包括 Python 语法、Anaconda Python 环境安装等
• Numpy 入门，包括数组、矩阵、向量运算、广播
  • Justin Johnson, Numpy Tutorial for CS231N at Stanford, Webpage
  • Sebastian Raschka, Video Mini-series on Numpy, Matplotlib， Webpage，专业，配小视频，英文
  • CS124 Numpy Intro, Github 下 的 numpy_intro.ipynb，有空也可以看看该目录下的 pa0.ipynb，包括正则表达式等。

机器学习

我们然后学习一些机器学习的概念。我们首先学习陈老师的机器学习概念课程材料，了解机器学习的基本概念，然后看一个 Python 机器学习入门材料，找到编程的感觉，这样就可以开始做项目了。如果想成为机器学习的专家，可以接着学习 Ng 老师的课程，成为一个机器学习专家。下面是具体的材料：

• 机器学习基本概念
  • 陈一帅，人工智能的基本概念，第二部分，机器学习技术，网站
• Python 机器学习入门
  • 张璇，《Python机器学习快速上手入门指南》，Word 文档 ，Iris实验代码和数据，Zip 文件
• 机器学习专业课程
  • Andrew Ng 等老师，机器学习入门，Deeplearning.AI on Coursera, 学习网站, B 站视频，练习代码答案和笔记 Github 1，Github 2，PPT

深度学习

我们然后学习深度学习的基本概念。我们首先学习陈老师的深度学习概念课程材料，了解深度学习的基本概念，然后看一些 基于 PyTorch 的深度学习入门材料，找到编程的感觉，这样就可以开始做项目了。如果想成为深度学习的专家，可以接着学习 Ng 老师的课程，成为一个深度学习专家。

• 深度学习基本概念
  • 陈一帅，人工智能的基本概念，第三部分，深度学习技术，网站
• PyTorch 深度学习入门
  • PyTorch 官方 Tutorial, Website
  • Pytorch官网快速入门，内容：Tensor（向量）、autograd（梯度下降）、神经元网络等基本概念，可以点击网页左上角的 “Run in Microsof”t Learn” 或“Run in Google Colab” 链接，进行在线实验，也可以 “Download Notebook”，下载 Jupyter Notebook 在本地实验环境中运行；需要本机安装相关软件
  • Soumith Chintala，Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz， 中文翻译
  • 斯坦福 CS 224N PyTorch Tutorial, Github, Colab
  • Berkeley CS285 Lec 3: PyTorch Tutorial, Slides, Youtube Video，Colab
  • 斯坦福 CS 224R DRL PyTorch 入门，Colab
• 深度学习专业课程
  • Andrew Ng 等老师，深度学习入门，Deeplearning.AI on Coursera, Coursera 学习网址，B 站视频，练习代码答案和笔记 Github 1，Github 2，Github 3， Github 4，笔记，PPT

界面开发

我们的项目常常需要有一个界面进行演示。我们可以用下面的两个工具，快速地为我们的机器学习和深度学习模型，开发一个使用的界面，非常方便。下面是教程：

• 机器学习模型的快速应用界面开发
  • Streamlit — A faster way to build and share data apps, Github
  • https://www.gradio.app/，可以自动生成一个公共链接，让其他人可以从自己的设备远程与您计算机上的模型进行交互。

AI 智能助手调用

最近的 ChatGPT 技术非常火。我们可以在我们的应用中很方便地加入对 ChatGPT 等 AI 智能助手的调用。下面是教程：

• Python ChatGPT 应用开发
  • Ng 老师，AI Python for Beginners: Basics of AI Python Coding，学习网站

综合练习

我们最后可以学习杜克大学的一套综合练习（Github）。这套材料从 A01 开始，首先介绍 Python、数据处理、SQL，然后介绍机器学习、深度学习、大数据 Spark。这些都是我们要学习的。我们先练习 A01 Python 概念和 A02 Numpy 概念。大家做完这个之后，就会成为真正的高手。我这么说不是骗你们的，因为这里面的东西都是一般的教程不会讲的，是真正的高手才会用的。即使你是学过 Python 的同学，我也建议你做一下，保证你有收获。你会发现：哇，原来 Python 开始这么玩。就很有意思。