A系列芯片的三年AI进化

为设计师，我们时时刻刻都在和各种应用打交道，在体验的过程中，其实里面有很多小揪揪需要深挖和思考，所以千万不能小瞧它。很多产品细节的背后都是为了更多新用户的加入、浏览、留存、付费/转化等，以最终达到对用户服务/体验的提升、内容生产者的利益以及企业自身的商业化。

「微信」文本输入：智能匹配表情

1. 产品体验：

在微信聊天的文本框输入文字时，系统会根据文字的含义在已添加的表情专辑里智能筛选与文字含义相近的表情包，点击即可直接发送。
 

参加考试

结束所有课程后，Oktavian 花了四天时间复习课程，并重读了手册。在第二个月的第 25 天，他开始考试。

很显然，这里不会谈论考试内容的细节，但他给出了有关准备和参加考试的几点说明：

首先，安装所需的 Python IDE。TensorFlow 认证考试目前所需的 IDE 是 PyCharm。要确保安装的版本是正确的（参考手册），禁用和卸载其它第三方插件。小建议：在参加考试之前，可以先运行一些 TensorFlow 模型测试一下，看是否有需要解决的错误。

考试报名：完成支付并上传身份证明（各国 ID / 护照）。这时你会收到另一份手册，这是仅提供给报名并付款后的用户的。读一下这份手册，确保你在考试开始前做好准备。
 

吴恩达。

该专业培训共有四门课程，涵盖了考试大纲的四个要点。每门课程为期四周，但 Oktavian 每天学习一周的课，这是他那个月要完成的最优先事项。

完成每门课程后，他都会休息一天，顺便测试所学到的知识。在这一天里，他会试验代码，或以休闲的方式探索与该课程相关的想法。

总体来说，他完成每门课程的时间为 5 天。其中 4 天用来看课程材料，第 5 天用于休息和复习。这样，他用 20 天完成了这 4 门课程。

每个课程都有编程项目，而 Oktavian 也切切实实地探索了课程提供的代码。他经常花费几个小时时间来调试神经网络的超参数，以便尽可能得到最好的验证准确度。这样，就能在创建深度神经网络模型的试错过程中获得某种「直觉」。

有时候，课程会索引数据集、文章和未分级材料等外部资源。完成并通过课程并不一定需要学习这些外部材料，但 Oktavian 还是探索了大量外部材料。这些课程大都是面向实践的，吴恩达也有一些讲解直观和理论方法的视频。

其它材料

要通过这门考试，你不一定要按同样的路径进行学习。如果你不想花 49 美元来学这门课，Coursera 上还有其它一些值得学习的课程：

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems（第 2 版），作者 Aurélien Géron。Oktavian 计划在未来几个月通读这本书。他认为这本书非常全面，有助于理解机器学习和深度学习的一些关键概念。与考试大纲相似的材料出现在这本书的第 10-16 章。

Coding Tensorflow 系列视频：这个免费的 YouTube 播放列表包含了这场考试的材料，而且大部分由 Laurence Moroney 教授讲授。Oktavian 选择 Coursera 课程的原因是其提供了额外的分级测试题和项目，但如果你自己用该 YouTube 播放列表中的材料自行探索，也能取得很好的效果。另外不要忘了在 Keras 和 TensorFlow 的官网上查看文档
 

因为新冠疫情宅家无事可做，印度尼西亚一位应用数学学生 Grady Matthias Oktavian 在从未用过 Python 编程的情况下，仅用不到两个月时间就拿到了谷歌 TensorFlow 开发者证书。本文将介绍他的这段经历以及学习方法。

与 TensorFlow 的渊源

Oktavian 是一位爱学习的人。新冠疫情当前，在好奇心的驱动下，他阅读了大量相关的新闻和文章。有一天，他读到了一篇文章，其中介绍了一组研究者开发了一种根据 X 光片辨别普通肺炎和新冠肺炎的新系统。

这篇文章提到研究者使用了「人工智能」和「神经网络」。这引起了他的兴趣：如何才能训练出分辨不同 X 光扫描图像的系统？这个 AI 没有医学学位，却取得了超过 90% 的准确度！以此为契机，Oktavian 进入了深度学习领域。

实际上，他是在和朋友交流过 TensorFlow 和 Keras 之后才感到大开眼界的。然后他花了一天时间浏览相关文章，并看到了 Daniel Bourke 介绍自己如何获得 TensorFlow 开发者认证经历的文章。

因此，Oktavian 也决定挑战一番，但是他又担心时间不够，因为他很快就要开始工作了，而且差不多同时还要开始他的硕士课程。此外，他还没学过 Python。他真的能完成这一壮举吗？

他之前已经完成了精算学应用数学本科学业，也就是说他已经学过微积分、回归、时间序列和统计学。但是，他的 Python 技能几近于无，唯一学过的编程语言是 R。尽管 R 在处理数据相关工作时非常好用，但不幸的是 TensorFlow 开发者认证考试目前还不支持 R 语言。

Oktavian 在文中写道：「拿下这个证书对我而言具有里程碑意义，因为这样我就可以名正言顺地说自己是数据和 AI 爱好者了。」故事说完，进入正题。首先谈谈 TensorFlow。

TensorFlow 是什么？为什么应该学习它？

简而言之：TensorFlow 是一个得到广泛应用的机器学习软件库。

具体而言，TensorFlow 是一个免费的开源框架，支持用户开发端到端的机器学习和深度学习项目，覆盖从预处理到模型训练和部署的整个流程。该框架最早由谷歌大脑团队开发，在谷歌内部使用，现在已经得到广泛应用。

那么，我们为什么应该学习 TensorFlow 呢？因为它能做很多事，而且其应用的广泛程度超乎你的想象。很多时候，你甚至都不知道你在使用基于 TensorFlow 构建的服务。


 

（编辑：平凉站长网）

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