五节课从零起步无需数学和python基础编码实现ai人工智能框架

AI99%，对于一DeepLearning框架而言，这已经是一种非常理想的运行效果： 容(80页，后续每周都会根据周日的内容进行版本更新，获得内容请家王家林老师获取)；其中“从零起步（Python基础）30AI实战专16DeternantParts51CoreSections324KeyPoints10大机器学习案例137100每周一到周六早上YY“30个真实商业案例代码中成为AI课程19800元，越名越多个人2018年4月16-30号：报名享“EarlyBird”最价格9980元/人2018年5月1-15号：报名享最价格12800元/人2018年5月16-31号：报名享最价格15800元/人2018年6月1-15号：报名享最价格17800元/人2018616-3019800元/团购1：两个人进行团购报名2018年4月16-30号：报名享“EarlyBird”最价格5980元/人2018年5月1-15号：报名享最价格7980元/人2018年5月16-31号：报名享最价格9980元/人2018年6月1-15号：报名享最价格11980元/人2018年4月16-30号：报名享“EarlyBird”最价格3980元/人2018年5月1-15号：报名享 价格5980元/人2018年5月16-31号：报名享 价格7980元/人2018年6月1-15号：报名享最价格9980元/人430598099804000报名请直接家王家林老 您也可以通过王家林老师的转账行:平安银行五洲 整个“从零起步（Python基础）30AI实战专家：10大机器学习案例、13大深度学习案例、7大增强学习案例”课程基于真实世界的“CaseStudy”驱动的方式，用案例贯穿所有的知识点，例如在深度学习13DeepLearning2该案例服务于银行的客户，采用神经网络技术来分析预测银行用客户来自于全球，中包含customerid,creditscore,gender,age,tenure,balanceArtificialNeuralNetwork成功分析，会有助于银行极大的减少用户的流失，从而通过AI技术提供该项目会实现一个及其强大的功能：预测价格。在项目中我们使用的过去多年的真实的进行训练、预测及测试。这个功能是非常强大统成功的像人类一样拥有！斯坦福大学也在加强这方面的研究，而通过该真实实战项目之四：申请反AI系该项目在银行申请的反检测中有非常重大的应用价值。项目通过非监督学习算法分析申请者填写的申请信息来在没有认为干扰的情况自动化的出潜在的申请的的申请者，这就一方面可以极大的减少信检测出以前银行工作人员不知道的情况，创造性的申请的真实实战项目之五：AI深度学习推荐系统：LikedorNot该项目通过采用深度学习中的BoltzmannMachines来构建“DeepBeliefNetworks”，从而服务于Amazon、、 、Netflix等类型的公AI该项目基于海量数据来预测商品和服务的评价星级：1-5测。这样一个强大的系统在投资人的投资、产品和服务的设计和研发、的PyTorchAutoEncoders来实现该项目。从老师的角度而言，这个项目或以成就你的201632亿人的关注下，AlphaGo击败了我们这个星球上曾经最为出色的一个至大的,从纷繁复杂的技术幻相中进入了技术的实相！2017年6月22日，在这个至大的指引下，成功在自己的AI深度学习框架的第一个版本中实现了ANN、RNN和BoltzmannMachines（参考已经于2018年4月15号完成的“5节课内从零起步(Python基础)AI框架（类似于ensorFl， /s/1euzFC3MxfQPRvPbnht1rng（本课程文档课程大纲后面有段智华同学根据五节课课程内容编写的完整的人工智能学习到底难不难？或许们可以从现代人工智能的代表性技术Dep的难点“BkPopan”来答这个问题。什么是“BkPopion”？一句话来说就是从过去的行为中吸取失败(误差)的教训并改进系统的能力。目前所有的流行的人工智能框架例如yoch、ensoFlw等都是于这个点研发出来的，在具体实现上会根据不同的问题场景采用eU、Softmax、Eoy、Sigoid等算法其变形（任何I框架都都会在框架内部实现这些算法，这也是框架带给开发者的福利）来驱动整个整个技术框架的运行，而具体的I算法例如 、、R、ln、oEncodrs等都是在BkPopion思想基上演化出来的，是人们不同领域的具体问题而发展出来的延伸算法。这种认知和行为进化的方式是人类最自然的行为方式，所以说人工智能是人类最容易理解和掌握的技术之一！(AI的全部精髓的一幅图遗憾的是，AI课程中Python，然后DeepLearning等的学习路径是完全错误的：第一，Python是一门极度重视用户使用的编程语言，作ITPython，完全不需要花几个月的时间去单IT3年左右的时间学掌握完这些数学基础？第三，AI算法的唯一学习正道是在案例中体会数据处理的每一个步骤并基于该过程进行算法总结，自然而然的得出AI算法.人工智能学习（习得）的精髓和----201847 而基于王家林老师独创的人工智能“项目情景投射”学习法，任何IT人员皆可在无需数学和Python语言的基础上的情况下3个月左右的时间成为AI技术实战高手:1，五节课（分别在4月9-13号早上YY）教你从零起步(无需Python和数学基础)开发出自己的AI深度学习框架，五节课的学习可能胜过你五年的自我摸索；2，30个真实商业案例代码中习得AI(从零起步到AI实战专家)：10大机器学习案例、137本文档中有案例的详细介绍和案例实现)，周末复习每周的6个小时的课程(报名学员均可获得所有的、全部的商业案例完整代码、最具阅读价值的AI资料等)。 都是构建面知识点的基础上，尤其注重知识点之间的衔接，不跳过任何一个步2不需要有数学基础：课程中用到的所有的数学内容都会从问题的视角出发，从笛卡尔在开拓数学领域的过程（此时你可能会发现你以前学习了“假”的数学IT人员最易懂的语言-Code来实战所有内容；4PythonPython代码都会在实际问题场景中逐行编写和Python编程高手；的人掌握人工智能的实战技术，中国的人工智能教育。课程包含Alphago使用的三大：MachineLearning、DeepLearning、ReinmentLearning：--------------------Part1:DataPreprocessing------------------Section:1AI30年的1.AI102.AI3.AI4.Section:25.MachineLearning6.7.使用第库来预处理数据：Numpy、Pandas、8.9.10.11.Categorical12.13.FeatureScaling-------------------------Part2:Regression-------------------14.14.Section:4SimpleLinear15.IntuitionSimpleLinear15.16.17.SimpleLinearRegression-Part18.SimpleLinearRegression-Part19.SimpleLinearRegression-Part20.SimpleLinearRegression-PartSection:5MultipleLinear21.IntuitionMultipleLinear22.23.24.MultipleLinearRegression-Part25.MultipleLinearRegression-Part26.MultipleLinearRegression-Part27.MultipleLinearRegressionBackwardEliminationSection:6Polynomial28.IntuitionPolynomial29.30.31.PolynomialRegressionPart32.PolynomialRegressionPart33.PolynomialRegressionPart34.PolynomialRegressionPartSection:7SupportVectorRegression35.Intuition36.37.SVRSection:8DecisionTree38.IntuitionDecisionTree39.40.DecisionTreeRegressionSection:9 41.从Intuition的角度透彻理解Random42.43.RandomRegression案例实Section10RegressionPerformance44.IntuitionR-45.IntuitionAdjustedR-Squared46.RegressionPerformance47.LinearRegression-------------------------Part3:Classification-------------------48.48.ClassificationSection:11Logistic49.IntuitionLogistic50.51.LogisticRegression案例实战-Part52.LogisticRegression案例实战-Part53.LogisticRegression案例实战-Part54.LogisticRegression案例实战-Part55.LogisticRegression案例实战-PartSection:12K-NearestNeighbors(K-56.IntuitionK-Nearest57.58.K-NNSection:13SupportVectorMachine59.Intuition60.61.SVMSection:14Kernel62.IntuitionKernel63.64.Kernel65.Kernel66.67.KernelSVMSection:15Naive68.Intuition69.IntuitionNaive70.71.NaiveBayesSection:16DecisionTree72.IntuitionDecisionTree73.74.DecisionTreeClassificationSection:17 75.从Intuition的角度透彻理解 Classification76.77. ClassificationSection18ClassificationPerformance78.FalsePositives&FalseNegatives79.ConfusionMatrix80.AccuracyParadox81.CAPCurve--------------------Part4:Clustering-------------------82.82.ClusteringSection:19K-Means83.IntuitionK-Means84.K-MeansRandom85.K-MeansClusters数目选取技巧86.87.K-MeansClusteringSection:20Hierarchical88.IntuitionHierarchical89.HierarchicalClusteringDendrograms工作机制90.DendrogramsHierarchicalClustering91.92.HCPart93.HCPart94.HCPart95.HCPart96.HCPart-----------Part5:AssociationRuleLearning---------97.97.AssociationRuleLearningSection:2198.Intuition99.100.Apriori案例实战-Part101.Apriori案例实战-Part102.Apriori案例实战-PartSection:22103.Intuition104.105.Eclat------------Part6:NaturalLanguageProcessing--------Section:23NaturalLanguage106.IntuitionNaturalLanguage107.108.NaturalLanguageProcessingPart109.NaturalLanguageProcessingPart110.NaturalLanguageProcessingPart111.NaturalLanguageProcessingPart112.NaturalLanguageProcessingPart113.NaturalLanguageProcessingPart114.NaturalLanguageProcessingPart115.NaturalLanguageProcessingPart116.NaturalLanguageProcessingPart117.NaturalLanguageProcessingPart----------Part7:DimensionalityReduction----------118.118.DimensionalitySection:24Principal ysis119.Intuition120.121.PCAPart122.PCAPart123.PCAPartSection:25Linear ysis124.Intuition125.126.LDASection:360/Section:26Kernel127.IntuitionKernel128.129.KernelPCA------------Part8:ModelSelection&Boosting--------130.ModelSelection&BoostingSection:27Model131.132.k-FoldCrossValidation133.GridSearch-Part134.GridSearch-PartSection:28135.136.XGBoostPart137.XGBoostPart-------------Part9-ArtificialNeuralNetworks----------Section29Intuition138.Intuition139.IntuitionActivation140.IntuitionNeuralNetworks141.IntuitionNeuralNetworks能够学习的142.IntuitionGradient143.IntuitionStochasticGradient144.IntuitionSection30ANN145.146.ANNStep147.ANNStep148.ANNStep149.ANNStep150.ANNStep151.ANNStep152.ANNStep153.ANNStep154.ANNStep155.ANNStep156.EvaluatingANN157.ImprovingANN158.TuningANN------Part10-ConvolutionalNeuralNetworks-----Section31Intuition159.160.IntuitionConvolution161.IntuitionReLU162.Intuition163.Intuition164.IntuitionFull165.Softmax&Cross-EntropySection32CNN166.167.CNNStep168.CNNStep169.CNNStep170.CNNStep171.CNNStep172.CNNStep173.CNNStep174.CNNStep175.CNNStep176.CNNStep177.EvaluatingCNN178.ImprovingCNN179.TuningCNN、---------Part11-RecurrentNeuralNetworks----------Section33Intuition180.RecurrentNeuralNetworks181.VanishingGradient182.Intuition183.LSTMSection34RNN184.185.RNNStep186.RNNStep187.RNNStep188.RNNStep189.RNNStep190.RNNStep191.RNNStep192.RNNStep193.RNNStep194.RNNStep195.RNNStep196.RNNStep197.RNNStep198.RNNStep199.RNNStep200.EvaluatingRNN201.ImprovingRNN202.TuningRNN----------------Part12-SelfOrganizingMaps--------------Section35Intuition203.Self-OrganizingMaps具体工作机 详204.Self-OrganizingMapsLearn具体机制详解(Part205.Self-OrganizingMapsLearn具体机制详解(Part206.LiveSOMSection36SOM207.208.SOMStep209.SOMStep210.SOMStep211.SOMStep211.SOMStep212.MegaCaseStudy-Step213.MegaCaseStudy-Step214.MegaCaseStudy-Step215.MegaCaseStudy-Step-------------------Part13-BoltzmannMachines--------------Section:37IntuitionBoltzmannMachine216.BoltzmannMachine产生 历史及其带来的启217.Energy-BasedModels(EBM)218.RestrictedBoltzmannMachine219.ContrastiveDivergence220.DeepBeliefNetworks221.DeepBoltzmannMachinesSection38BoltzmannMachines222.223.Ubuntu224.225.BOLTZMANNMACHINEStep226.BOLTZMANNMACHINEStep227.BOLTZMANNMACHINEStep228.BOLTZMANNMACHINEStep229.BOLTZMANNMACHINEStep230.BOLTZMANNMACHINEStep231.BOLTZMANNMACHINEStep232.BOLTZMANNMACHINEStep233.BOLTZMANNMACHINEStep234.BOLTZMANNMACHINEStep235.BOLTZMANNMACHINEStep236.BOLTZMANNMACHINEStep237.BOLTZMANNMACHINEStep238.BOLTZMANNMACHINEStep239.BOLTZMANNMACHINEStep240.EvaluatingBOLTZMANNMACHINE-----------------------Part14-AutoEncoders----------------------Section:39Intuition241.AutoEncoders242.Biases243.Auto pletehiddenlayers245.SparseAutoencoders246.DenoisingAutoencoders247.ContractiveAutoencoders248.StackedAutoencoders249.DeepAutoencodersSection40AutoEncoders222.223.Ubuntu224.225.AUTOENCODERSStep226.AUTOENCODERSStep227.AUTOENCODERSStep228.AUTOENCODERSStep229.AUTOENCODERSStep230.AUTOENCODERSStep231.AUTOENCODERSStep232.AUTOENCODERSStep233.AUTOENCODERSStep234.AUTOENCODERSStep235.AUTOENCODERSStep-------------Part15– Section:41从Intuition的角度透彻理解 ment236.到底什么 ment237.ReinmentLearning在现实中的经典应238.ReinmentLearning的终极潜力是什么239.ProblemSetupandTheExplore-ExploitDilemma240.Epsilon-Greedy241.Sample242.243.OptimisticInitialValues244.UCB245.BayesianThompsonSampling246.ThompsonSamplingvs.Epsilon-Greedyvs.OptimisticInitialValuesvs.247.NonstationaryBanditsSection:42实战构建 ligentTic-Tac-Toe248.NaiveSolutiontoTic-Tac-249.Componentsofa mentLearning250.NotesonAssigning251.TheValueFunctionandYourFirstReinmentLearning252.TicTacToeCode:253.TicTacToeCode:Representing254.TicTacToeCode:EnumeratingStates255.TicTacToeCode:The256.TicTacToeCode:The257.TicTacToeCode:MainLoopand258.TicTacToeSection:43MarkovDecisionProccesses及案例实259.260.MarkovProperty261.DefiningandFormalizingtheMDP262.FutureRewards263.ValueFunction265.Bellman266.OptimalandOptimalValueFunction和实267.MDPSection:44DynamicProgramming及案例实268.DynamicProgrammingand 269.Gridworld270. tiveEvaluation案例实271.Improvement案例实272. tion案例实274. tioninWindyGridworld案例实275.Value tion277.DynamicProgrammingSection:45MonteCarlo及案例实278.Monte 279.MonteCarloEvaluation解析及案例实280.EvaluationinWindyGridworld实281.MonteCarloControl及案例实282.MonteCarloControlwithoutExploringStarts及案例实283.MonteCarloSection:46TemporalDifferenceLearning及案例实284.Temporal 286.SARSA287.QLearning288.TDSection:47ApproximationMethods及案例实289. 290.LinearModelsforReinmentLearning291.Features292.MonteCarloPredictionwithApproximation293.TD(0)Semi-GradientPrediction294.Semi-GradientSARSA3:08-----Part16–Advanced mentLearning----Section:48OpenAIGym及案例实295.OpenAI296.RandomSearch297.CartPolewithBins及案例实298.RBFNeuralNetworks299.RBFNetworkswithMountainCar300.RBFNetworkswithCartPole及案例实301. mentLearningNeuralNetwork302.OpenAIGymSection:49TDLambda及案例实303.N-StepMethods304.TDLambda及案例实305.TDLambdaSection:50Gradients及案例实306.Gradient307.GradientinTensorFlowforCartPole实308.GradientinTheanoforCartPole实309.ContinuousActionSpaces310.MountainCarContinuousSpecifics311.MountainCarContinuousTheano实战–312.MountainCarContinuousTheano实战–313.MountainCarContinuousTensorflow–314.MountainCarContinuousTensorflow–315.Gradient案例实战总结及启Section:51DeepQ-Learning及案例实316.DeepQ-317.DeepQ-LearningTechniques318.DeepQ-LearninginTensorflowforCartPole319.DeepQ-LearninginTheanoforCartPole320.AdditionalImplementationDetailsforAtari321.DeepQ-LearninginTensorflowforBreakout322.DeepQ-LearninginTheanoforBreakout323.PartiallyObservableMDPs324.DeepQ-LearningSection(无需数学和Python基础)AI本由段智华根据王家林大神AI上课内容整理编写《Spark大数据商业实战》作者，人工智能PyTorch全球师。目前自己独立研发的AI框架“”已实现DeepLearning的六大算法。非常高兴在硅谷通过网络和大家人工智能的内容，本课三个方面的内容：1、为什么一定需要AI? 2、AI为何如此强大？3、学习AI的唯一正道是什么？国内的很多朋友在学习AI的时候遇见各种麻烦和数学的问题例如项目案例的问题想理解TensorFlow或流行的人工智能框架运行原理的问题，总是不得。在这章节中逐步进行解要Python语言基础，一行一行的写代码，一行一行的测试，自己写深度学习框架、进行TensorFlow的深度学习，以及学业界突然崛起的、最流行的深度学习框架PyTorch，PyTorch来自 Pyorch虽然在工业界或商业界，主要使用的还是TensorFlow。我们自己写的深度学习框架的内核机制原理和TensorFlow、PyTorch是一致的。Hawking认为是人类历史上继爱因斯坦之后最伟大的科学家，他在2014年曾一句名言：Thedevelopmentoffullartificialinligencecouldspelltheendofthehumanrace（人工智能的发能。2016年3月，人工智能业界发生了一件世界的，阿尔法狗击败了我们这个星类体验的最美好的或者是的事情人工智能进一步发展可能会通过核或生物摧2017年7正式发《新一代人工智能发展规划明确把人工智能发展作为国家战略。作为二十一世纪的三大尖端技术之一（工程、纳米工程、人工智能，人工智能是高、精、尖的技术。人工智能三步走的规划：第一步，到2020年工智能总有力支撑进入创新型国家行列全面建成小康社会的奋斗2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平人工智能成为带动我国产业升级和经济的主要动力智能社会建设取得积极进展20302018年4月，业界发生轰动的，超过50名的人工智能专家和科学家共同韩国科学技术院的一项研究计划，这项计划使用AI研究人工智能，在现场的包括人工智能领域的一些大神，人工智能领域做出突出贡献的科学家如图1-1所示，其2000年度及2010年度的科学家中很多人参与了运动2018年4月，谷歌3000多名员工联名谷歌管理人员，谷歌和的合智能。为什么人工智能这么可怕？是深度学习加上增强学习。11AI1-2是显示人类进步的曲线图，反20052005年的进步曲线，X轴是时间，Y轴是人类的进步，人类进步曲线非常平缓。122005200520052010年、20102020年，20202030年，203020505年的时间相当于过去1320051-4所示，从数据的角度观察数据的核裂变式增长，2005年以前人类历史上总共1020151200EB7900EB7202040900EB2015202052020200530014本，、谷歌、Amazon等公司将用户数据收集起来，是否就为了做大数据？一开始151-6Hive、数据库、Python、R2020年来看，数据科学家们能处理的数据大约是数据总量的10%，如果想依赖数据科学家来处理式增长的数据是远远不够的。16Hadoop、Spark进行处理，从大数据的视角，Spark是大数据处理的计15%-20%的数据。17AI（线性回归、逻辑回归、K-means等人工智能就是深度学习、增强学习。要想体验、驾驭人工智能时代，是增强学习方向18、谷歌、Amazon业界最领先的人工智能公司，他们的所有产品都在全面的深自动驾驶和演示人工智能等，在2020年以后可以增强学习为。增强学是实时的与环境进行交互交互的能力可从环境交互中不断提升自己的也使深度学习的价值最大化。因此，2020年前要以深度学习为。就像《狮子王》中谈到的：thepastcanhurt.youcaneitherrunfromitorlearnfromit（过行代码，第三行代码......；而人工智能的，能从每次发生的中进行学习，并不断改好很多，因为PyTorch有个动态图的特性，可以随时修改图；TensorFlow是业界最PyTorch学习完成以后可以动态改变，PyTorch是业界最先进的人工智能框架。如图1-9所示，TensorFlow（）是TensorFlow公司19TensorFlow（FETURESTensorFlow、PyTorch人工智能框架已经将一些深件，哪些是，哪些是。点左上角的运行按钮，结果在output中进行显示，再次运行，可以看到开始的精确度（Testloss）大于50%，例如预测是否是邮件，结果，意味着1千封的邮件识别中可能有几封是错的，大部分预测是正确的。Activation特别重要，国内将其翻译为的难点，人工智能框架的就在这里。为什么从这一步学到下一步，从下一步又学到下一ActivationAIAI的唯一正道就是实际的商业案例学习，通过机器学习案例、深度学习案例、增强学习案例学习人工智能。不需要数学基础，不需要Python语言基础，只有在真实场景中AutoEncoders、Boltzmann_machines是深度学习推荐系统中两个最的算法，这里不是指普通机器学习的推荐系统，而是指深度学习的推荐系统，深产品，用户是给一星级评价、二星级评价，还是五星级评价。假设推一个，推荐系统能计算出的流行度等内容，这个对于投资人很重要。Self_Organizing_Maps算法可统计全Mountaincar、Python语言基础，直接就可以学习人工智能深度学习、增强学习的内容？原因很简单，例如等科学家是在解决实际问题的过程、、、步的处理，每一步的流动，就能自然而然的得到、、

Python不需要学，Python是一门面向对象的函数式编程的语言，是一门编程者体验的Python开发高手的级别。自己的人工智能框架，在框架中实现了基本的ANN(ArtificialNeuralNetwork了另外两个特别重要的算法，一个是自动编码AutoEncoders、还有一个非监督学习督学习中的AutoEncoders，也是基于神经网络的算法延伸出来的。AutoEncoders、Boltzmann_machines在实际运用中可用于推荐系统，在、谷歌、Amazon各种场合文的人工智能算法。如何去实现中的算法，这是做人工智能研究的能力之一。TensorFlow、PyTorch这么强大，需要迭代研发很多Python语言的基础之上，再改TensorFlow、PyTorch的Layer是神经网络的输入层，OutputLayerHiddenLayers是是110我们仍然打开TensorFlow（）的可视化平台，如图1-9TensorFlow可视化运行图，最左侧是数据的输入，最右侧Output是数据的输出，中间理的思路和写一个Java语言的“ oWorld”，使用一个Main，打印一行“ oJava”语理的效果就越好。在运行一下，右侧是输出的效果，代表训练的误差和测试的误差，可以看到值的变化，最后会达到变化不太明显的状态。网页左上方有个Epoch，Epoch是指都所有的数据处理了一遍，一次就是一个Epoch，不断的重复数据的处理过程，最大化的减少人工智能的，也是和传统编程不同的地方。所以，自研神经网络首先要实现这样的一个程是一样的，人类是从错误中学习的。人类感知系统如图1-11所示。人有各种感知的结论供下一步去处理。人工智能的认知过人的认知过程是一样的。111HumanNervousSystem1-2Inputt（etue（n。例如预测一下读者会不会喜欢这本书？书有很多特征的时间价格作者、Features是一个非常麻烦的过程。112Neural这些基础就放弃，说明这个权重对你影响很大，所以权重系数很大，权重可能为0.9或者0.85；外一个因素是上间，可能上间无所谓，权重可能就为0.1；课程中是否有足113ConstructingNodesofNueral0.99的基Bias因子，Bias是额外增加的一个权重。BiasWeight不一样，Bias称之为偏爱因子。1可以自行安装Anaconda的开发环境（https: /download/集成开发环境。如图1-15所示。115Anaconda进入Spyder的Fileexplorer 116选择Artificial_Inligence_From_Scratch ，单击齿轮图标，然后单击“Setconsoleworkingdirectory”，设置成为工作。这步很重要，后续的所有代码将放在这个中，工作包括了上下文信息。117NodeStructureLayersNodes如何初始化神经网络的Weight及AI阅读经验。神经网络的权重对于初学者是个难点。要实现的中的算法，这里研究的是《Improvingthelearningspeedof2-layerneuralnetworksbychoosinginitialvaluesoftheadaptiveweightsJavaJavabBean。我们先在 ligence_From_Scratch工 中建立一个 118entity在entity 119Node.py第一步：设置和Neuron在全局所处的Layer第二步：设置和Neuron全局唯一的第三步：设置和Neuron的Label名#-*-coding:utf-8-class#Neuron在全局所处的Layer#设置Neuron在整个神经网络中唯一的Layerdefset_level(self,level):self._level=level#获得Neuron在整个神经网络中唯一的Layerdefget_level(self):returnself._level#Neuron全局唯一的#设置Neuron在整个神经网络中唯一的defset_index(self,index):self._index=index#获得Neuron在整个神经网络中唯一的defget_index(self):returnself._index#Neuron的Label#设置Neuron在整个神经网络Labeldefset_label(self,label):self._label=label#获得Neuron在整个神经网络Labeldefget_label(self):returnself._label#第四步：判断当前的Neuron是否是一个#设置Neuron在整个神经网络中是否是一个defset_is_bias_unit(self,is_bias_unit):self._is_bias_unit=is_bias_unit#获得Neuron在整个神经网络中是否是一个defget_is_bias_unit(self):returnself._is_bias_unit#获得上一个Layer中所有和自己有Weight关系的Neuron的Valuedefset_input_value(self,input_value):#获得上一个Layer中所有和自己有Weight关系的Neuron的Valuedefget_input_value(self):return#当前的Neuron对接收到的输入源的所有数据进行Non-Linearity#具体的结果。接下来使用gettersetterdefset_value(self,value):和defreturnLayersNodesWeight点之间的关联关系（Bias成员weights#-*-coding:utf-8-fromentity.WeightimportWeightimportmathimportclass#Weightdefcreate_Weights(nodes,num_of_features,hidden_layers):weights=[]#整个NeuralNetwork的层数InputlayersHiddenlayersOutputtotal_layers=1+len(hidden_layers)+#记录Weight的weight_index=#Weight发生于前后两个Layers之间，所以要从总的Layerforiinrange(total_layers-#forjin#判断当前节点所在的具体的ifnodes[j].get_level()==#再次循环遍历所有的节点，目的在判断不同节点之间Layerforkin#构成WeightLayerifnodes[k].get_level()==i+#比较的Node之间不能是Bias #当我们的设置hidden_layers4,2]的时候ID0、3、8的Node为Biasifnodes[k].get_is_bias_unit()==ifnodes[j].get_is_bias_unit()==#节点所在的Layer的ID越小，就越面nodes[j]在第i层，而nodes[k]在第i+1#从nodes[j]触发到nodes[k]之间创建weight=基础)AI#5节课内从零起步(无需数学和#络的最#创建WeightValueWeight#AI#range_min=range_max=(math.sqrt(num_of_features)+init_epsion=math.sqrt(6)randomrand=range_min+(range_max-range_min)rand=rand*(2*init_epsion)-weights.append(weight)加入到weightsweight_index=weight_index+print("Theweightfrom"str(nodes[j].get_index())+"to"+str(nodes[k].get_index())+":"+return如何初始化神经网络的Weight及AI 第一步：设置和Weight的的第二步：设置和Weight的来源节第三步：设置和Weight的目标节第四步：设置和Weight的Weight.py#-*-coding:utf-8-class#Weight的的defset_weight_index(self,weight_index):self._weight_index=weight_indexdefget_weight_index(self):returnself._weight_indexWeightdefset_from_index(self,self._from_index=defget_from_index(self):returnself._from_indexWeightdefset_to_index(self,self._to_node_index=defget_to_index(self):returnself._to_indexWeightdefset_value(self,self._value=defreturn#-*-coding:utf-8-#导入要使用的Nodefromentity.NodeimportNodeclassNetworkStructure:#defcreate_nodes(num_of_features,hidden_layers):nodes=[]nodeIndex0#Neuron的ID#Inputlayer#Biasnode=nodeIndex=nodeIndex+print(node.get_label(),"\t",end=foriinprint("V"+str(i+1)+"\t",end=node=nodeIndex=nodeIndex+#Hiddenforiinprint("Hiddenlayercreation:",end=#Biasnode=nodeIndex=nodeIndex+print(node.get_label(),"\t",end=#创建该layer的forjin#创建该layer内部的node=node.set_label("N["+str(i+1)+"]["+str(j+1)+"]")nodeIndex=nodeIndex+print(node.get_label(),"\t",end=#Outputlayernode=node.set_level(1+len(hidden_layers))nodeIndex=nodeIndex+1print("Outputlayer:",node.get_label())returnNeuron_Network_Entr.py#-*-coding:utf-8-fromservice.NetworkStructureimportNetworkStructurefromservice.NetworkConnectionimportNetworkConnection#fromentity.NodeimportNode#ExclusiveOR:1instances=num_of_featureslen(instances[0])1featureshidden_layers[4,2]这里hardcode为两个HiddenlayerHiddenLayer4Neuron，第二个HiddenLayer有连个#hidden_layers=nodes=#ID0、3、8的Node为#foriin#print("Thisisabias:"+weights=NetworkConnection.create_Weights(nodes,num_of_features, Hiddenlayercreation: Hiddenlayercreation:Outputlayer:Theweightfrom1to4:Theweightfrom1to5:-Theweightfrom1to6:-Theweightfrom1to7:-Theweightfrom2to4:-Theweightfrom2to5:-Theweightfrom2to6:-Theweightfrom2to7:Theweightfrom4to9:-Theweightfrom4to10:-Theweightfrom5to9:Theweightfrom5to10:Theweightfrom6to9:-Theweightfrom6to10:Theweightfrom7to9:-Theweightfrom7to10:-Theweightfrom9to11:Theweightfrom10to11:layerHiddenLayer2Neuron12ID0、3、8NodeBias节点，ID1，2的是输入层，分别关联到4、5、6、74、5、6、79，10节点；9，10节点最后输出到输出ID11，打印出各权重的结果。本节课的作业 Python中的方法带self、与不带self的区别classNode:defset_index(self,index):node=classdefnodes=非常高兴在硅谷通过网络和大家人工智能的系列内容这节课是我们完全从零起步Python基础，你就可以开Pytorch的思想是类似的。16:00-7:00：30AI：10大机器学习案例、13大深度学习案例、7大增强学习案例。TensorFlowPyTorch等）我们的30个商业案例全是真实的商业案例，到时现场的时候大家就会发现这是非者带领一个团队开发一个人工智能框架要与在技术领域竞争或者交流3030年在人工智能领域的工作了，以Python的机器学习框架，我们从零起步开发人工智能框架，TensorFlowTensorFlow内部大致是怎么回事情，这和你听听别人讲解，而不是自己写的代家林老师这几年在硅谷，510年的时间也会将硅谷，硅谷是大数据，也是人工发人工智能框架，将实现类似Pytorch的动态图的非常先进的功能，不亚于TensorFlow、Pytorch10:30-12:002020927日。5节课内从零起步(Python基础)AI框架之第二节课：从FeedPropagationFeedPropagation功能：NodeGetterForwardPropagationsigmoidActivationNodeGetterSetter在第一节课的基础上，我们在Node.py文件中增加数据的输入和计算结果Getter通过get_value、set_valueNode.py#获得上一个Layer中所有和自己有Weight关系的Neron的Valuesdefset_input_value(self,self._input_value=input_value#获得当前Neuron中接收到的上一个Layer中所有和自己有Weight关系的的defget_input_value(self):returnself._input_value#当前的Neuron多接受到的输入源的所有数据进行Non-Linearity#接下来使用setter和getter 该非线性计算结#获得经过非线性计算后的结果并设置给当前的defset_value(self,value):self._value=value#获得当前Neuron的defget_value(self):returnself._valueForwardPropagation本节课的内容是实现前向（ForwardPropagation）算法。如下图：例如假i,j,k,…ww的值怎么算呢？通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行和运算（本节这里前向算w的输出。图中前向算法的计算（1*3+0*8+1*4）-=61#-*-coding:utf-8-#完成从InputLayer,HiddenLayers,最后得出OutputLayerimportclassdefapplyForwardPropagation(nodes,weights,instance):foriinrange(len(nodes)):ifnodes[i].get_is_bias_unit()==True:nodes[i].set_neuron_value=1#把数据输入到Input#例如说处理instanceforjinrange(len(instance)-1):#训练的时候只需要featuresvalue_of_featureinstance[j]获得该条数据中每个Feature具体的值forkin ifj1nodes[k].get_index():0的节点为Bias，所以从索引1Node开始#HiddenLayerforjinifnodes[j].get_is_bias_unit()==Falseandnodes[j].get_level()>0:target_neuron_input0接受上一个LayerNeurons和Weights target_neuron_output0经过Non-Linearity后的输出，我们这里使用Sigmoid#获得当前Neuron的target_index=nodes[j].get_index()forkin#获得和当前的Neuron关联的iftarget_index==#获得该Weight的weight_value=#获得该Weight的来源的Neuron的from_index=weights[k].get_from_index() #获得该来源Neuron的 formin #获得该ID的 iffrom_index== #获得该Neuron的具体的 value_from_neuron=nodes[m].get_value()#把Weight和相应的Value target_neuron_input=target_neuron_input+(weight_value*value_from_neuron) #一个Weight只连接一个上一个Layer的Neuron，所以不需要继续循环真个神经网络的其它Neurons'#从和Break4Sigmoid多当前的Neurontarget_neuron_output=1/(1+math.exp(- #接下来把输入值和当然Neuron采用SigmoidActivation计算后的值sigmoidActivationSigmoidSS型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数，0,1之间。实现归一化处理。SigmoidNeuron的所有的输入累计后的值进行操作，target_neuron_input通过1/(1+math.exp(-target_neuron_input))target_neuron_output。#从和Break4Sigmoidtarget_neuron_output=1/(1+math.exp(-Neuron_Network_Entry.pyInputLayerHiddenLayersOutputLayer的结果。#从InputLayer触发，经过所有的HiddenLayers的处理，最终得出OutputLayer的结foriininstance=ForwardPropagation.applyForwardPropagation(nodes,weights,#得出此次ForwardPropagationprint("Prediction:"+str(nodes[len(nodes)- Hiddenlayercreation:1 Hiddenlayercreation:2 Hiddenlayercreation:3 Outputlayer:Theweightfrom1atlayers[0]to4atlayers[1]:Theweightfrom1atlayers[0]to5atlayers[1]:Theweightfrom1atlayers[0]to6atlayers[1]:Theweightfrom1atlayers[0]to7atlayers[1]:-Theweightfrom1atlayers[0]to8atlayers[1]:Theweightfrom1atlayers[0]to9atlayers[1]:-Theweightfrom1atlayers[0]to10atlayers[1]:Theweightfrom1atlayers[0]to11atlayers[1]:-Theweightfrom2atlayers[0]to4atlayers[1]:Theweightfrom2atlayers[0]to5atlayers[1]:Theweightfrom2atlayers[0]to6atlayers[1]:-Theweightfrom2atlayers[0]to7atlayers[1]:-Theweightfrom2atlayers[0]to8atlayers[1]:-Theweightfrom2atlayers[0]to9atlayers[1]:Theweightfrom2atlayers[0]to10atlayers[1]:-Theweightfrom2atlayers[0]to11atlayers[1]:Theweightfrom4atlayers[1]to13atlayers[2]:Theweightfrom4atlayers[1]to14atlayers[2]:Theweightfrom4atlayers[1]to15atlayers[2]:Theweightfrom4atlayers[1]to16atlayers[2]:Theweightfrom5atlayers[1]to13atlayers[2]:Theweightfrom5atlayers[1]to14atlayers[2]:-Theweightfrom5atlayers[1]to15atlayers[2]:Theweightfrom5atlayers[1]to16atlayers[2]:-Theweightfrom6atlayers[1]to13atlayers[2]:-Theweightfrom6atlayers[1]to14atlayers[2]:-Theweightfrom6atlayers[1]to15atlayers[2]:-Theweightfrom6atlayers[1]to16atlayers[2]:-Theweightfrom7atlayers[1]to13atlayers[2]:Theweightfrom7atlayers[1]to14atlayers[2]:-Theweightfrom7atlayers[1]to15atlayers[2]:-Theweightfrom7atlayers[1]to16atlayers[2]:Theweightfrom8atlayers[1]to13atlayers[2]:-Theweightfrom8atlayers[1]to14atlayers[2]:-Theweightfrom8atlayers[1]to15atlayers[2]:-Theweightfrom8atlayers[1]to16atlayers[2]:Theweightfrom9atlayers[1]to13atlayers[2]:-Theweightfrom9atlayers[1]to14atlayers[2]:-Theweightfrom9atlayers[1]to15atlayers[2]:-Theweightfrom9atlayers[1]to16atlayers[2]:-Theweightfrom10atlayers[1]to13atlayers[2]:-Theweightfrom10atlayers[1]to14atlayers[2]:-Theweightfrom10atlayers[1]to15atlayers[2]:Theweightfrom10atlayers[1]to16atlayers[2]:Theweightfrom11atlayers[1]to13atlayers[2]:-Theweightfrom11atlayers[1]to14atlayers[2]:Theweightfrom11atlayers[1]to15atlayers[2]:-Theweightfrom11atlayers[1]to16atlayers[2]:-Theweightfrom13atlayers[2]to18atlayers[3]:Theweightfrom13atlayers[2]to19atlayers[3]:Theweightfrom14atlayers[2]to18atlayers[3]:-Theweightfrom14atlayers[2]to19atlayers[3]:Theweightfrom15atlayers[2]to18atlayers[3]:-Theweightfrom15atlayers[2]to19atlayers[3]:-Theweightfrom16atlayers[2]to18atlayers[3]:-Theweightfrom16atlayers[2]to19atlayers[3]:Theweightfrom18atlayers[3]to20atlayers[4]:-Theweightfrom19atlayers[3]to20atlayers[4]:Prediction:Prediction:Prediction:Prediction: instances= instances= 是0.5190028617090506，预计结果应为0，第2行数据（01）的结果值是1（1014行数据（1，1）0.5172200931191119，预计结果应为 Prediction: Prediction:Prediction:Prediction:Prediction:55Python、数学基础的情况下能够AI框架，我们这节课是第三课。前面第一节课完成的是深度学习的骨架、网络结构；第二节课的是ForwardPropagation实现，这节课实现的是BackPropagation。ForwardpropagationBackPropagation一来一回，形成了深度学习的神经网络能够学习最10:30-12:00AI2年多时201849日开始，20209272Python语言基础，围绕项目实战！如果想成为解决问题的高手，上周一至周六的课程就够301980010名，周六（2018414年30万。return#-*-coding:utf-8-#完成DeepLearningFramework的功能：Back#（不包含InputLayer）NeuronNetwork构成的#第二步：在遍历的时候计算每个Neuron#第三步：进行Derivative#第四步：通过GradientDesendent来调整WeightsclassdefapplyBackPragation(instances,nodes,weights,learning_rate): num_of_featureslen(instances[0])1记录输入的Features的个数，instance的最后一列是RealResult#循环遍历所有的TrainingDataset完成一个EpochErrorforiin #使用ForwardPropagation从InputLayerHiddenLayers,最后获得Output nodes=ForwardPropagation.applyForwardPropagation(nodes,weights, predicted_valuenodes[len(nodes)1].get_value()记录该次ForwardPropagation最终的误差 actual_valueinstances[i][num_of_features]instance的Real minor_errorpredicted_valueactual_value计算预测值和真实值之间的误 nodes[len(nodes)-1].set_minor_error(minor_error)把该误差值设置进OutputLayer中的输出节点中##因为InputLayer不参与计算，所以range #该循环遍历是从OutputLayer的前面的一个HiddenLayer开始的，或者说是从最后一个HiddenLayer开始的forjinrange(len(nodes)-2,num_of_features,- target_indexnodes[j].get_index()HiddenLayer的最后一个Neuron开始计算，然后依次向前sum_minor_error0 当前Neuron#循环遍历所有的Weights以获得以target_indexforkin #如果当前的Weight是以target_index所在的Neuron为出发节点，则说明该Weight需要多结果负(直接)责任ifweights[k].get_from_index()==target_index: affecti