Anaconda 5.3.1 ▪ CUDA 10.0 ▪ Pycharm Community ANACONDA CUDA 10.0 ▪ NVIDIA显卡 CUDA 安装确认 路径添加到PATH CUDA 测试 PyTorch安装 管理员身份运行cmd PyCharm ▪ 配置Interpreter PyCharm 下一课时 回归问题 Thank You.

简 要 目 录 人工智能绪论 1.1 人工智能 1.2 神经网络发展简史 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习应用 1.5 深度学习框架 1.6 开发环境安装 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第 3 章 分类问题 AI)是有 望解决此问题的关键技术。 随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平， 如在围棋上 AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家之一柯洁，在 Dota2 游戏上 OpenAI Five 智能程序击败世界冠军队伍 OG，同时人脸识别、智能语音、机器翻译等一项 项实用的技术已经进入到人们的日常生活中。现在我们的生活处处被人工智能所环绕，尽 管目前能达 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历了三个阶段，每 个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总 结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。 但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被 称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂

文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 安装 conda conda install conda-forge::transformers 1.1.3 从源码安装 pip install git+https://github.com/huggingface/transformers 我们建议您使用 Python3.8 及以上版本和 Pytorch 2.0 及以上版本。 3 Qwen 1.2 快速开始 本指南帮助您快速上手 Qwen1.5 的使用，并提供了如下示例：Hugging 在部署时的应用实例。 1.2.1 Hugging Face Transformers & ModelScope 要快速上手 Qwen1.5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from

Release 2.0.0 Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola Aug 18, 2023 目录 前言 1 安装 9 符号 13 1 引言 17 2 预备知识 39 2.1 数据操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 750 16.3.2 安装CUDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755 16.3.3 安装库以运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 尽可能减少需要让新的从业者跟上时代的入门时间。 成熟的库应该自动化常见的任务，示例代码应该使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以 满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱 动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥， 部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。 测

�������������������������������������������������������������������������������� 5 1.4.1 PyCharm 的安装与配置 ����������������������������������������������������������������������������������������������� 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 上支持向后兼容的版本；Beta 版本是基于用户反馈的改动版 本，可能有 API/SDK 函数改动，性能有进一步需要提升的空间； 原型版本是新功能还不可以，需要开发不能通过 pip 方式直接 安装。 1.1.2 Pytorch 的模块与功能 Pytorch 当前支持绝大数的深度学习常见的算子操作，基于相 关的功能模块可以快速整合数据、构建与设计模型、实现模型 训练、导出与部署等操作。这些功能的相关模块主要有如下：

Preferred Networks 深度学习、机器学习技术 物联网 日本 2016年 C轮融资 估值20亿美元 9 不同视角的深度学习 朋友以为我做的事情 不同行业的人以为我做的事情 父母以为我做的事情 程序员以为我做的事情 我自己以为我做的事情 实际上我做的事情 10 通过这张图可以看出， 各种不同算法在输入的 数据量达到一定级数后 ，都有相近的高准确度 。于是诞生了机器学习 界的名言： 成功的机器学习应 的环境的安装 ⚫Anaconda ⚫Jupyter notebook ⚫Pycharm 详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692 3. 机器学习的背景知识-Python基础 52 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda https://www.anaconda.com/distribution/ 通常选64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 53 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http://localhost:8088/tree 54 ⚫Pycharm

pyparsing：仅用于加载DOT文件，在 pydot 安装期间自动安装。 GraphViz：将图形渲染为PDF，PNG，SVG等格式文件，需独立安装。 https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 BSD 开源协 议。它以一种简约的方式实现了框架核心，又保留了扩展性。 Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是 计算机或人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一 个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。 由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。 org/wiki/captcha 验证码（CAPTCHA）演进 https://zh.wikipedia.org/wiki/captcha 早期的Captcha验证码 "smwm" ，由EZ-Gimpy 程序产生，使用扭曲的字母和背景颜色梯度 一种更现代的CAPTCHA，其不使用扭曲的背景及 字母，而是增加一条曲线来使得图像分割 （segmentation）更困难。 另一种增加图像分割难度的方法为将符号彼此拥挤

(?1, ?) + ???(?2, ?) 50 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda ⚫Jupyter notebook ⚫Pycharm 详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692 3. 机器学习的背景知识-Python基础 51 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda https://www.anaconda.com/distribution/ com/distribution/ 通常选3.7版本，64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 52 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 中文或空格 的目录，这样在之后的使用过程 中减少一些莫名的错误。 Python 的环境的安装 54 Python 的主要数据类型 ⚫字符串 ⚫整数与浮点数 ⚫布尔值 ⚫日期时间 ⚫其它 55 Python

LSTM) • 利用用户反馈数据来补充训练样本 正在进行的探索 17 聊天机器人(chatbot) • 聊天机器人是一种聊天代理，它通过电脑程序设计与人类通过音频或文本进行 智力对话。 --维基百科 • 未来，聊天应用将被看作是新的浏览器，而机器人程序将成为新的网站。这就 是互联网的新开始。--Ted Livingston, CEO of KiK • 聊天机器人将从根本上变革每个用户对人机交互的体验。 订单查询 售后服务 其它闲聊 …… • 用户意图识别是非常 重要的一环。针对不 同的意图， 可以采用 不同的策略回应 • 用户意图识别可以采 用深度学习建模分类 你好，我买了两台空调，想问下安装 咋收费的呀？ =》售后服务 问问你，苹果6与6S的运行内存都是1G 吗? =》商品研究 订单能不能改成货到付款？ =》订单查询 23 深度学习模型： 从会话历史数据中学习回答问题 模型参数： [我的 增 票 认证 已经 成功 为什么 还 没有 给 我 寄 发票 呢]; a : [您好 请问 有 什么 可 以 帮 您 的 呢] q : [可以 有 人员 上门 帮忙 安装 调试 吗]; a : [安装 师傅 上门 安装 的] q : [零钱宝 没 得 钱 呢]; a : [您 可以 在 易付宝 里 申请 一下] q : [他 说 等下 就 送]; a : [那 您 可以 先 联系 下 厂家

实战的资料已经很多了，但是这些资料也各有优点和缺点，有 时候也很难让新手有比较好的选择。 当我们明白何为“神经网络”，何为“反向传播”时，我们就已经具备了开始搭建和训练网络 的能力。此时，最好的方法就是给我们一个由简及难的程序示例，我们能够快速搭建出一个网络， 我们可以开始训练，以及指导如何计算训练后的结果准确率等信息。 这也是我要开始写这么一本小书的初衷，我会把本小书控制在 3 小时的学习时间之内。也就 是说，只知道一丁点 的，什么是非必要的。这构成了我写这本书的初衷——从基础到模型结构的步步递进。我们不会 一次性给出一大堆可选择的内容导致学习变得复杂化，而是用到什么就讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 本章节将神经网络训练之前的准备工作进行全面介绍。但我们并不介绍如何安装 pytorch，一是由 于不同版本的 pytorch 会依赖于不同的 cuda 工具，二是因为官网资料非常齐全，也有很多博客来 介绍，因此没有必要赘述。 1.1 导入 pytorch 首先我们