“冯玥童”版本间的差异

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== 专业特长 ==
 
== 专业特长 ==
 
*社会学
 
*社会学
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*ArcG2S
+
*ArcGIS
 
*英语
 
*英语
 
*西班牙语
 
*西班牙语
 
*金融学
 
*金融学
 
*统计分析
 
*统计分析
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== 10.20学习日志 ==
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*了解了人工智能的基本原理和发展
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*安装python和其他相关工具
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**[https://www.python.org/downloads/ Python下载]
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**[https://www.continuum.io/downloads Anaconda下载]
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**[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/ Tensorflow下载]
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*Python Tensorflow Basics 学习
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**安装Jupyter Notebook
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<code>pip install jupyter notebook</code>
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**学习一些函数的编写
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== 10.27学习日志 ==
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*深度学习
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**AI-Machine Learning （Task任务 Parameter度量 Experience经验集）在T上的P随着E的提升而提升
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***监督性学习Supervising----神经网络拟合（NN）、深度学习（Deep Learning）
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****分类Classify
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****回归Regression
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***非监督性学习
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***（强化）
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*体验
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**手势操控吃豆豆游戏
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***图像分类问题
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***[https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/webcam-transfer-learning/dist/index.html 吃豆豆]
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**软件画猫
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***按照时间的序列RNN问题
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***[https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/index.html 画猫]
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**Playground游戏
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***分类问题
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***体验根据所给音乐文件自动生成某种乐器同样的曲调的程序
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***[https://piano-scribe.glitch.me/ 钢琴游戏]
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**神经元体验
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***改变神经元层数和个数来调整系统生成拟合函数图像
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***
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[https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=regplane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.18251&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false 神经元]
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***Q&A
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****神经元Layer互换的问题？每次的步数差距大？
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****随机梯度下降法 随机取点拟合 但可以保证最终拟合
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***过拟合问题
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****loss function=0但预测性下降
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****Training loss低但Test loss高
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***欠拟合问题
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****梯度下降法GD  learning rate太大的话容易走过头
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****Test rate 测试集与训练集的比例
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****Batch size越大掉的越快，内存消耗越大
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== 11.03学习日志 ==
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*体验利用摄像头判断物体，并进一步了解了其原理
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*了解了具有语音识别的天猫音箱
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*观看了能跳舞的机器人
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== 11.24学习日志 ==
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*体验机器人
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**学习了智能机器人的发展和使用场景
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**安装机器人操作软件
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**为机器人编辑动作
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*开题报告
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**负责选题原因&背景部分
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**老师的建议
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***适当减少调研在其中占的比重，提高与课程的结合度
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***可以通过视频、表演等把案例展示这一部分具体化
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*参观创客大赛

2018年11月28日 (三) 08:41的最后版本

社科51班

她的爱好

  • 读书
  • 音乐
  • 舞蹈
  • Hip-hop
  • 语言学习
  • 人文社科
  • 哲学
  • 民乐

专业特长

  • 社会学
  • ArcGIS
  • 英语
  • 西班牙语
  • 金融学
  • 统计分析

10.20学习日志

pip install jupyter notebook

    • 学习一些函数的编写

10.27学习日志

  • 深度学习
    • AI-Machine Learning （Task任务 Parameter度量 Experience经验集）在T上的P随着E的提升而提升
      • 监督性学习Supervising----神经网络拟合（NN）、深度学习（Deep Learning）
        • 分类Classify
        • 回归Regression
      • 非监督性学习
      • （强化）
  • 体验
    • 手势操控吃豆豆游戏
    • 软件画猫
      • 按照时间的序列RNN问题
      • 画猫
    • Playground游戏
      • 分类问题
      • 体验根据所给音乐文件自动生成某种乐器同样的曲调的程序
      • 钢琴游戏
    • 神经元体验
      • 改变神经元层数和个数来调整系统生成拟合函数图像

神经元

      • Q&A
        • 神经元Layer互换的问题？每次的步数差距大？
        • 随机梯度下降法 随机取点拟合 但可以保证最终拟合
      • 过拟合问题
        • loss function=0但预测性下降
        • Training loss低但Test loss高
      • 欠拟合问题
        • 梯度下降法GD learning rate太大的话容易走过头
        • Test rate 测试集与训练集的比例
        • Batch size越大掉的越快，内存消耗越大

11.03学习日志

  • 体验利用摄像头判断物体，并进一步了解了其原理
  • 了解了具有语音识别的天猫音箱
  • 观看了能跳舞的机器人

11.24学习日志

  • 体验机器人
    • 学习了智能机器人的发展和使用场景
    • 安装机器人操作软件
    • 为机器人编辑动作
  • 开题报告
    • 负责选题原因&背景部分
    • 老师的建议
      • 适当减少调研在其中占的比重，提高与课程的结合度
      • 可以通过视频、表演等把案例展示这一部分具体化
  • 参观创客大赛
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