theano_人工智能是未来的发展趋势
theano，人工智能是未来的发展趋势？
人工智能的学术分支比较复杂，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。人工智能在编程方面需要有比较深的要求。我感觉现在比较流行的语言一般为python。
学习人工智能AI需要下列最基础的知识：
1.需要高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等数学基础。
2.需要人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法的积累。
3.需要掌握编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如：python。
4.如果深入到硬件的话，模电数电等等基础。
人工智能一般最佳的黄金年龄是三十岁之前。毕竟需要学习的基础理论过于庞大。超过三十岁，又没有基础的不建议考虑。
python如何实现人脸识别？
翻出我曾经写的一篇文章来介绍这个问题。
为大家带来一篇 初步使用Keras深度学习破解验证码 的文章。 当然我们这里识别的是普通验证码，是Laravel常用的验证码库
Captcha for Laravel 5
如下图，又5个数字字母所组成的验证码。我用PHP一共生成了5万个验证码。后面也会提供给大家
导入所需的库
这里我们还是使用Keras，底层使用Tensorflow做为底层库。
本次使用的模型是简单的卷积神经网络模型，后面也会使用更加复杂的模型
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。
配置参数
加载数据
训练模型的时候，我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据，一种是直接全部载入内存，然后开始训练，一种是定义一个数据生成器，然后利用 fit_generator 分批加载数据来训练。
因为样本是5万张，但是只有200多M，可以一次性载入内存。
最后会生成pickle文件。python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。
如果使用我保存好的pickle文件，可以不用执行下列步骤
加载数据，读取pickle文件
创建模型
开始训练模型
训练完成，进行验证
改进
对于这种按顺序的文字验证码，还有一种更好方法可以使用，那就是循环神经网络来识别序列。 我会在后面继续介绍如何用循环神经网络构建模型。
代码地址：https://github.com/szpnygo/keras-cnn-captcha
Pickle地址：https://pan.baidu.com/s/1i4JiZOT
法国十大女歌手？
No.10 ：Clara Luciani
No.9 ：Camélia Jordana
No.8 ：Charlotte Gainsbourg
No.7：Chris（Christine And The Queens）
No.6 ：Jenifer
No.5 ： Vanessa Paradis
No.4 ： Zazie
No.3 ： Françoise Hardy
No.2 ： Louane
No.1 ：Mylène Farmer
ai算法工程师需要什么专业？
1. 专业要求：硕士及以上学历，数学、计算机、电子信息、软件工程、新能源、自动化、电力系统等理工科相关专业。
2. 技能要求：1）熟悉机器学习常用算法，熟悉深度学习开发平台，如Caffe/TensorFlow/Theano/Pytorch等，有深度网络开发经验；
3. 优选条件：1）有过FPGA开发、计算架构设计经验者优先；2）对小样本、域迁移学习、视觉Transformer、无监督/半监督学习、神经网络可解释性等其中某领域有深度了解者优先；3）具有互联网公司或能源行业算法实习经验优先；算法比赛中取得top10%名次优先。
python都会涉及到哪些流行框架？
python都会涉及到哪些流行框架，取决于你的技术工种是什么。
比如python流行的web框架有：Django、TurboGears、web2py、Flask、Bottle等；
python流行的爬虫框架有：Scrapy、PySpider、Crawley、Portia、Newspaper、Beautiful Soup、Grab、Cola、Python-goose、mechanize等；
常见机器学习库
1）Scikits_Learn：
Scikits-learn，又称为sk-learn，是一个基于Numpy与SciPy的Python库。Sk-learn被认为是用于处理复杂数据的最优秀的机器学习库之一。它包含了大量用于实现传统机器学习和数据挖掘任务的算法，比如数据降维、分类、回归、聚类、以及模型选择等。
随着时间的发展，sk-learn不断演进。其中包括它加入了交叉验证功能，提供了使用多个衡量指标的能力。许多的训练方法都得到了一定的改进，如逻辑回归、近邻算法（KNN）等。
2）LightGBM：
Gradient Boosting是最好和最受欢迎的机器学习库之一，它通过使用重新定义的基本模型和决策树来帮助开发人员构建新算法。 因此，有专门的库被设计用于快速有效地实现该方法。这些库包括LightGBM, XGBoost, 和CatBoost。这些库互为竞争对手，同样使用了几乎相同的思路来解决一个共同问题。这些库都提供了高度可扩展，优化和快速的梯度增强实现，使其在机器学习开发人员中很受欢迎。 因为大多数机器学习开发人员通过使用这些算法赢得了机器学习竞赛。
6、常见深度学习库
1）tensorflow：
Tensorflow把神经网络运算抽象成运算图（Graph），一个运算图中包含了大量的张量（Tensor）运算（而张量实际上就是N维数据的集合）。神经网络运算的本质是通过张量运算来拟合输入张量与输出张量之间的映射关系。
并行运算是Tensorflow的主要优势之一。也就是说你可以通过代码设置来分配你的CPU、GPU计算资源来实现并行化的图运算。
Tensorflow使用了类似XLA（Accelerated Linear Algebra/加速线性代数）等技术对运算过程进行过优化，以保证其能够灵活地调用计算资源的同时保持高效的运算速度。
Tensorflow框架中所有的工具库都是用C或者C++来编写，但它提供了用Python来编写的接口封装。事实上，你用Python编写的神经网络模型最终会调用基于C和C++编写的Tensorflow内核来执行运算。
2）Keras：
Keras本质上是对Tensorflow、Theano等基础框架作进一步的封装，以提供统一的API来简化神经网络的构建与训练。如果你打算以Tensorflow作为后端基础框架，则必须遵循以下架构图：
keras提供了非常简明的机制来表达神经网络结构，也提供了许多工具用于神经网络模型的编译、数据的处理、以及网络结构的可视化等等。
再有，Keras提供了许多预处理的数据集，比如MNIST，和预训练的模型，比如VGG、Inception、 ResNet等等。
3）Theano：
Theano 的工作原理与 Tensorflow 相似，但要比Tensorflow 低效。因此它不适用于生产环境。
4）PyTorch：
PyTorch是最大的深度学习库，允许开发人员通过加速GPU执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。 除此之外，PyTorch还提供丰富的API，用于解决与神经网络相关的应用问题。
