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grammarAI
Добавлен 11 апр 2024
使用Keras預測照片中的物體 (深度學習入門)
使用Keras預測照片中的物體
深度學習已經成為了電腦視覺領域的一個重要工具，尤其是在物體識別上。在這影片中，我們將介紹如何使用Keras，一個用於深度學習的Python程式庫，來預測照片中的物體。
NUM_CLASSES = 10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, NUM_CLASSES)
y_test = to_categorical(y_test, NUM_CLASSES)
print(x_train[54, 12, 13, 1])
定義類別數（10個）。
從 Keras 的 CIFAR-10 數據集中加載訓練和測試數據。
將圖像數據標準化到 [0, 1] 範圍。
將標籤轉換為 one-hot 編碼。
input_layer = Input((32, 32, 3))
x = Flatten()(input_layer)
x = Dense(200, activation='relu')(x)
# x = Dense(150, activation='relu')(x)
output_layer = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
model = Model(input_layer, output_layer)
model.summ...
深度學習已經成為了電腦視覺領域的一個重要工具，尤其是在物體識別上。在這影片中，我們將介紹如何使用Keras，一個用於深度學習的Python程式庫，來預測照片中的物體。
NUM_CLASSES = 10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, NUM_CLASSES)
y_test = to_categorical(y_test, NUM_CLASSES)
print(x_train[54, 12, 13, 1])
定義類別數（10個）。
從 Keras 的 CIFAR-10 數據集中加載訓練和測試數據。
將圖像數據標準化到 [0, 1] 範圍。
將標籤轉換為 one-hot 編碼。
input_layer = Input((32, 32, 3))
x = Flatten()(input_layer)
x = Dense(200, activation='relu')(x)
# x = Dense(150, activation='relu')(x)
output_layer = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
model = Model(input_layer, output_layer)
model.summ...
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多益/托福 閱讀測驗，多益 克漏字，解題技巧大公開(第3集)
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這篇文章的內容是一個關於老鼠和獅子的寓言故事。要回答問題並選出正確的選項，我們需要仔細閱讀文章並理解故事的情節。 1. Where were some mice playing one day ? (A) In a supermarket. (B) In a theater. (C) In a forest. (D) In an apartment. 解析： 從文章的第一句話中可以得知，老鼠們在森林裡玩耍，因此正確答案是 (C) In a forest。 2. What did one mouse hit? (A) The lion’s head. (B) The lion’s tail. (C) The lion’s leg. (D) The lion’s ear. 解析： 根據第二句話，老鼠撞到了獅子的耳朵，所以正確答案是 (D) The lion’s ear。 3. What ...
寫出遊戲邏輯程式，預備下一集神經網路遊戲
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寫出遊戲邏輯程式，預備下一集神經網路遊戲 Over You - Atch soundcloud.com/atch-music Creative Commons - Attribution 3.0 Unported - CC BY 3.0 Free Download / Stream: bit.ly/_over-you Music promoted by Audio Library
練習Python程式，模擬【太空救援】 | Python 基礎程式設計
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在這個Python程式中，我們將模擬一次太空救援 務，玩家需要前往一顆需要醫療用品的星球。過程中，玩家需要進行一些決策來確保 務順利完成。 這個程式模擬了一次太空救援 務，玩家需要前往一顆距離地球若干光年的星球進行醫療救援。程式設計簡單明瞭，並且通過隨機選擇確定了星球距離和能量單位，使得每次運行都充滿變數和挑戰。 說明: 程式開始時，會詢問玩家是否需要顯示 務說明。 若玩家選擇顯示，程式將展示一段簡短的 務說明，包括旅程大部分時間都在睡眠中，以及如何分配能量給防護罩。 隨機生成 務參數： 星球的距離 (D) 隨機選擇在100到800光年之間。 可用的能量單位 (E) 隨機選擇在400到410之間。 計算 務剩餘時間 (T)，計算方式為 D / E 100。 顯示 務資訊： 最後，程式會以裝飾線為界，顯示星球距離、能量單位及剩餘時間，讓玩家對 務有清晰的了解。 關於影...
太空怪蛇故事，學Python程式碼 | Python 基礎
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透過「太空怪蛇」這個故事，我們可以設計一個充滿挑戰和趣味的Python學習遊戲。玩家將扮演太空船上的駕駛員，必須運用Python程式設計來解決各種問題，擊敗太空中的怪蛇，並完成 務。這樣的遊戲不僅可以激發學生的學習興趣，還能讓他們在遊戲中掌握實用的Python程式設計技能。 以下是一些關於程式碼的思路和解析，可以幫助觀眾更好地理解這段程式碼： 引入隨機模組：程式碼首先從random模組引入了choice函數，用於在指定範圍內隨機選擇一個座標。 ASCII藝術圖形：bird_snake變數中包含了一個很大的ASCII藝術圖形，這增加了程式碼的趣味性和可視化效果。 顯示圖形：使用print函數直接將bird_snake變數輸出到控制台，展示這個精美的ASCII藝術圖形。 隨機座標：coordinate_numbers定義了一個從1到10的範圍，代表可能的座標位置。space_snake...
探索【深度學習】英文論文：Transformer和注意力機制
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深度學習（Deep Learning）在過去十年中經歷了快速的發展，其中Transformer和注意力機制（Attention Mechanism）是兩個重要的里程碑。這些技術在自然語言處理（NLP）、計算機視覺以及其他領域中取得了顯著的進展。 Transformer Transformer是一種基於注意力機制的神經網絡架構，由Vaswani等人在2017年提出。與傳統的循環神經網絡（RNN）和長短期記憶（LSTM）網絡不同，Transformer完全擺脫了序列順序的限制，利用多頭自注意力機制來捕捉序列中各個元素之間的關聯。這使得Transformer在處理長序列數據時，能夠更有效地捕捉全局信息。 Transformer的創新在於其編碼器-解碼器結構，該結構包含多層自注意力機制和前饋神經網絡。編碼器負責將輸入數據轉換為特徵表示，解碼器則根據這些特徵表示生成輸出。這種架構在機器翻譯、文...
多益/托福 閱讀測驗 解題技巧大公開(第2集)
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多益/托福 閱讀測驗 解題技巧大公開(第2集) 在備考多益和托福的過程中，閱讀測驗是一個不可忽視的重要部分。許多考生在面對大量資訊時容易感到壓力，但掌握一些關鍵技巧可以讓你輕鬆應對。 首先，關鍵字是破解閱讀測驗的關鍵。在閱讀文章時，迅速找到並標記出關鍵字，能幫助你更快理解文章主旨和重要訊息。這些關鍵字通常是文章的主題詞、專有名詞、數字、以及轉折詞等。 其次，學會預測。在閱讀每一段之前，根據段落標題或開頭幾句話，試著預測接下來的內容。這能夠幫助你在閱讀時有更強的目標感，並且能夠更快地抓住重點。 第三，略讀和尋讀是必備技巧。略讀（skimming）是快速瀏覽全文，抓住大意和主要觀點；尋讀（scanning）則是針對特定問題尋找答案，這在多益和托福測驗中尤其重要。掌握這兩種閱讀方法，能夠大大提升你的閱讀速度和答題效率。 此外，記得多加練習模擬題，熟悉不同題型和常見問題。在模擬練習中，刻意訓...
多益/托福 閱讀測驗 ，解題技巧大公開(第1集)
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在準備多益或托福閱讀測驗時，掌握一些關鍵的解題技巧可以顯著提升你的答題效率和準確度。以下是一篇針對一篇閱讀測驗文章的解題技巧介紹，並附有相關題目的解析。 文章內容 首先，仔細閱讀並理解文章的主要內容和結構。這篇文章討論了近視的原因、影響以及矯正方法。了解這些主要資訊後，可以更有效地回答後續問題。 主旨題 問題：The main idea of this passage is that a. lens strength affects eyesight. b. nearsightedness causes difficulty for schoolchildren. c. nearsightedness is a visual problem caused by an abnormally strong eye lens but may be easily corrected. d. ...
將卡通人物的意識轉換成 虛擬數位人 第3集，改用Kaggle平台，重新機器學習
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在《將卡通人物的意識轉換成虛擬數位人》第3集中，我們將探討如何利用Kaggle平台進行機器學習，並製作一張超小的Excel資料表，以揭發修改卡通人物命運的方法。 利用Kaggle平台進行機器學習 Kaggle作為一個數據科學競賽和學習平台，提供了豐富的數據集和強大的工具，使得數據科學家和機器學習愛好者可以輕鬆地進行實驗和模型訓練。在這一集中，我們將使用Kaggle平台來重新訓練我們的模型，目的是將卡通人物的意識轉換成虛擬數位人。 數據集 我們需要收集和準備數據集。這些數據集應該包含卡通人物的行為、對話和決策等方面的信息。這些數據將用來訓練機器學習模型，以便模擬卡通人物的意識和行為。 影片中【rick_snake.ipynb 和 Ricksss2.csv】的下載網址：github.com/deepmind-python/nltk 請手動複製 github.com/deepmind-py...
將卡通人物的意識轉換成 虛擬數位人 第二集。 Google Colab上傳程式至雲端的 Hugging Face。加載微軟DialoGPT大語言模型。修改Excel資料表，玩弄卡通人物命運。
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將卡通人物的意識轉換成虛擬數位人 第二集 在數位時代的進程中，將卡通人物的意識轉換成虛擬數位人已不再是科幻小說的情節，而是逐漸成為現實。隨著技術的發展，我們可以通過修改Excel資料表，利用機器學習技術，實現對卡通人物命運的操控，並讓其在虛擬世界中重生。 修改Excel資料表，重新機器學習 首先，我們需要準備一份包含卡通人物特徵和行為數據的Excel資料表。這些資料可以包括人物的性格特徵、台詞、動作等等。我們可以使用Excel進行數據清洗和整理，確保資料表中的數據準確無誤。接下來，我們會將這些數據輸入機器學習模型中，進行重新訓練，使模型能夠更準確地模擬卡通人物的行為和反應。 在這個過程中，我們可以自由地修改Excel資料表，調整卡通人物的性格特徵和命運走向。例如，可以改變人物的決策模式，讓其在虛擬世界中作出不同的選擇，從而改變故事的發展。這種方法不僅能讓我們深入了解機器學習的應用，還...
將卡通人物的思想和記憶轉換成虛擬數位人，載入微軟GPT語言模型， Google Colab+Pycharm設計程式
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將卡通人物《Rick and Morty》的思想和記憶轉換成虛擬數位人，載入微軟GPT語言模型：Google Colab和PyCharm設計程式介紹 隨著人工智慧和機器學習的進步，將虛構人物的思想和記憶轉換成虛擬數位人並賦予他們交互能力，已成為可能。本文將介紹如何將《Rick and Morty》中的主要角色Rick和Morty的思想和記憶轉換成虛擬數位人，並將其載入微軟的GPT語言模型，最終在Google Colab和PyCharm環境中設計程式來實現這一目標。 步驟1：角色分析與數據收集 首先，我們需要對Rick和Morty進行全面的分析，包括他們的性格特徵、語言風格和典型對話內容。我們可以通過觀看《Rick and Morty》的動畫，提取並標註大量對話數據，這些數據將用於訓練我們的語言模型。 步驟2：數據預處理 將收集到的對話數據進行清理和預處理。這包括去除噪音數據、標記對話...
第三集 多益考題 詳細解說矯正觀念 + 英文老師漏掉不說的重要公式｜不完全不及物動詞｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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請您訂閱支持！我將不斷分享多益考試的解題技巧，並揭示那些高分考生不願意公開的秘訣，尤其是在閱讀測驗的部分。 在影片中，我將詳細解析多益的題目，並對題目進行預測和修正，以形成新的考試題目。我將重點清晰地解釋重要的概念和英文老師漏掉不說的重要公式。 音樂來源：RUclips音效庫 "Wrong"
第二集：多益英文考試新技巧。我會在影片中清晰講解多益題目，並預測可能出現的新題型，同時詳述重要觀念。｜不完全不及物動詞｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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請支持訂閱！我會持續分享多益題目的解題秘訣，並揭露高分考生不願公開的技巧，特別是在閱讀測驗部分。 我會在影片中詳細解說多益題目，並預測和修改成新的考題，重點是清晰講解重要觀念。 其次，Copilot與ChatGPT的結合為多益備考提供了全新的學習體驗。Copilot能夠實時提供寫作和語法建議，而ChatGPT則可以通過對話形式，解釋複雜的語言現象，並回答學生的疑問。這兩者的互補，使得學習過程更加全面且靈活。Copilot注重實踐和即時反饋， 適合在寫作過程中使用；而ChatGPT則專注於理論知識的講解，適合在備考過程中提供深度解析。 音樂來源：RUclips音效庫 "Wrong"
多益英文考試新技巧導入AI文法功能：依存關係樹導入Copilot & ChatGPT 合併解釋/互補長短 ｜不完全不及物動詞｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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隨著科技的進步，學習語言的方式也在不斷革新。多益英文考試作為全球知名的英語能力測試，一直在挑戰考生的語言理解和應用能力。為了應對這一挑戰，新的學習技巧應運而生，其中最為亮眼的是AI技術的應用。 首先，AI文法功能的引入是多益學習的一大突破。通過依存關係樹技術，AI可以分析句子的結構，幫助學生更好地理解語法。依存關係樹能夠顯示句子中各單詞之間的關係，讓複雜的語法結構變得清晰明了。這種視覺化的語法教學方式，不僅提高了學習效率，還能讓學生在做題時更加得心應手。 其次，Copilot與ChatGPT的結合為多益備考提供了全新的學習體驗。Copilot能夠實時提供寫作和語法建議，而ChatGPT則可以通過對話形式，解釋複雜的語言現象，並回答學生的疑問。這兩者的互補，使得學習過程更加全面且靈活。Copilot注重實踐和即時反饋， 適合在寫作過程中使用；而ChatGPT則專注於理論知識的講解，適合...
電腦看懂人類語言的第一步：詞向量。 機器學習youtube教學系列課程 | 機器學習 | 語意向量空間｜ChatGPT｜AI ｜人工智慧
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在求職過程中，確定一份履歷是否與特定的工作描述相匹配是非常重要的。自動化這一過程可以節省大量時間和人力資源。本文將介紹如何使用 Gensim 庫的 Word2Vec 模型來計算履歷和工作描述之間的相似度。相似度越高，表示履歷與工作描述的相關性越高。 詳細步驟 文本數據的預處理: 首先，我們需要對文本數據進行預處理。這包括將文本轉換為小寫，移除標點符號，並將其分割成單詞列表。Gensim 提供了一個方便的 函數來完成這一步。 標籤化文本: 為了使用Word2Vec 模型，我們需要將文本標籤化。每個履歷和工作描述都會被轉換成 TaggedDocument ，其中包含單詞列表和標籤。 訓練 Word2Vec模型: 使用預處理後的文本數據來訓練 Word2Vec模型。Word2Vec 是一種將文本轉換為固定長度向量的模型，使我們可以對文本進行比較。訓練模型時，我們需要指定向量的維度、最小詞頻...
使用TensorFlow練習深度學習程式 ｜ 機器學習：語意向量空間， 自製簡易公司客服系統｜ChatGPT｜AI ｜人工智慧
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機器學習：語意向量空間， 自製簡易公司客服系統｜ChatGPT｜AI ｜人工智慧
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玩電玩遊戲，學英文 (第1集) ｜英文文法｜多益考題 詳解｜用ChatGPT 學英文
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玩電腦遊戲，AI時代 就要這樣學英文 ｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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不完全不及物動詞(第2集)+ ChatGPT-4o輔助｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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英文文法｜不完全不及物動詞 + 英文老師漏掉不說的重要觀念｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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飛碟起飛遊戲，使用Python程式 + 英文遊戲設計文章 ｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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精讀Google機器學習AI英文文章 (論文)，英文文章精讀與分析 『第2集』
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精讀Google機器學習AI英文文章 (論文)【第一集】，ChatGPT4-o輔助寫AI程式碼
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完全不及物動詞 + AI多益考題 詳細解說矯正觀念 + 英文老師漏掉不說的重要公式｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
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完全不及物動詞 AI多益考題 詳細解說矯正觀念 英文老師漏掉不說的重要公式｜學英文文法｜英文寫作｜用ChatGPT 學英文
終於明白了如何使用CIFAR-10數據集來進行圖像分類。
非常感謝這麼詳細的解說，尤其是模型架構和訓練的部分。
我按照步驟操作後，成功訓練了模型並進行了預測，結果比我預期的還好！謝謝！
看了這個視頻後，我也成功訓練了一個模型，並且在我的專案中取得了很好的效果，謝謝你的教學！ 🙃
看了這個視頻後，我也成功訓練了一個模型，並且在我的專案中取得了很好的效果，謝謝你的教學！
這個視頻非常棒！希望能看到更多類似的深度學習教學視頻，加油！
真心感謝你這麼清晰的講解，讓我這個初學者也能輕鬆上手！👏👏👏
謝謝這個詳細的教學！有個問題，為什麼學習率設為0.0005而不是0.001呢？
我照著這個教學做了一次，模型準確率達到了80%，比我之前的方法好多了！謝謝分享！ 😄
非常有幫助的視頻！建議在未來的教學中加入更多有關數據增強的內容，這樣效果可能會更好。
這個教學太棒了！我終於搞懂如何用 Keras 訓練 CNN 了，謝謝你！
好呀
good
good
希望能看到更多這樣的影片分享。
感謝分享這麼實用的學習資源。😀
學習英語考試技巧的好方法，值得推薦！
這個影片讓我對英語考試有了更清晰的理解。
這種閱讀理解題有助於學生熟悉英文故事的結構。
題目中的選項設計得很有挑戰性。
這種閱讀理解題目是準備TOEIC考試的好方法。
題目設計得很好，能夠幫助學生掌握基本的閱讀技巧。
練習這些題目有助於提高學生的閱讀理解能力。
鼠和獅子的故事真的是經典寓言，適合用來練習英文。
這些選擇題非常實用，讓學生可以練習閱讀理解技巧！
👍👍👍 来看大戏！寓教于乐!
謝謝妳有看影片，好像Python入門，台灣很少人有興趣，下次我要大轉變方向了。😂
👍👍👍 很魔幻，脑洞大开！
試試看，用魔幻方式，學程式。
按鍵提示設計得很好，避免了誤操作。
模擬太空救援的主題很吸引人，適合喜歡科幻的人。
decoration_line 的使用讓輸出結果看起來更專業。
光年距離和能量單位的隨機生成增加了遊戲的重玩性。
程式碼很適合用來教導初學者如何編寫互動式程式。
T的計算方式很有趣，但也許可以考慮更多因素。
choice(range(100,800))生成隨機距離的方式很聰明。
很喜歡這個程式的結構，簡單卻涵蓋了多種基本概念。
這樣的練習題能幫助學生理解如何將邏輯轉化為程式碼。
程式的設計很有創意，能讓人快速上手。
希望能看到更多這樣有趣的小程式，來激發學習興趣。
使用Python的內建模組random來生成隨機數，這是一個很好的示範。
這個Python程式看起來非常有趣！很適合用來學習基礎的隨機數生成和條件判斷。
👍👍👍,老师的教学方法活泼有趣，形象生动，易于理解，便于操作。在被第一次推送到老师的视频--卡通人物记忆思维转成虚拟数字人氏时，就被这种教学方式所吸引，而果断订阅了。希望老师用这种方式出一个Python教学的系列视频，以使我们这些不懂编程的小白也能轻松地学会python, 并能自己动手编一些简单的程式。
謝謝你的好評。我也在一步一步地規劃Python教學的系列視頻。
明白了如何使用random.choice來生成隨機數，受益匪淺！
我喜歡這種互動式的學習方式，感覺自己就像在玩遊戲一樣！
每次運行這個程式都會有不同的結果，太酷了！非常適合練習Python基礎知識。
這太空怪蛇和人工巨鳥的故事真有創意，我學到了如何使用random模組！
真是一個既有趣又實用的教學影片，謝謝你的分享！
很酷的教學方式！我會把這個分享給我的朋友們！
謝謝你的分享，這個教學真的讓我更愛上Python了！👋👋👋
喜歡這種互動式的教學方法，真的幫助很大！
這個故事真的很有創意，用來學Python再適合不過了！