在該項(xiàng)目中，你將使用描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分析對(duì)實(shí)驗(yàn)心理學(xué)中的典型現(xiàn)象——斯特魯普效應(yīng)展開(kāi)調(diào)查，為讀者提供直觀的數(shù)據(jù)可視化，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，利用統(tǒng)計(jì)推斷得出結(jié)論。

　　項(xiàng)目2：探索泰坦尼克號(hào)之謎

　　NumPy 與 Pandas 是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)諸多問(wèn)題最重要的 Python 庫(kù)。

　　在該項(xiàng)目中，你將選擇優(yōu)達(dá)學(xué)城提供的泰坦尼克號(hào)和棒球運(yùn)動(dòng)員中任一數(shù)據(jù)集，并使用 NumPy 和 Pandas 進(jìn)行分析，體驗(yàn)從提出問(wèn)題到發(fā)現(xiàn)成果的整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程。

　　項(xiàng)目3：預(yù)測(cè)未來(lái)房?jī)r(jià)

　　模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)是機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程中非常重要的一環(huán)。

　　在該項(xiàng)目中你將利用統(tǒng)計(jì)分析工具對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)建立模型，預(yù)測(cè)新房屋的銷(xiāo)售價(jià)格，并評(píng)估你的模型的表現(xiàn)好壞。

　　項(xiàng)目 4： 你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　你將學(xué)習(xí)使用 Numpy ，從零開(kāi)始搭建你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將能夠預(yù)測(cè)共享單車(chē)的使用情況。

　　項(xiàng)目 5： 圖片分類(lèi)

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最佳的方法。這些網(wǎng)絡(luò)可以檢測(cè)和識(shí)別圖像中的物體。

　　在這個(gè)項(xiàng)目中，你將學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并教它學(xué)會(huì)如何識(shí)別與分類(lèi)圖片中的物體！

　　項(xiàng)目 6： 生成電視劇劇本

　　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合處理序列型數(shù)據(jù)，如文本、音樂(lè)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)等。

　　在這個(gè)項(xiàng)目中，你將學(xué)會(huì)使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成電視劇臺(tái)詞。借助深度學(xué)習(xí)的力量，你現(xiàn)在也可以是熱門(mén)電視劇的編��！

　　項(xiàng)目 7： 開(kāi)發(fā)翻譯機(jī)器人

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)推動(dòng)機(jī)器翻譯發(fā)展的重要基石。谷歌翻譯和百度翻譯的最新版本都使用了深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，可以自動(dòng)將文本從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。

　　在這個(gè)項(xiàng)目中，你將通過(guò)“序列到序列學(xué)習(xí)”，創(chuàng)造一個(gè)可以在你與朋友聊天時(shí)即時(shí)翻譯的機(jī)器人，再也不用擔(dān)心語(yǔ)言成為友情的障礙。

　　項(xiàng)目 8： 生成人臉

　　正如 Yann LeCun 所說(shuō)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)最根本的進(jìn)步之一。

　　在這個(gè)項(xiàng)目中，你將使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）來(lái)生成原創(chuàng)的人臉圖像，看看你會(huì)“畫(huà)”出什么樣的容顏？
 

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