人工智能实践:Tensorflow笔记
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spContent=​这是人工智能入门课,将用八次课帮你梳理人工智能概念、机器学习方法、深度学习框架。如果你还不知道什么是人工智能、机器学习、深度学习,欢迎进来学习交流。结课时,你将会用Python搭建人工神经网络,实现特定物体的识别。一起编码感受人工智能 机器学习 深度学习吧!
—— 课程团队
课程概述

课程会以投影的形式,帮你梳理tensorflow的用法,希望你用纸质笔记本记录下每个打着对勾的知识点;会用录屏的形式,带你编写代码,实现实际应用,希望你用电脑复现课程的案例。每次课后,助教会分享他的tensorflow笔记和源代码,帮你查漏补缺。

授课目标

学会使用Python语言搭建人工神经网络,实现图像分类。

课程大纲
证书要求

满分100分,达到60分为合格,达到90分以上为优秀。

期中项目50分:编写Python代码,实现输入手写数字图片,输出预测的数值。识别准确率达到90%为合格:课程给出十张手写数字图片,每正确识别一张得5分。

期末项目50分:编写Python代码,复现卷积神经网络,输入一张图片,识别出图片的内容。识别准确率达90%为合格:课程给出十张图片,每正确识别一张得5分。


参考资料

《Tensorflow:实战Google深度学习框架》 郑泽宇,顾思宇 著,电子工业出版社

《深度学习》赵申剑,黎彧君,符天凡,李凯 译,人民邮电出版社


有空时,可以看看电影 《人工智能》 让自己充满热情地进入这个领域。