人工智能实践：Tensorflow笔记_北京大学

人工智能实践：Tensorflow笔记

课程详情

课程评价

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60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6分。

期末项目40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4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。