TensorFlow 走上 AI 之路，你要具备以下基础：
一、 掌握基本的 Python 编程语法
1. 变量、函数、模块
2. 字符串及其操作
3. 列表与元组
4. 条件、循环等控制流
5. 面向对象与类
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二、必备数学基础
1. 线性代数
推荐课程：《麻省理工公开课：线性代数》
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2. 统计学
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三、基础 AI 理论知识
TensorFlow 必备知识要点
具备入门基础后，你可以按照以下学习路径，完成 TensorFlow 的系统学习。
入门篇
进阶篇
四大典型 TensorFlow 应用场景实战
当然，仅仅掌握理论是不够的，动手才是最好的学习。
先做一个房价预测模型：
- 什么是数据流图
- 如何用 TensorBoard 可视化数据流图
- 如何用 TensorFlow 实现预测模型
手写体数字识别：
- MNIST 数据集
- 基础神经网络知识
- Softmax 网络
- CNN（卷积神经网络）
更高难度的验证码识别：
- 如何生成自己需要的数据集
- 如何设计模型结构
- 如何做模型预训练
- 如何做模型网络结构优化
- 如何进行模型参数调优
挑战下终极人脸识别：
- 几个常见的人脸识别数据集
- 常用的人脸识别算法
- 损失函数设计方法
- 模型训练过程与分析方法
- 模型测试与分析方法