人工智能实践：TensorFlow笔记-01-开篇概述
从今天开始，从零开始学习TensorFlow，有相同兴趣的同志，可以互相学习笔记，本篇是开篇介绍 Tensorflow，已经人工智能领域的一些名词介绍
人工智能实践：TensorFlow笔记-01-概述
什么是人工智能?
- 人工智能：机器模拟人的意识和思维
- 艾伦·麦席森·图灵（1912/06--1954/06），美国数学家，逻辑学家，“计算机科学之父”，“人工智能之父”
- 人工智能助理
谷歌 Assistant，微软 Cortana，苹果Siri，亚马逊 Alexa，小米 小爱同学
什么是机器学习？
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机器学习是人工智能的一种方法，是人工智能的子集
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机器学习是一种统计学方法，计算机利用已有数据，得出某种模型，再利用此模型预测结果
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先使用以往数据训练模，再用模型预测新数据的结果
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随着经验的增加，效果会变好
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机器学习三要素
- 1.数据 2.算法 3.算力
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决策树模型
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机器学习最主要的应用：
- 1.对连续数据的预测
- 2.对离散数据的归类
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机器学习的应用领域
- 计算机视觉，语音识别，自然语言处理
什么是深度学习？
- 深度学习是机器学习的子集
- 深度学习是深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法
- 它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法
- 李彦宏：简单的说，深度学习就是一个函数集，如此而已
- 深度学习将特征提取和分类结合到一个框架中，用数据学习特征，是一种可以自动学习特征的方法
- 深度学习是一种特征学习方法，把原始的数据通过非线性的复杂模型转换为更高层次、更抽象的表达
人工智能，机器学习和深度学习的关系
什么是 TensorFlow ？
- TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统
- Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程
- TensorFlow 是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
- TensorFlow 可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构 DistBelief 进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行
- TensorFlow 将完全开源，任何人都可以用
我的 TensorFlow 笔记
人工智能概述
TensorFlow框架
神经网络优化
全连接网络基础
- 1.MNIST数据
- 2.模块化搭建神经八股
- 3.手写数字识别准确率输出
全连接网络实践
- 1.输入手写数字图片输出识别结果
- 2.制作数据集
卷积网络基础
- 1.卷积神经网络
- 2.lenet5代码讲解
卷积网络实践
- 1.复现已有的卷积神经网络
- 2.用vgg16实现图片识别
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