TensorFlow应用实战-1- 课程介绍及项目展示
2018-03-29 本文已影响583人
天涯明月笙
带你开发TensorFlow人工智能应用
舆论热点 & 朋友圈
- 阿尔法狗
- 人工智能Dota2
- Jarvis智能管家(取自钢铁侠中)
工业应用：
- 无人驾驶汽车
- 语音助手
- 智能医疗
TensorFlow是什么？
Google 的开源的 "人工智能系统工具"
引号是指这个说法并不是很准确
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课程主要内容
- 人工智能理论知识
- 开发工具介绍和环境配置
- TensorFlow基础练习和应用实战
课程能学到什么？
- 人工智能知识点
- Python库的使用
- TensorFlow 框架使用和应用开发
适合人群
- 人工智能初学者、
- 想要获得人工智能实战经验者
- TensorFlow学习者
课前储备
- Linux命令行基础
- Python基础
- 线性代数等数学基础
推荐文字课程: 《Linux探索之旅》
推荐视频课程: 《Linux达人养成计划》
知识点
- 人工智能: 深度学习 强化学习 神经网络 等等
- Python：各种Python常用库
- TensorFlow：原理和循序渐进使用，最终实战应用
项目成果演示
实战应用:
- 会做曲的AI
- 会Photoshop的Ai
- 会开赛车的AI
曲子样例:
生成一些卧室相关的图片，生成一些头像。人脸。
会开超级玛丽赛车的AI。模拟自动的驾驶。
理论 & 实践
一句话介绍 TensorFlow
Google 开源的基于数据流图的科学计算库，适用于机器学习
不限于用于机器学习。
logo 后面有两个阴影，不同方向投影正好是tf
TensorFlow的含义
拆字释义:
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数据流图，张量在图中流动。
TensorFlow的详细架构
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系统架构:
- 前端(编程模型) -- 负责构造计算图 -- Python C++ java go
- 后端(运行时) -- 负责执行计算图(执行整个图或图的一部分) -- C++
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TensorFlow的特点:
- 灵活性: 只要可以将计算表示成数据流图 就可以使用TensorFlow
- 跨平台: Linux，windows，Android，ios ，Raspberry Pi
- 多语言: 上层开发语言: Python C++ Java Go
- 速度快: 包含了XLA这款强大的线性代数编译器，加入之后速度变快。
- 上手快: keras，Estimators，等等高层API
新手可以不拘泥于底层的实现原理，但是多了解底层还是好的。
- 可移植: 代码几乎不加修改移植到CPU GPU TPU等等。
TPU Google发布的张量运算单元
TensorFlow的著名用途
- DeepMind(Google)的AlphaGo/AlphaGo Zero(自己实现学习)的底层技术
- Google产品: 搜索，Gmail，翻译，地图，Android，照片，YouTube。
- 特斯拉的ceo 开发出击败DOTA2世界顶级选手的AI 的OpenAI 使用TensorFlow
使用TensorFlow的中国公司
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TensorFlow官方微信公众号
最新的api以及最新的资讯。
人工智能是大势所趋，
TensorFlow ： 人工智能框架的领军产品。
因为有Google支持，必定可以走的更远。
Google成功案例； Android YouTube Chrome 地图 搜索
软件和知识点介绍
- 操作系统: ubuntu 16.04
虚拟环境安装
-
Python：2.7.x
-
Python库: Numpy Matplotlib等等
TensorFlow: 1.x
任天堂N64游戏主机模拟器: Mupen64plus
虚拟机: VirtualBox 5.x
Ubuntu是什么？
开源的Linux操作系统的发行版
如何入门Linux。Linux探索之旅
VirtualBox是什么？
一款开源虚拟机软件，本课程用于虚拟ubuntu操作系统
知识点
人工智能: 深度学习 强化学习 神经网络
Python: 各种Python常用库
TensorFlow: 原理和循序渐进使用，最终实战应用。
