TensorFlow应用实战-1- 课程介绍及项目展示

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:

1. 会做曲的AI
2. 会Photoshop的Ai
3. 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。