我询问了前一篇我提到很推崇的那个博主学习tensorflow的方法，他是先看书籍《深度学习之Tensorflow入门原理与进阶实战》，然后再看MOOC上北京大学曹健老师的《人工智能实践：tensorflow

鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲

文章首发：xmoon.info根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow

课后练习：题目一：改为fashion_mnist数据集数据集题目二：显示y_train[0](文本)和和x_train[0](文本和图片)题目三：改变网络层数和各层神经元数：1层512个、4层每层递减512/256/128/10题目四：增加loss/acc可视化可视化题目五：更改层数和神经元数、优化器等，提升准确率fashion_mnist数据集fashion_mnist是keras自带的数据集合

做中国大学MOOC中“人工智能实践：TensorFlow笔记”的fashion数据集卷积神经网络练习时报如下错误：ValueError:Input0oflayerconv2disincompatiblewiththelayer

参考书籍《Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用》林大贵著第九章，第十章。

参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1#inception10importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow

参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1AlexNet8

参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1#vgg16importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras

参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1#resnet18importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.ker

p=11对应的代码https://github.com/MorvanZhou/tutorials北京大学人工智能实践https://www

lenet5参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras

本篇主要基于慕课的公开课《人工智能实践：Tendosflow笔记》，偏转载性质，原文为：人工智能实践：Tensorflow笔记学习（一）——人工智能概述这两年的人工智能、机器学习、深度学习，炒得火热，相信有些人跟我一样

  之前配环境是各种问题，各种bug，配得我是各种欲哭无泪，好在昨天瞅到我女票从图书馆借到的一本书《TensorflowFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》，在这么神书的指导下我成功配置了环境

360金融首席科学家张家兴博士以“数据+AI融合中台——金融领域人工智能实践”为题，揭秘了360金融在金融科技领域的前沿技术理念与实践心得。

【注】内容来自MOOC人工智能实践TensorFlow笔记课程第8讲来源：2015ICLR用于图像分类的文章：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-scaleImageRecognition

文章目录1、预备知识2、神经网络（NN）复杂度3、激活函数4、损失函数5、缓解过拟合6、优化器1、预备知识tf.where()条件语句真返回A，条件语句假返回Btf.where(条件语句,真返回A,假返回B)importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3,1,1])b=tf.constant([0,1,3,4,5])c=tf.where(tf.greater(a,

文章目录1、人工智能三学派2、神经网络设计过程3、张量生成4、TF2常用函数5、鸢尾花数据集读入6、神经网络实现鸢尾花分类1、人工智能三学派人工智能：让机器具备人的思维和意识人工智能三学派：行为主义：基于控制论，构建感知-动作控制系统（控制论，如平衡、行走、避障等自适应控制系统）符号主义：基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式。（可用公式描述、实现理性思维，如专家系统）连

文章目录1、搭建网络八股sequential2、搭建网络八股class3、MNIST数据集4、FASHION数据集1、搭建网络八股sequential用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股六步法import#import相关模块train,test#告知要喂入的训练集和测试集，即要指定训练集和测试集的输入特征x_train、x_test和训练集和测试集的标签y_train、y_

正好学院开了人工智能实践课，框架使用Tensorflow2.0。虽然没选上，但是跟着做做实验玩玩也是极好的。考虑不会有大的工程项目，跑跑学习用的数据大概还是足够了。

1、贝叶斯科技业务介绍视频展示业务介绍2、目前深度学习存在的困难（与人眼想比较）人眼切换快领域知识辅助推理人眼模糊性，记忆，推理错觉处理知识迁移类比认识遗忘知识回忆情境推理心理活动辅助认识梦境辅助认识遗传辅助学习大脑损伤特异功能人眼观察是连续的对同一物体多角度追踪观察，提取抽象物理精神层面的多重信息，而机器是单次的，不连续的，信息失真，信息干扰的。3、机器学习展望树状结构网状结构磁带卡式结构4、加

1概述-什么是人工智能？图灵测试：一种用于判定机器是否具有智能的试验方法：提问者和回答者隔开，提问者通过一些装置（如键盘）向机器随意提问。多次测试，如果有超过30%的提问者认为回答问题的是人而不是机器，那么这台机器就通过测试，具有了人工智能。人工智能：机器模拟人的意识和思维。-什么是机器学习？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。特点：随经验的增加，效果

虎嗅注：人工智能现在是科技界最前沿的话题之一。以谷歌为代表，科技巨头均在这个方向上进行巨大投入。虎嗅曾发表过一篇文章，“谷歌正在如何复制人类大脑”，介绍的是谷歌工程主管雷·库兹韦尔正在如何通过机器学习颠覆传统搜索。而斯坦福大学人工智能实验室主任AndrewNg（华裔，中文名叫吴恩达）领导的GoogleBrain项目，在人工智能方面走得更加前沿。去年6月，谷歌GoogleBrain运用深度学习的研究

Ubuntu的一些终端指令：桌面点击右键，选择OpenTerminalpwd打印当前所在哪个目录ls列出当前路径下的文件和目录mkdir目录名，新建目录cd目录名，进入指定目录python运行python解释器DowhatyouwanttodoScreenShotisshowedbelow：在Ubuntu的系统中，我们更喜欢用vim编辑器写python代码：Ubuntu自带的vim编辑器：Vim文

本博客参考：北京大学课程“人工智能实践：Tensorflow笔记”；搭建环境参数系统：Windows编程语言：Python3深度学习框架：Tens

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第三讲的内容，运用keras框架搭建神经网络模型，对一个传统数据集——鸢尾花数据集进行分类。

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第二讲的内容，主要是神经网络优化涉及的几个函数。

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第二讲的内容，主要是神经网络优化涉及的损失函数。

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第三讲的内容，对keras框架搭建神经网络的几个函数进行简单介绍。

主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始，需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程Tens

主要学习资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记。

做中国大学MOOC中“人工智能实践：TensorFlow笔记”的cifar10卷积神经网络练习时，报如下错误：ValueError:Layerconv2dexpects1inputs,butitreceived2inputtensors.Inputsreceived

tensorflow+keras-深度学习人工智能实践应用电子版pdf下载链接：https://pan.baidu.com/s/1ZcCrOzv6y__DwZDak8MXtg提取码：rme7目录····

《Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用》清华大学出版社,林大贵著。：)看的林大贵的第二本书，对新手来说很友好。

文章目录一.人工智能概述1.什么是人工智能2.人工智能、机器学习、深度学习之间的关系3.什么是机器学习4.机器学习与传统机器工作的差异5.机器学习的三要素6.机器学习最主要的应用7.机器学习的应用领域8.什么是深度学习9.神经元模型是什么10.计算机神经网络的发展（三起两落）二.Tensorflow框架1.神经网络的参数2.神经网络的实现过程3.搭建第一个神经网络4.前向传播一.人工智能概述1.什

深度学习的视频：北京大学人工智能实践：Tensorflow笔记（更新中）https://www.bilibili.com/video/av22530538慕课，网易云课堂，百度也能直接搜索到对应项目。

2019年6月1日，第一届“全国人工智能专业实践实验教学体系建设研讨会”在上海成功举办。本次会议由上海市计算机学会、上海市计算机学会人工智能专委会、上海市计算机学会教学指导委员会主办，上海大学计算机工程与科学学院、东软集团股份有限公司承办。作为首届全国人工智能专业实践实验教学体系的研讨会，本次会议共汇集了来自全国60多所高校的百余位行业专家及学者，共同探讨智能时代，实践实验教学的前沿技术。开幕仪式

8讲入门课程（代码实践课）：人工智能概念、机器学习方法、深度学习的TensorFlow框架第讲讲解内容学生可学会一人工智能、机器学习、神学学习、神经网络发展、典型应用、环境搭建二Python语法织成网Python基本用法三TensorFlow名词解释，给出神经网络八股神经网络八股四神经网络优化神经网络基本优化方法五MINIST数据集、全连接网络基础手写数字识别，输出识别正确率六MINIST数据集、

generateds.py生成数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltseed=2defgenerateds():rdm=np.random.RandomState(seed)X=rdm.randn(300,2)Y_=[int(x0*x0+x1*x1<2)for(x0,x1)inX]#1红0绿Y_c=[['red'ifyelse'blue']for

1、使用Tensorflow搭建神经网络时，通常用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，再优化神经网络的参数（权重），获得更准确的模型2、张量与计算图张量（tensor）：多维数组（列表）阶：张量的维数0阶张量就是标量判断张量是几阶的，就可以看方括号有几个，n个就是n阶张量可以表示0阶到n阶数组（列表）表示result是一个名叫add:0的张量，是一个长度为2的一维数组，数据类型是

1、图灵是人工智能之父。图灵在1950年在论文《机器能思考吗？》中提出了图灵测试，一种用于判定机器是否具有智能的试验方法把提问者C和回答者A和B分隔开，提问者多次向回答者提问，如果有30%的提问者认为对面是人而不是机器，那么这台机器就通过了图灵测试，具备了人工智能。这就是人工智能的概念，用机器模拟人的意识和思维2、现在的主流的4款人工智能助理3、人工智能的先驱他们也是在人工智能寒冬仍在坚守的科学家

 python相关：变量：是一个标签，由非数字开头的，字母，数字，下划线组成，内容包含数值，字符串，列表，元组和字典。列表：表示：a[]可用列表名【索引号】索引类表中的元素c=【1，2，3，4，5，6】，c【5】=6可以是字符串，数值，的混杂例如：c=【a，32人，43,中国】用列表名【起：止】表示切片，从列表中切出相应的元素。例如c=【1，2，3，4，5，6】，c【0:2】=【1,2】切片操作是

1，网易公开课：内蒙古大学公开课：数学分析选讲2，网易公开课：麻省理工公开课：线性代数3，中国大学MOOC：高等数学——微积分CAP（山东大学）4，中国大学MOOC：人工智能实践——Tensorflow

参考博客：【Keras-CNN】CIFAR-10https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/details/81077196#1_Data_preprocessing_12目录：https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/category/7799135【Keras-MLP】MNIST【Keras-CNN】MNIST【

thecodesofthebookcanbedownloadedonwebsite:http://www.drmaster.com.tw/download/example/MP21710_example.zip1.全连接mnist数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'defs

【致谢】内容来自mooc人工智能实践第六讲并广泛参考文章https://www.jianshu.com/p/766a2af5eb6a一、数据集生成读取文件mnist_generateds.py1.基本函数和用法

内容来自mooc人工智能实践第五讲一、MNIST数据集一些用到的基础函数语法############warmup!

主要是按照视频代码贴一下，出现的错误可以展示并给出解决方案。1#coding:utf-82#导入模块，生成模拟数据集3importtensorflowastf4importnumpyasnp5BATCH_SIZE=86seed=234557#seed(n)这样生成的随机数每次是一样的8#基于seed()产生随机数9rng=np.random.RandomState(seed)10#随机数返回32行

《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践》阅读笔记深度学习以大量矩阵模拟神经元的工作方式。矩阵运算特性：单一运算简单，但是需要大量运算，适合并行计算。

本篇博客为学习中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记课程时的个人笔记记录。具体课程情况可以点击链接查看。