人工智能实践：Tensorflow笔记_北京大学

人工智能实践：Tensorflow笔记

课程详情

课程评价

spContent=这是人工智能入门课，将用八次课帮你梳理人工智能概念、机器学习方法、深度学习框架。如果你还不知道什么是人工智能、机器学习、深度学习，欢迎进来学习交流。结课时，你将会用Python搭建人工神经网络，实现特定物体的识别。一起编码感受人工智能机器学习深度学习吧！

—— 课程团队

课程概述

课程会以投影的形式，帮你梳理tensorflow的用法，希望你用纸质笔记本记录下每个打着对勾的知识点；会用录屏的形式，带你编写代码，实现实际应用，希望你用电脑复现课程的案例。每次课后，助教会分享他的tensorflow笔记和源代码，帮你查漏补缺。

授课目标

学会使用Python语言搭建人工神经网络，实现图像分类。

课程大纲

证书要求

满分100分，达到60分为合格，达到90分以上为优秀。

期中项目50分：编写Python代码，实现输入手写数字图片，输出预测的数值。识别准确率达到90%为合格：课程给出十张手写数字图片，每正确识别一张得5分。

期末项目50分：编写Python代码，复现卷积神经网络，输入一张图片，识别出图片的内容。识别准确率达90%为合格：课程给出十张图片，每正确识别一张得5分。

参考资料

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》郑泽宇，顾思宇著，电子工业出版社

《深度学习》赵申剑，黎彧君，符天凡，李凯译，人民邮电出版社

有空时，可以看看电影《人工智能》让自己充满热情地进入这个领域。