人工智慧實踐：TensorFlow筆記-01-開篇概述
從今天開始，從零開始學習TensorFlow，有相同興趣的同志，可以互相學習筆記，本篇是開篇介紹 Tensorflow，已經人工智慧領域的一些名詞介紹
人工智慧實踐：TensorFlow筆記-01-概述
什麼是人工智慧?
- 人工智慧：機器模擬人的意識和思維
- 艾倫·麥席森·圖靈（1912/06--1954/06），美國數學家，邏輯學家，“電腦科學之父”，“人工智慧之父”
- 人工智慧助理
谷歌 Assistant，微軟 Cortana，蘋果Siri，亞馬遜 Alexa，小米 小愛同學
什麼是機器學習？
- 機器學習是人工智慧的一種方法，是人工智慧的子集
- 機器學習是一種統計學方法，計算機利用已有資料，得出某種模型，再利用此模型預測結果
- 先使用以往資料訓練模，再用模型預測新資料的結果
隨著經驗的增加，效果會變好
- 機器學習三要素
- 1.資料 2.演算法 3.算力
- 決策樹模型
- 機器學習最主要的應用：
- 1.對連續資料的預測
- 2.對離散資料的歸類
- 機器學習的應用領域
- 計算機視覺，語音識別，自然語言處理
什麼是深度學習？
- 深度學習是機器學習的子集
- 深度學習是深層次神經網路，是機器學習的一種實現方法
- 它試圖使用包含複雜結構或者由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法
- 李彥巨集：簡單的說，深度學習就是一個函式集，如此而已
- 深度學習將特徵提取和分類結合到一個框架中，用資料學習特徵，是一種可以自動學習特徵的方法
- 深度學習是一種特徵學習方法，把原始的資料通過非線性的複雜模型轉換為更高層次、更抽象的表達
人工智慧，機器學習和深度學習的關係
什麼是 TensorFlow ？
- TensorFlow 是谷歌基於 DistBelief 進行研發的第二代人工智慧學習系統
- Tensor（張量）意味著N維陣列，Flow（流）意味著基於資料流圖的計算，TensorFlow 為張量從流圖的一端流動到另一端計算過程
- TensorFlow 是將複雜的資料結構傳輸至人工智慧神經網中進行分析和處理過程的系統
- TensorFlow 可被用於語音識別或影象識別等多項機器學習和深度學習領域，對2011年開發的深度學習基礎架構 DistBelief 進行了各方面的改進，它可在小到一部智慧手機、大到數千臺資料中心伺服器的各種裝置上執行
- TensorFlow 將完全開源，任何人都可以用
我的 TensorFlow 筆記
人工智慧概述
TensorFlow框架
神經網路優化
全連線網路基礎
- 1.MNIST資料
- 2.模組化搭建神經八股
- 3.手寫數字識別準確率輸出
全連線網路實踐
- 1.輸入手寫數字圖片輸出識別結果
- 2.製作資料集
卷積網路基礎
- 1.卷積神經網路
- 2.lenet5程式碼講解
卷積網路實踐
- 1.復現已有的卷積神經網路
- 2.用vgg16實現圖片識別
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