人工智能應用基礎（TensorFlow版）

單元1 深度學習與TensorFlow框架
引例描述
任務1-1 人工智能概述
任務陳述
知識準備
1．1 人工智能、機器學習與深度學習
1．2 深度學習入門方法
1．3 主流的人工智能服務平臺
1．4 深度學習的應用
任務實施
任務拓展：基于Face++和Python編程實現(xiàn)年齡、性別分析
項目實訓：百度Al開放平臺實現(xiàn)情感傾向分析
任務1-2 深度學習TensorFlow框架
任務陳述
知識準備
1．5 TensorFlow簡介
1．6 TensorFlow框架與其他深度學習框架對比
1．7TensorFlow環(huán)境搭建
任務實施
任務拓展：使用Anaconda開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)基礎編程
項目實訓：使用PyCharm開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)基礎編程
單元小結
單元2 TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡
引例描述
任務2-1 TensorFlow基礎知識
任務陳述
知識準備
2．1 基礎語法
2．2 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習
2．3 訓練及優(yōu)化網(wǎng)絡模型
任務實施
任務拓展：對指定數(shù)據(jù)進行線性回歸預測
項目實訓：非線性回歸
任務2-2 服裝服飾智能分揀
任務陳述
知識準備
2．4 數(shù)據(jù)集
任務實施
任務拓展：搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)服裝服飾智能分揀
項目實訓：手寫數(shù)字識別
單元小結
單元3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
引例描述
任務3-1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的概念
任務陳述
知識準備
3．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念
3．2 經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型
3．3 CIFAR-10數(shù)據(jù)集簡介
任務實施
任務拓展：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)貓狗分類
項目實訓：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
任務3-2 人臉識別
任務陳述
知識準備
……
單元4 神經(jīng)網(wǎng)絡可視化
單元5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
單元6 自編碼與強化學習
單元7 TensorFlow高層封裝
單元8 TensorFlow生態(tài)體系
參考文獻