深度学习应用开发-TensorFlow实践教学大纲.pdf

【深度学习应用开发-TensorFlow实践教学大纲】 本教学大纲旨在提供一个全面的深度学习实践教程，特别是聚焦于TensorFlow框架的应用。课程设计注重实践，避免过于复杂的理论讲解，适合那些有一定编程基础，对人工智能有兴趣，但缺乏深厚数学和人工智能理论背景的学员。 **筑基篇**： 这一阶段主要是为学习者打下坚实的编程和基础理论根基。内容包括人工智能的简介，开发环境的搭建（如Anaconda和TensorFlow），以及Python语言的快速入门。通过Python基础的学习，学员将掌握基本的数据类型、操作和控制流程，为后续的深度学习编程做好准备。 **启航篇**： 从单一神经元的线性回归模型开始，逐步引入多层神经网络。这一部分将帮助学员理解监督学习的基本概念，如何在TensorFlow中实现线性回归，以及波士顿房价预测问题的实践。这些实例旨在让学员熟悉神经网络的基本构建和训练过程。 **进阶篇**： 深入到深度学习的核心——深度网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。这部分还会涵盖迁移学习，让学员能够利用预训练模型解决更复杂的问题。例如，MNIST手写数字识别的多层神经网络实现，以及使用Keras进行泰坦尼克号旅客生存预测。 **扩展篇**： 这部分涵盖了更高级的主题，如Keras框架的使用，TensorFlow.js用于前端的模型部署，以及TensorFlow Lite支持的移动应用开发。这将使学员具备在不同平台和环境中应用深度学习的能力。 **授课目标**： 课程旨在使学员掌握基于TensorFlow的深度学习模型选择、构建和应用技能，了解机器学习的主要理论和算法，如线性回归、神经网络、CNN、RNN和GAN。通过实战项目，学习者将具备解决实际人工智能问题的基本思路和初步的AI应用软件开发能力。 **课程大纲**： 课程包括人工智能导论、深度学习简介、Python和TensorFlow基础、线性回归实战、房价预测、手写数字识别、多层神经网络、卷积神经网络应用、模型可视化、深度梦想解析等多个主题。每个主题都配有实战练习和评估，确保学员能够理论与实践相结合，全面掌握深度学习在TensorFlow中的应用。