深度学习席卷互联网，你还没有跟进么？

2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，震惊了世界。人们深刻体会到了AI技术的突破带来的震撼，而深度学习的热潮也愈演愈烈。

经过几年的发展，深度学习已经成为人工智能领域最热门的技术。谷歌、亚马逊、百度、Facebook 纷纷开源了自己的深度学习框架。而支撑AlphaGo的核心技术架构，TensorFlow，以其一鸣惊人的绝对表现，凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性，自然也成为最流行的深度学习框架。但TensorFlow的强大远远不止如此，在业界众多公司的追捧和应用中，其语言接口越加丰富，对模型设计的灵活性也足以让它拓展到更多领域。

我们已知的事实是，Google Deepmind仅仅让这个架构学习了新的规则，在很短的时间内，甚至只是几个小时的零基础自我学习训练环境中，在日本将棋，国际象棋领域均以压倒性优势战胜了之前相关领域已经研发多年，优化多年的最强大的电脑系统（当然人类自然更不在话下），并已进入非对称信息博弈的领域，比如电竞。而我们更清楚的是，Google花这么大的代价做出的这套架构，绝不只是为了下棋和玩游戏，它只是用最直白最容易理解的方式证明了一下，传统技术方案的所谓智能系统，在这套新架构下，彻底不堪一击。

掌握 TensorFlow 是从事人工智能相关工作必不可少的一环。

目前，阿里、腾讯、京东、小米、网易、滴滴等国内知名互联网企业和 Airbnb、Uber、Dropbox 等硅谷明星公司，都在生产环境大规模地使用 TensorFlow。在力推TensorFlow的谷歌内部，更有超过80%的软件项目采用了TensorFlow，而且Google还设计和发布了专门基于TensorFlow架构的张量芯片，开拓了智能AI芯片的新领域，相信不久之后，各大云主机平台也会普及这种芯片为核心的硬件架构支持，到时候，中小企业也会方便的进入这一领域。

如上，大势所在，越来越多的程序员都选择通过 TensorFlow 开始自己的深度学习之路，并逐步成为专业的深度学习 / 机器学习工程师。

如果你所在的企业有大量数据，或想学习人工智能最先进的技术，TensorFlow 一定可以让你如虎添翼。

而TensorFlow 的初学者经常会遇到以下问题：

1、网上各种教程参差不齐，且各自基于不同的 TensorFlow 版本，完全照着做，难免会遇到各种奇怪的问题，有时候折腾半天都解决不了，越看越焦虑，还浪费时间。

2、TensorFlow 使用了大量的抽象概念来描述算法模型及其计算过程，譬如张量、操作、占位符、数据流图、会话等。初学者往往难以理解，如果没有详细的指导和点拨，学习起来困难重重。

3、由于初学者对 TensorFlow 的模块和架构设计缺乏整体认知，就无法根据自身需求快速学习和应用，容易胡子眉毛一把抓，皱着眉头钻研半天也抓不住重点。

是否有资源可以让你快速学习，并且入门呢？

推荐极客时间的一门内容完整、又不会过度复杂的课程：《TensorFlow 快速入门与实战》。

讲师彭靖田，是谷歌机器学习开发专家，曾为 TensorFlow 社区全球前 40 的贡献者，也是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书《深入理解TensorFlow》的作者。

另外，他还参与主导了华为2012实验室深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。

相比网上的快餐内容，这个教程不仅良心，讲的内容也不是随便抄抄改改的，而是作者在实战中的经验和总结。有些知识点（比如 SVM 的原理公式)，你花了好几个小时在网上学习也未必真能看明白，课程里就讲得十分通透，让你少走很多弯路。

如果你是一个 TensorFlow 初学者，这门课确实非常适合你。

总结一下有几个原因：

1. 课程从张量（Tensor）、变量（Variable）、操作（Operation）、会话（Session）、优化器（Optimizer）等 TensorFlow 基本概念讲起，帮你打牢基础，再进行下一步学习。

2. 实战应用由浅入深：包含了房价预测、手写体数字识别、验证码识别、人脸识别四大典型应用场景，难度和涉及知识点的复杂程度都是循序渐进的，通过合适的学习梯度帮助初学者逐步建立自信。

3. 基本概念梳理得很清晰，让你搞清楚深度学习的框架和概念。

4. 教程、课件和代码应有尽有，不仅可以辅助理解，还能综合填补知识空白点，从而找到自己的学习路径。     

学完课程后，你将获得：

• 快速掌握 TensorFlow 核心概念和架构；

• 熟练进行模型结构设计、训练及测试；

• 参数调优及损失函数设计的基本方法；

• 四个典型的 TensorFlow 应用场景实战。

无论你是立志投身人工智能行业的工程师，还是想利用深度学习为自身业务赋能的行业专家，这门课都将是一个绝佳的选择。

*友情提醒，需要一定研发经验和基础，并不适合对研发零基础的童鞋。

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