本文是王家林大咖清华大学新书《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例+Alluxio解密》第2.1章节的内容，清华大学出版社将于9月份出版新书。
盘古人工智能框架引言
2017年3月21日，王家林大咖在硅谷，利用三个月的时间，于2017年6月22日实现了盘古人工智能框架，在该框架中实现了基本的ANN（Artificial Neural Network）和CNN（Convolutional Neural Network），那时还没实现RNN（Recurrent neural Network），但是实现了另外两个特别重要的算法，一个是自动编码（AutoEncoders），还有一个是非监督学习玻尔兹曼机算法（Boltzmann_ Machines），二者都跟推荐系统相关。对于深度学习中的算法，神经网络算法是必须掌握的，CNN、RNN等都是基于神经网络算法延伸出来的，包括自动编码算法，也是基于神经网络的算法延伸出来的。自动编码算法、玻尔兹曼机算法在实际中可用于推荐系统，在Facebook、谷歌、亚马逊的各种应用场景都可以看见推荐系统的身影；深度学习在图片识别、声音识别中可能暂时不那么重要。从2017年6月开始，用了将近10个月的时间，作者在自己开发的人工智能框架中试验了上述算法，这是做人工智能研究的核心能力之一。
研究TensorFlow