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TensorFlow 走上 AI 之路，你要具备以下基础：
一、 掌握基本的 Python 编程语法
1. 变量、函数、模块
2. 字符串及其操作
3. 列表与元组
4. 条件、循环等控制流
5. 面向对象与类
推荐书籍：
二、必备数学基础
1. 线性代数
推荐课程：《麻省理工公开课：线性代数》
推荐书籍：
2. 统计学
推荐书籍：
三、基础 AI 理论知识
TensorFlow 必备知识要点
具备入门基础后，你可以按照以下学习路径，完成 TensorFlow 的系统学习。
入门篇
进阶篇
四大典型 TensorFlow 应用场景实战
当然，仅仅掌握理论是不够的，动手才是最好的学习。
先做一个房价预测模型：
- 什么是数据流图
- 如何用 TensorBoard 可视化数据流图
- 如何用 TensorFlow 实现预测模型
手写体数字识别：
- MNIST 数据集
- 基础神经网络知识
- Softmax 网络
- CNN（卷积神经网络）
更高难度的验证码识别：
- 如何生成自己需要的数据集
- 如何设计模型结构
- 如何做模型预训练
- 如何做模型网络结构优化
- 如何进行模型参数调优
挑战下终极人脸识别：
- 几个常见的人脸识别数据集
- 常用的人脸识别算法
- 损失函数设计方法
- 模型训练过程与分析方法
- 模型测试与分析方法