![2019年最新 TensorFlow 学习路线图](https://static001.infoq.cn/resource/image/69/26/6920287d0b8fa6bfd243d05afdce9426.jpg)
平均年薪 30 万,经济寒冬挡不住 AI 人才的火热
互联网行业遭遇寒冬,企业纷纷裁员缩招,而 BAT 和硅谷明星公司对 AI 人才的投入却并不见放缓。为争夺相关人才,给应届毕业生开出的平均年薪高达 30 万。
而 TensorFlow 作为当下最流行的深度学习框架,已然成为 AI 领域的技术人员必须掌握的技能。
如果你是人工智能方向的学生,通过掌握 TensorFlow,可将研究课题中的问题快速落实到代码上,全面提升复现论文实验结果和开发全新模型的效率,并为毕业求职提前积累优势。
如果你是数据科学家和算法工程师,在对 TensorFlow 的设计理念、架构和运作机制有一定的了解后,就能编写出更加高效的深度学习和机器学习模型,解决生产和生活中的实际问题。
如果你是打算转行到人工智能行业的工程师,那么 TensorFlow 将是一个绝佳入口,在使用它的过程中,你可以掌握深度学习相关的基础概念和理论,并快速上手一些简单可用的项目,强而有力地开启自己的转型之路。
通过 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
推荐课程:
极客时间《零基础学 Python》视频课程
推荐书籍:
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/6f/9f/6fb771de82149f8268e474f321582e9f.png)
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:
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/69/a8/6960c4c0c1b322cf630be4c6cd1038a8.png)
2.统计学
推荐书籍:
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/4b/59/4bf636fb049b684d5f2c6f7b6c85fd59.png)
三、基础 AI 理论知识
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/a2/2e/a226b91818c1712907a7cff9215c9f2e.jpg)
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/09/6e/093dd98ce60ec7c27dea93afa99c6d6e.jpg)
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
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/ba/32/ba71ab3fc7b247c1fdf22e7f86de4632.jpg)
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/0f/c3/0fff7e03983ea2370262b8ff9188cbc3.jpg)
进阶篇
![](https://static001.infoq.cn/resource/image/ae/5c/ae2e29f81f70155b52a9eaa30d34635c.jpg)
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。
你可以先做一个房价预测模型,通过这个项目你将学会:
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
接下来,你可以来挑战手写体数字识别,通过这个项目你将掌握:
MNIST 数据集
基础神经网络知识
Softmax 网络
CNN(卷积神经网络)
如果上面都难不倒你,那接下来可以尝试更高难度的验证码识别,通过这个项目你将学会:
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
最后,可以尝试挑战下终极大 BOSS ——人脸识别,通过这个项目你将学会:
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
以上四个实战项目,均收录于我在极客时间开设的视频课《TensorFlow 快速入门与实战》中,做完这四个实战项目,你就已经踏进 TensorFlow 的大门了,不妨用它来自创一些好玩的项目吧。
我是谁?
我是彭靖田,谷歌机器学习开发专家,开源项目 Kubeflow 维护者,极客时间视频课程《TensorFlow 快速入门与实战》作者,曾为 TensorFlow 社区全球前 40 的贡献者,著书《深入理解 TensorFlow》,是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书。
曾参与主导了华为 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,后以技术合伙人的身份加入才云科技,负责 AI Cloud,并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。目前在 LD Research(了得研究院)任职 CEO 。
评论