机器学习入门

现在人工智能是个大热点，而人工智能离不开机器学习，机器学习中深度学习又是比较热门的方向，本系列文章就从实战出发，介绍下如何使用 MXnet 进行深度学习~

在本文中，我将介绍 TensorFlow , 帮你了解 神经网络 的实际作用，并使用 TensorFlow 来解决现实生活中的问题。

自己动手实现DeepMind的AlphaZero算法，体会AlphaZero从零开始自我对弈学习成功背后的关键思想和重要技术细节。选择相对简单且大家比较熟悉的五子棋作为实践对象，这样能更专注于AlphaZero的训练过程，同时也能通过亲自对阵，来感受训练出来的AI慢慢变强的过程。

学习使用 TensorFlow

这篇文章介绍了如何通过 TensorFlow 利用 GPU 或 / 和分布式计算进行模型训练。

《TensorFlow 实战》作者黄文坚讲解关于四大经典 CNN 网络：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net 和 ResNet 的基本原理。

TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架，相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说，TensorFlow 也是一个非常好的选择，它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日，数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程，从向量和张量的基本概念说起，一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。

一个简单和精心设计的结构对于任何深度学习项目来说都是必不可少的，所以经过大量实践和对tensorflow项目的贡献，这里是一个结合了简单性，文件夹结构的最佳实践和良好OOP设计的张量流项目模板 。