简述
Python图像识别听起来令人兴奋，对吧？但是，它看起来有点令人生畏。其实没有必要害怕！本教程将教您怎么学习python还有Python基础知识以及如何使用TensorFlow。借此机会发现如何使用Python编写代码并学习TensorFlow线性回归，然后将这些原则应用于制作自动化Python图像识别软件。
用最短的时间取得最好的效果
通过本课程，您将掌握Python图像识别软件并学习动手进行实例操作。这就对了！本课程将理论与实际例子交织在一起，使您的学习体验尽可能具有身临其境，充分为您解答怎么学习python的问题并为您提供怎么学习python的指导方向和技巧。您将学习充分利用人工智能（AI）并开始更聪明更简单地工作，而不是更难。
您可以在一个下午完成这门怎么学习python的课程。它很短但充满了关键信息。整个教程分为三个部分。您将从Python图像识别开始。之后，您将转到TensorFlow基础知识。最后一节将解释如何利用CIFAR-10数据集来训练机器学习和计算机视觉算法。所有信息都将详细而稳定地解释。由于它都是简短的视频课程格式，因此很容易理解和消化。
从零开始的图像识别模型
在Python图像识别部分，您将找到怎么学习python的视频讲座，向您展示如何下载和安装Python和PyCharm。之后，您将学习Python基础知识。您将了解基本类型的变量如何工作以及如何对数字和字符串执行操作。然后，您将转向更复杂的概念以深入了解怎么学习python，如多值变量，控制流，函数和类。
在本课程的第二部分，您将学习TensorFlow。您的导师会解释它是什么以及如何设置它。您将发现常量和操作节点，占位符节点和变量节点以及如何使用和运行它们。最后，您将构建一个功能线性回归模型。
学习Python和TensorFlow之后，您将进入课程的最后一部分。本部分将介绍如何使用CIFAR-10数据集安装和导入库。您将了解如何使用PIL（Python成像库）显示和播放CIFAR-10图像以及如何从中检索数据。最后，使用您之前获得的所有知识，您将构建一个简单的图像识别模型和一个训练数据集。最后，您将测试模型，看看它是如何工作的！
简单易学并充满乐趣的学习
如果您想使用人工智能（AI），学习Python并掌握怎么学习python是至关重要的。Python是世界上最流行的编程语言之一。Python功能多样，被称为通用语言。它可以用来编程任何您想要的东西。Python是数据分析，人工智能，科学计算和后端Web开发的绝佳选择。您还可以使用Python来编写游戏，生产力工具和桌面应用程序。
好消息是Python易于学习。它是一种非常高级的编程语言，这意味着它读起来像自然语言。因此，它是开始为新手编程的完美语言。创建Python是为了易于理解和令人兴奋的使用。甚至这个名字也是对英国标志性喜剧组织Monthy Python的引用。因此，通过正确的教程来指导您了解怎么学习python，学习和使用Python将被证明是一项有趣且引人入胜的任务。
不要再浪费时间了。通过学习Python和TensorFlow以及创建工作图像识别模型，开启您的职业生涯。现在报名吧！
您将学到什么?
- 如何使用Python编写代码 如何在TensorFlow中建立线性回归模型 如何使用CIFAR-10制作图像识别模型
要求
- Windows PC, Mac OS, 或者 Linux PyCharm Community Edition 2017.2.3.
教学大纲
Course consist of total 5点 22分 of content, in total.
1: Python图像识别 部分
2: TensorFlow基础知识 部分
3: 图像识别（CIFAR-10） 部分
课程评论
Ankit K.
G R Stephen R.
Shahid H.
Harsh S.
