第一讲 带着大家梳理人工智能领域的基本概念：比如什么是人工智能、什么机器学习、什么是深度学习，他们的发展历史是什么，能用他们做什么。课后，助教会带领大家安装Ubuntu系统、Python解释器 和 Tensorflow环境，把同学们的电脑进行改造，让它变得更专业。 第二讲 串讲python语法：课程将帮同学们在最短的时间内把python语法织成网，为后续课程扫清代码关； 第三讲 讲解Tensorflow的关键词，搭建神经网络：这节课会介绍张量、计算图、会话等概念，并用Python搭建你的第一个

使用tensorflow建立全连接神经网络实现手写数字识别 windows下安装任意版本的python和tensorflow均可运行 内含详细的代码环境修改说明 包括mnist数据集

刚接触神经网络的可以参考参考，网络结构是全连接的，代码流程也比较清晰，用的MNIST数据集，运行起来也很快。

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、CNN模型结构 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow

说明 本例子利用TensorFlow搭建一个全连接神经网络，实现对MNIST手写数字的识别。 先上代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # prepare data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) xs = tf.placeholder(tf.float32, [None