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1
1.1
人工智能简介（2学时）
3
3.1
概述
3.2
人工神经网络（4学时）
3.3.1
基本概念
3.3.2
计算图的执行
3.3.3
张量的概念
3.3.4
会话
3.3.5
常量和变量
3.3.6
神经网络的搭建
3.3.7
神经网络的搭建_上课视频
3.3.8
神经网络的优化_上课视频
3.4
进化计算（2学时）
3.5
群体智能（4学时）
3.6
粒子群优化算法
3.7
蚁群优化算法
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TensorFlow中，所有的数据都通过张量的形式来表示；张量并没有真正保存数字，它保存的是计算过程；
张量的属性：
Tensor("Add:0",shape=(),dtype=float32)
1）名字(name) : "node:src_output",node指节点名称，src_output指来自节点的第几个输出；
2）形状(shape)：张量的维度信息，shape=()
3）类型(type): 每个张量都有一个唯一的类型；TensorFlow会对参与运算的所有张量进行类型的检查，发现类型不匹配时会报错
张量的形状：
1）阶(rank)
2）形状(shape)
3）维数(dimension number)
