人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。在过去几十年中，人工智能的发展经历了多次高潮和低谷，但随着计算能力的增强和数据量的爆炸性增长，AI技术迎来了新的发展机遇。
机器学习和深度学习
机器学习是实现人工智能的一种方法，它通过算法赋予计算机系统学习的能力，使计算机能够利用数据来预测或决定最佳行为方式。深度学习作为机器学习的子集，其核心是利用多层神经网络来进行学习和模式识别。
深度学习的实际应用
以AlphaGo为例，它是一个由Google DeepMind开发的围棋程序，通过深度学习和强化学习的方法，在几年内超越了人类数千年的围棋经验。
2. TensorFlow 2.0 安装
TensorFlow是一个开源的机器学习库，被广泛用于训练和部署各种机器学习模型。TensorFlow 2.0引入了许多新特性，使得它更加易用和高效。
2.1 环境准备
在Windows 10上，推荐使用conda来管理Python环境，这样可以方便地建立和切换不同的工作环境。
conda安装（清华源）
# 下载 miniconda
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
# 安装 miniconda
Miniconda3-4.7.10-Windows-x86_64.exe
2.2 TensorFlow 2.0 CPU版本安装
对于不配备高性能GPU的计算机，可以安装TensorFlow的CPU版本。
# 新建TensorFlow 2.0 CPU环境
conda create -n TF_2C python=3.6
# 激活环境
conda activate TF_2C
# 安装TensorFlow CPU版本
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.3 安装 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，非常适合于数据科学和机器学习的探索性工作。
# 安装 Jupyter Notebook
pip install jupyterlab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 启动 Jupyter Notebook
jupyter notebook
2.4 测试
在Jupyter Notebook中新建一个Python项目，并运行以下测试代码，以验证TensorFlow是否安装正确。
import numpy as np
import tensorflow as tf
print(tf.__version__ )
print(tf.keras.__version__ )
# 创建一个简单的Sequential模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 生成随机数据进行训练
train_x = np.random.random((1000, 72))
train_y = np.random.random((1000, 10))
val_x = np.random.random((200, 72))
val_y = np.random.random((200, 10))
# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=10, validation_data=(val_x, val_y))
