为了帮助人们更高效地从事深度学习研究和应用，并积极分享其研究成果，优秀的开源深度学习框架如雨后春笋般不断涌现。作为深度学习领域巨擘之一的Google也在2015年11月将自己的第二代分布式机器学习系统TensorFlow开源。虽然发布时间较晚，但凭借Google在业内广泛而巨大的影响力以及顶尖的人工智能研究水平，其代码的简洁性、部署的便利性，以及在学术研究和产品研发两端取得的良好平衡，在极短的时间内便从众多优秀的深度学习框架中脱颖而出，获得了广大开发者的强烈关注。自公开发布以来，TensorFlow始终保持着兼收并蓄的态势，不断地从其他优秀开源框架中汲取优秀特性，在广大研究和开发人员的强力推动下，不断快速迭代并大幅提升代码的效率，平均每周的代码更新量都超过了万行，所形成的社区开创了空前的活跃度。完全可以预见，TensorFlow将长期位列一流开源框架的行列。
本期讲座将主要介绍谷歌人工智能学习框架TF，另，从应用角度分析AlphaGo的实现原理，并给出一个人工智能井字棋的例子，供开发者学习使用。
