有人说，2018年人工智能已经进入了全球爆发的时刻。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术，已“入侵”日常生活的细枝末节。

十多年前，所有的企业都在想办法互联网化，如今，所有的互联网企业都在试图AI化，据数据统计，平均每 10.9 个小时会诞生一家 AI 企业。在这样的背景下，不难想象，未来机器学习技术将会是技术人的新门槛和领域。

那么问题来了，作为一名技术者，我该如何转型/学习 AI 技术？别着急，本文将带你入门AI第一课：《手把手教你Keras实现CNN》，让你实现手写数字识别准确率达到99.6%！（附完整代码）。

在我们安装过Tensorflow后，安装Keras默认将TF作为后端，Keras实现卷积网络的代码十分简洁，而且keras中的callback类提供对模型训练过程中变量的检测方法，能够根据检测变量的情况及时的调整模型的学习效率和一些参数． 下面的例子，MNIST数据作为测试：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as pimg
import seaborn as sb         # 一个构建在matplotlib上的绘画模块，支持numpy,pandas等数据结构
%matplotlib inlinefrom sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix     # 混淆矩阵import itertools
#  keras
from keras.utils import to_categorical         #数字标签转化成one-hot编码
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten,Conv2D,MaxPool2D
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

Using TensorFlow backend.

# 设置绘画风格
sb.set(style='white', context='notebook', palette='deep')

# 加载数据
train_data = pd.read_csv('data/train.csv')
test_data = pd.read_csv('data/test.csv')
#train_x = train_data.drop(labels=['label'],axis=1)  # 去掉标签列
train_x = train_data.iloc[:,1:]
train_y = train_data.iloc[:,0]
del  train_data   # 释放一下内存

# 观察一下训练数据的分布情况
g = sb.countplot(train_y)
train_y.value_counts()

1    4684
7    4401
3    4351
9    4188
2    4177
6    4137
0    4132
4    4072
8    4063
5    3795
Name: label, dtype: int64

train_x.isnull().describe() # 检查是否存在确实值

train_x.isnull().any().describe()

count       784
unique        1
top       False
freq        784
dtype: object

test_data.isnull().any().describe()

count       784
unique        1
top       False
freq        784
dtype: object

# 归一化
train_x =  train_x/255.0
test_x = test_data/255.0