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〖课程介绍〗/ K- h1 i9 u; [7 Z: K$ S7 b
全民人工智能时代，不甘心只做一个旁观者，那就现在开始，从人工智能最流行的框架TensorFlow学起，本课程将手把手带你掌握TensorFlow技术，遵循从基础到实践应用的完整过程，是你通向人工智能开发的首选！
/ H4 h. n9 b; W2 D. L+ \ l* G8 \: b& J
〖课程目录〗
0 _ t+ N( ~/ R4 i* Q第1章 课程整体介绍 S; n4 U5 n& K
课程背景简介，项目成果演示，知识点和软件简介，让大家对接下来的学习心中有数, h2 y& y9 Z% y
1-1 课程整体介绍及导学" \5 X" r' K6 `8 P0 ~
8 o7 U4 z! M2 C& v* L; W第2章 人工智能基础知识0 I- s$ [( |5 P8 b4 @( R
人工智能、神经网络、机器学习、深度学习、激活函数、过拟合、卷积神经网络、循环神经网络等知识的循序渐进讲解。培养大家对课程的兴趣，了解人工智能前景，对人工智能抱持正确态度3 r2 j* Y- P- j$ Y2 r5 o3 Z# H
2-1 什么是人工智能 试看
' W+ v% \) Y" k- t+ z2-2 人工智能前景 试看
6 T* ?" v( e: }. P% d2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
* m! {, d& U E# F2-4 人工智能简史
% X2 f9 k/ u) B4 a4 ?$ y2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
" z; g3 P4 q2 X4 t0 ~2-6 什么是机器学习
! x, D# p( z* ~2-7 面对AI，我们应有的态度
2 @" {' q R6 O& j0 S/ [8 k2-8 什么是过拟合
, l1 y) G5 Y+ ^. \" R2-9 什么是深度学习
/ B% x+ M# x& w) ]& D1 i' H! D- O! d# M
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建, z+ f* I& S7 D5 G+ P
TensorFlow是什么，TensorFlow原理和前景，TensorFlow和其他框架的对比（例如 Theano，ScikitLearn，Keras，Caffe2，PyTorch等）。开发环境搭建，并提供讲师已经配置好开发环境的虚拟机镜像
: _$ u3 I7 I$ k) ~( {% T3-1 什么是TensorFlow; _: ^. z8 ~. ? W4 y1 Z( @& Z3 ~" ]
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
. y" w# Z% G4 `, P$ y+ o2 S M! F& \4 N3-3 如何学习TensorFlow" {; B1 b. t, K
3-4 TensorFlow前景
2 { a4 M) P0 Q& f- E3 A3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
. @+ c7 o! B+ t3-6 安装VirtualBox
, z" l! k3 J0 \9 P- `3-7 安装Ubuntu, |+ |+ q& N" m
3-8 配置Ubuntu系统/ \ ?3 n/ l5 D/ y6 _7 X
3-9 安装Python; b* f) |' o& F% F, p' Z
3-10 安装TensorFlow（上）
5 C5 s. V% [1 k; A( C3-11 安装TensorFLow（下）; A( F1 ~- ~& N i, a6 {
3-12 安装Python类库
! P( m% S4 F/ K5 j: Z! l7 Y; M! f, @9 \. m' k- `) K
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
* `3 p N9 f; \5 V3 FTensorFlow核心概念，TensorFlow激励函数，TensorFlow构建神经网络，TensorFlow优化器，可视化利器TensorBoard，TensorFlow解决过拟合，TensorFlow实现卷积神经网络和循环神经网络等。通过生动图文原理解释和实例，循序渐进掌握TensorFlow
( t3 N) ^& b" L ], B; U4-1 从HelloWorld开始5 z8 m% K+ b: U# e& D: p
4-2 TensorFlow的编程模式# H) E% z- ]6 |2 \
4-3 TensorFlow的基础结构
% T0 l" s6 U$ u8 J# [0 ~4-4 图和会话
+ _! c0 r( E( q3 p. Y4-5 Python常用库Numpy的使用; p8 c, @: A! `0 J. }# n9 ~
4-6 什么是Tensor（上）
8 w e% h* ^2 w3 `6 r4-7 什么是Tensor（下）
) c6 \. x' `6 Q% Z0 m4-8 图和会话原理及案例（上）! O: I' O/ x+ g# a- _
4-9 图和会话原理及案例（下）9 |1 s0 o0 P# ^! E; d
4-10 可视化利器TensorBoard（上）9 `8 \1 t, z# s/ |9 ^% t* B
4-11 可视化利器TensorBoard（下）$ V5 ?5 r: ~9 l8 K$ N8 {! _' K
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround/ A( }/ x7 d) Q' K/ M4 `
4-13 常用Python库Matplotlib+ P" k' ?& ]( }" f8 ~5 h8 j! `
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）2 q0 J3 U9 R- }0 a3 \! I+ n
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）" M. f' n9 S$ Y" r4 O0 Y7 `
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）) T8 ?) \5 H4 J, E) U9 w, t
4-17 激活函数（上）5 S3 G5 \# }! Z& Z# F' D4 O% f7 ~: S
4-18 激活函数（下）5 x+ S- h7 Q/ c$ _5 P
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）) v& Y. V) W, a4 A. n# c6 y7 S
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）, t+ j# t( i! J% H3 q
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
- c6 Y) J: T& ^, t) [/ ?! t7 `4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
) Y( z L9 {3 s8 K. q& R5 v4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）% F* N# C2 `- A) _2 V* t+ h
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点8 x8 h1 j# u( J u1 n M( h
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上): u6 T. {- l2 \0 Z3 U
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)8 L# y1 }$ H# @, Q" \! b
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)15 ~, }' c# \7 `, g
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
4 ~! Z. d$ |! q3 o' `$ d4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)( f1 z1 v2 e& \; S
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
% i2 n* g1 E/ x4 Z4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)21 z, Z! o! `+ j) u1 d
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)7 G5 f3 Y1 Q% ^, r# H( Y
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)/ Y5 j+ E* `7 ^ x" `2 i- F0 g5 D
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
- B5 t' R5 ]1 C4 D8 H1 \4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法9 l$ l/ N) c6 z( R+ k) a, |# z
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试! K K/ @! M/ ^( t) e+ t
4 M, @# U0 B7 N
第5章 案例一 会作曲的人工智能
9 U) c; G2 D' k) Q t% v* B结合RNN-LSTM开发能作出动听旋律的炫酷人工智能：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试9 T2 ]' S; H7 n3 E+ F
5-1 背景和知识点简介
7 _3 N g$ c; @6 n5-2 音乐和数学的联系
3 f7 \# g" O! r5 Q: a5-3 什么是MIDI文件
1 s/ d6 [2 y; Q q7 _% h2 H5-4 配置开发环境" j* W7 {; {7 V; T' B2 I5 o) T7 c0 D
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
! o' z: m5 r7 k/ H; ?& B4 d! m2 R5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
6 d" m3 k. Q3 v5-7 编写整个神经网络模型
+ e% ]* L: i1 v* W7 L' c, X5-8 编写从训练文件获取音符的方法
7 P1 w9 B0 g# A5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
) i2 |2 u# \$ @& O& R7 u5-10 编写训练神经网络的方法（一）
( x- W+ U, S1 D6 O6 M$ @5-11 编写训练神经网络的方法（二）
) t/ X* @1 I# d/ W& P5-12 编写训练神经网络的方法（三）
) J9 \# o; t: e# A( H- v1 v8 E5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
% q( F8 X7 E9 j; O) S5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）1 ^+ X0 U* S9 Y6 N0 k
5-15 纯TensorFlow版的预告
0 L- _/ @/ a1 Z. [1 g$ S
' A4 [5 C4 \: w4 N4 \第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
5 C/ c) c' ~0 q- ^3 J% c3 F- { k结合DCGAN开发会PS的人工智能。从此P图不用愁，分分钟搞定N多图片的创建：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试
& ?$ R6 i2 k7 H$ q) N6 d8 t6-1 背景和知识点简介4 | Y8 }' W' \1 u# U! ^
6-2 配置开发环境
$ A: [5 ?7 U2 X5 i1 V* G6-3 什么是GAN(生成对抗网络)5 A) [' W. M& |) |: B9 k6 h
6-4 什么是DCGAN+ G6 B, `5 I( u; P V
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
) w$ W3 Z4 \3 o U. ]: n6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
: I7 W. J8 k/ U, _9 ^6-7 编写DCGAN中的生成器模型/ U& Z! ~% q1 N$ O# G- I+ h
6-8 编写训练神经网络的方法（上）" ?. L5 }$ f9 @5 u! C" }6 `
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
$ J1 I+ e* _0 {) P! P: }6-10 编写神经网络生成图片的方法! b5 `8 C* c( ^; ?$ ~
6-11 代码完成和测试模型- M; P+ o# K* i4 o
6-12 纯TensorFlow版的预告4 U) B7 c# l2 p
4 R9 j- _/ B3 `6 s( V第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能. I8 b3 r' A# r b& ?
结合深度强化学习中的A3C实现会开3D赛车的人工智能，学会自动驾驶：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试
# \$ Y9 V( \: ^/ A' T2 v7-1 背景和知识点简介: E' j: |2 s. C& y5 H
7-2 强化学习的经典实验环境
2 z6 U2 C& P' E6 l" N9 ] T' }7-3 配置开发环境（1）
. B. Z5 F: F2 X9 X9 P7-4 配置开发环境（2）
0 M g% D. s: S' @7-5 什么是强化学习
$ _0 {. n8 T5 N! f8 C7-6 什么是Q Learning/ q# _3 V* v7 Z
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
" {$ ?" o2 y2 |8 r" @* `% L7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
6 k' d! l6 t3 u* L7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）) Z+ B( _2 ? E& E- ?/ w
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序5 F% y# h" z( ]* m2 R; B. q3 K
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）. Q5 \& g3 o7 S0 f% X
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
3 ]6 M, D6 s% ^. t7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）7 l! ?5 ]6 X7 T+ ?# _# q
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
; d. y* }3 _0 @( q5 D8 w7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
9 a' _' x( w/ g7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
+ Y2 a7 n0 {, r; \- Z) g, ?7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
# |' e3 N. E/ s7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序) |" o0 v4 [8 o0 q4 H* G9 F3 B
# J, B4 G2 h' M, F
第8章 知识点总结和课程延展
, K! d8 q9 ^! O/ M5 `: u知识点总结，如何学习一门知识，如何深入人工智能和TensorFlow，如何学习数学和英语，TensorFlow还能做什么，等等。7 T; {6 `; l3 L* d( Y: \: l
8-1 总结陈词和补充
2 E6 {8 V1 {9 {7 C& ], V8-2 如何学好英语
; E3 d% M6 {+ \' |1 m5 W1 e2 e* F7 M, J0 ?8-3 如何学好数学& b, L: u* x4 s: D0 ?: L
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结; \% Z, s/ Q; C9 K# Y! I2 |" f
8-5 深入AI和TensorFlow
. M8 [2 i2 Q6 k0 {; k: y! d
6 ^% C8 A) @4 W$ V6 w〖下载地址〗
$ i! u( I3 L0 A* I: |* s
7 b7 I1 M# X2 k6 e+ b* Y: z* a9 O- K
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) T2 f& t9 Y- Y4 t
$ u1 W( A$ \1 t1 k〖下载地址失效反馈〗$ |1 l! w9 V1 S! T
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com
8 X/ l# g: }0 _ y z% t0 u1 b8 Y" W2 v, e; b7 X( k) c
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