% A+ v3 S2 [" @& R7 r' r+ m& u& R* {% w5 a* t
〖课程介绍〗% C! p" E4 I0 x; L4 t
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！
y2 `6 x6 V" J5 u" B
; w# F0 V& R2 z〖课程目录〗) R2 v, d; c. K3 a
第1章 课程整体介绍& @* S7 t4 h" ~. y
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, Y/ e9 X$ C4 W8 v$ r
1-1 课程整体介绍及导学$ ~+ f9 J9 q) s
: }4 K, q1 g$ r. h5 S
第2章 人工智能基础知识
) W5 Z6 U4 c: s6 n: D2 e. Z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
/ o: y/ U c6 P. w. X2-1 什么是人工智能 试看
$ K. Q8 ~! q# R$ Y3 C y B2-2 人工智能前景 试看
; S( W7 d" D$ W$ c! ?2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
/ W9 ?, O$ Y5 }% t- o2-4 人工智能简史
" d- W x9 } J+ ^2 s2-5 AI、机器学习和深度学习的关联: ^/ v$ q# s# p7 G0 B; T
2-6 什么是机器学习
( }, i8 e3 f4 |2-7 面对AI，我们应有的态度+ n5 j9 Q7 M0 c9 T7 _$ o
2-8 什么是过拟合! m7 |$ A7 T6 a/ Z' v* a9 m
2-9 什么是深度学习
3 e: t+ l# E% g, Z0 d& ]
4 m5 B0 p; M5 M: ^第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
9 F4 ]* D4 j2 R+ S7 b- MTensorFlow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5 p& Q( G6 x7 }. Z' M- x) R
3-1 什么是TensorFlow( P% i" f4 v5 J, c0 S
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1' \4 |- `2 }& k- F
3-3 如何学习TensorFlow
) o* ^. S$ s' P; a3-4 TensorFlow前景
$ L5 I! s9 a }" @8 @3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
5 H G/ z9 d$ P, `. ]+ _3-6 安装VirtualBox, F* u" J/ k! I& _3 D) l& J% k
3-7 安装Ubuntu" `! b5 ]9 D9 G. P( U
3-8 配置Ubuntu系统
- U- U, [) H; e0 h" i+ }3-9 安装Python
5 }$ y5 `8 v6 G% @3 ]: B) a# F& m6 S3-10 安装TensorFlow（上）
4 S9 j- Q0 I/ \ _2 j7 |- f: b L8 a3-11 安装TensorFLow（下）
6 l! _3 L& e8 M3-12 安装Python类库) P/ l0 E) \1 o) S8 o9 h
' j/ J+ p( g0 |7 B0 T+ U第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）% `9 p' V& @7 E3 ~" o8 Q2 b ~
TensorFlow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TensorFlow5 v3 m# S4 ~& P3 b1 y
4-1 从HelloWorld开始
0 \2 Q8 S; `- X6 c8 A4 o, s" m4-2 TensorFlow的编程模式0 Y' H0 K3 U' r0 y( F
4-3 TensorFlow的基础结构
! m' b# p6 j% A4 k$ }& W; Y4-4 图和会话
y3 F" ]! w0 ~+ i4-5 Python常用库Numpy的使用# W6 {4 `! w6 Q' A% ^+ t. \
4-6 什么是Tensor（上）
$ L; t: e* E% [, j4-7 什么是Tensor（下）" n y& Q" p0 E9 L, U9 [" Y
4-8 图和会话原理及案例（上）: [* l& g' w* V; z: F1 E
4-9 图和会话原理及案例（下）
* L" F- k1 s: t9 p% P- Y/ {5 z4-10 可视化利器TensorBoard（上）9 k* Y" C+ k g
4-11 可视化利器TensorBoard（下）: `0 A6 V, @! x8 F
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
+ N: l' ~1 Y& o2 A& C: O) A4-13 常用Python库Matplotlib8 [/ K8 e( O9 u* Y$ I4 r- W" J
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）. E7 c3 w6 i" _3 v0 X
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）8 o$ x( [$ K$ _8 M
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
5 j2 p8 V. O/ h, s9 I* ~4-17 激活函数（上）3 a! L, Y# Q5 L8 {7 z6 i5 D
4-18 激活函数（下）
2 f& g( P& [- e2 n+ Z f+ ]4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）7 t3 ]; L; j2 A7 G6 c1 y- l' [
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
* S( A/ z- ^# p* f( U4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
. V* r' m! }5 C4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
( I% U: [8 |0 L$ I, L+ @4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）6 ^# S; p6 ~* c" v# g
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点0 z# c7 @; S& p& q6 L; N% B
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
n3 m( V, `$ l6 y7 o: J% R4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)5 a; k% q3 m6 `& f+ C1 [8 @
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1, u5 I6 J# A( P7 b4 I ]! i
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
/ l: T: d! _+ i" R# T! G4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
8 z2 q, f2 A- t% Q5 N$ A" A4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
3 ]$ S$ G9 d w2 z' l! B, p4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
8 B4 q% v' n2 `# k4 |/ m4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)$ M. N3 i$ Y! x6 a$ M( N% C
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
; {% b6 W b9 g5 R9 _4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
+ F2 E0 C, C8 }* e4 U; o9 l4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法0 @4 O1 J* p! a8 C1 u
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
/ I; U$ @% q R7 E# C; A2 N( z+ V# N
第5章 案例一 会作曲的人工智能
9 c) {) d# z/ u2 t6 e0 X/ v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
7 b. C5 V% p% j M5-1 背景和知识点简介% k( O- T+ z! O: Q# {0 ~3 ]
5-2 音乐和数学的联系
% ~+ O9 w4 N2 J7 r7 S8 C; _9 |) \5-3 什么是MIDI文件0 }; c' H" s% g ` A; v! X
5-4 配置开发环境
' W# C# J- g1 q9 f% c! \, W2 U5-5 编写转换MIDI到MP3的方法' H; d9 {/ T2 J) u
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法2 f0 y( ]8 p" I
5-7 编写整个神经网络模型
: _* {( @% g7 b4 p1 h5-8 编写从训练文件获取音符的方法
" J) d) d/ K* u. M- g5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法0 G6 t N3 `( m) H' R t
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
: E9 u3 L: |6 U5 B3 Q" N# b5-11 编写训练神经网络的方法（二）3 k, b" Q! j2 b1 s) w2 B) z+ a
5-12 编写训练神经网络的方法（三）6 I9 n9 ^7 n% N# Q/ c C
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
4 D2 O0 @( _; G! G5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
! Z/ G/ I+ w2 H+ m( G) d5-15 纯TensorFlow版的预告, X3 T( \5 z0 l- s
, Q8 E' n) l5 g! \第6章 案例二 会Photoshop的人工智能* h: Z1 i6 u7 n7 j
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, w6 W0 J8 _% W- L5 o
6-1 背景和知识点简介
; p! V6 O: Y6 Y! _" g- V6 D+ V" o6-2 配置开发环境1 C' l' \( Y$ h; [7 v4 J: O3 Y, c
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)( b( w) s/ V2 q9 A5 @
6-4 什么是DCGAN
. }6 w3 _/ n/ q I! Z! u; h7 N6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）: ~. T2 W$ Z& k" \1 U# t# F
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）' F+ H; D, L% |. \/ H. k8 p
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
4 c# c6 A- t# ]# S& e( ~* P6-8 编写训练神经网络的方法（上）0 U% W* C! V$ k# V2 K/ t+ O$ R
6-9 编写训练神经网络的方法（下）- U- E+ v, v. B/ D. C( I, |8 f" H. M8 d
6-10 编写神经网络生成图片的方法
) _; V+ y3 N, i! b# ^1 V7 ?6-11 代码完成和测试模型# E. W8 |3 z4 V! p" W- u: H7 G6 F% |2 f1 R
6-12 纯TensorFlow版的预告
4 K/ G4 k t, H6 S4 }) k; t+ O5 u0 i' j5 v* }. e- G; u
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
$ n$ d2 w& S+ d$ Z- v4 C! 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
+ u2 \; j6 _8 c! M7-1 背景和知识点简介: v. G# J/ o$ I" b4 p0 O: b- Q9 q% X
7-2 强化学习的经典实验环境4 r2 u$ Q9 w2 v( ?/ V: E- \
7-3 配置开发环境（1）* y5 I" C( ~) N; @+ @% M
7-4 配置开发环境（2）
5 v# Z6 U/ } ^7 @4 g+ C3 q# s( l# ]7-5 什么是强化学习
" B# C! A) k3 z7-6 什么是Q Learning
3 q) _+ q+ f& @6 w7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
0 |# H Y8 T7 V7 ^) E5 N7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
# b6 G# K& K$ n. v+ h. \( U% T7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）7 O/ S5 D j; u* f) c9 q
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序3 Y# V% N( j) I, W: a8 C# V
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
/ [3 s- o6 n$ P, u- X2 [! I7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）5 z) y: k4 {! M+ L% t8 N
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
% d& x# U8 F0 E( M" B/ p3 w" x7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序3 ?& y! O, v' P4 q9 t
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏9 C) }3 l. {5 Q5 u n
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示1 F b' Z, K: h6 m. Q- g4 E
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
a/ U9 w% `+ r+ Y2 g7 m7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序# L; T0 ^ r# q/ Q
! g8 K& Y& R+ W7 D# Z$ _第8章 知识点总结和课程延展$ j* _- z0 B* Z3 Y# e6 k# s: B7 w
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。2 O( v" h. ?' V: o+ N9 a# v
8-1 总结陈词和补充
2 \" H; ^% e u5 H+ X, Q8-2 如何学好英语
! s1 A. c- N0 }. f8-3 如何学好数学6 ]5 V( _* o2 k6 N
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结6 S& ?0 C* I! h
8-5 深入AI和TensorFlow
+ Q7 C4 c O$ S& ]; i: ~" u2 \& V5 a) L0 I9 b u0 w/ n
〖下载地址〗
0 }1 W+ M6 A: J1 Y7 @9 z* }. @: n; W! |0 k, D
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7 c& ?# B* r, D' `! [----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
# f6 d6 [8 t" J/ z( @; V# Q5 Y/ k, E m1 u: B
〖下载地址失效反馈〗6 D% s0 b5 c4 u' B1 y4 u D
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
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