# r; c4 @! h ]8 G) g2 i5 A, B$ Y0 I, Y1 l+ @2 [( Q$ h0 w
〖课程介绍〗
* H# g& e( H8 P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！( N# _+ k& g9 {* z. ~
- ?, m8 [( y/ F' r G〖课程目录〗
7 s6 L- y( `6 `- L1 c第1章 课程整体介绍6 ` t) E! A% O/ A: M, ]
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* ^& Q3 N( @! o- X' H
1-1 课程整体介绍及导学3 i& P/ F, U8 [& Z) ?" ]2 Z0 Q8 E
' t% K# ^: P6 j第2章 人工智能基础知识
/ ^0 M5 o3 k4 ~4 f- N6 {7 L& u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; @$ Q; [& O- W
2-1 什么是人工智能 试看5 |' G! m7 S# X4 e' d% W
2-2 人工智能前景 试看
5 T! l' A, n( F2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看! S6 E6 c( k. d1 y: j5 a j( C
2-4 人工智能简史+ a* [0 W, r# W6 t+ ^+ I. e
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联& u2 }, h& X/ @, J
2-6 什么是机器学习
7 f6 Z: u0 `1 b" S5 e! X4 F8 x: D2-7 面对AI，我们应有的态度- y4 R. m( D/ H5 |
2-8 什么是过拟合
# K$ q" o; @0 v) {/ r4 f- I2-9 什么是深度学习
6 s$ F1 s4 ^0 {' e
/ s3 `# B e. r R \第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建: [) W2 n! M( X6 A
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
0 K8 X! X; g0 G8 ]+ A2 J, ~1 c3-1 什么是TensorFlow# ?; y$ {4 A& ^( n0 }
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1) }. F) I7 s0 q& `% e1 J
3-3 如何学习TensorFlow
; M( N6 B" _3 o, b! G% X2 I' O8 b3-4 TensorFlow前景
( Z: V; E% Z0 l$ q- E0 u3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
# o1 u8 f0 m5 M( a# ?4 @3-6 安装VirtualBox6 ?* D+ W* |. q2 r' `8 K
3-7 安装Ubuntu) W% \5 l1 r6 E( y' }% \7 O c$ { P
3-8 配置Ubuntu系统
, K( J' k; e( I# f z6 O' w3-9 安装Python
1 k, m% i) v8 y3 r9 k$ z3-10 安装TensorFlow（上）
" |' K' e6 t; n* p3-11 安装TensorFLow（下）7 c p* n2 |( O8 S
3-12 安装Python类库% r8 U, F* Y. y& N0 R( ?
& V; ], b. |9 e
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）/ j& S" B4 d% E6 t, s& b& o
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TensorFlow
9 J5 g) v3 k# M, W4-1 从HelloWorld开始
5 i& C: G2 b! L$ E3 n4-2 TensorFlow的编程模式
0 m: K, {) N, q( t- r5 f3 t4-3 TensorFlow的基础结构
. N! c9 v2 u9 E; k" V3 u4-4 图和会话! z2 ]) R9 F: o. ]' l( g
4-5 Python常用库Numpy的使用2 A% I, A# H: o
4-6 什么是Tensor（上）
- r, o+ I, X. O) B* I" d9 {4-7 什么是Tensor（下）
: N+ ? E: Z) J% j/ I4-8 图和会话原理及案例（上）3 D. i9 V, B0 G5 |
4-9 图和会话原理及案例（下）- _; P" O. I* `1 l, |) R' g
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
0 L5 g6 U. b8 U" X4-11 可视化利器TensorBoard（下）- `- b% G2 v, H9 Z- G! [
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround3 D) \% _1 Q2 a+ h' Q
4-13 常用Python库Matplotlib- n# P4 S |% G8 I# _8 ?# m8 O+ C
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）4 X4 Z0 ?& |# r, v" k, I, c% \
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
1 I' a. `3 ~$ H6 Q) f; S) J/ X& Y4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
6 x4 v( o: }- I' E; r! P* l4-17 激活函数（上）7 A/ C) z' W3 [9 m0 {) _+ ]
4-18 激活函数（下）
0 b* X3 P! q( l2 D7 X/ M4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
8 W' N- d. ?% h" S$ q6 ^4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
& l4 I# p$ |& R, t7 m( A# U4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
2 [% V C! {3 ]4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）' b7 q* b( q2 n6 X5 X: t: Y
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
6 {# ]) p4 X/ _2 t4 G4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
( a. s O5 a% q& e& O+ f1 \4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
, H7 }$ q3 Y+ q/ [8 u4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
# \, W2 b" x- {% x4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1, v8 F) k" E8 O
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2' n8 A5 b& A n- h) L
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)% ~( n& K% Y: N' H4 @
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)19 L$ f5 }+ r" D3 J2 e0 y
4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
. t4 \ ^0 [+ L( D# o4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
I6 l* L( L) O: u2 ?4 J4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)/ d2 a- [- q! s
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
0 s# U* o/ ~; c6 {: { H7 `4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法7 m- `! {6 d8 P1 k
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试6 }! N& e( F, u% a" K$ `7 J
7 E" z, p& X; C5 w: [, I: h
第5章 案例一 会作曲的人工智能9 u7 Y2 h8 z S% d' t; U# b* P
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, ]$ l2 Z R9 a* i# }3 \% n- V
5-1 背景和知识点简介
3 e" T/ P1 r/ Q# ~" U2 ^5-2 音乐和数学的联系" U6 ^9 z L+ m7 F' M* w
5-3 什么是MIDI文件2 u; D, b! m1 i1 Y0 F/ y, N- ]4 B
5-4 配置开发环境
8 V& S L" G' F( T c/ \4 \! m5-5 编写转换MIDI到MP3的方法9 v& [ k y' _) X) K' P5 j
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
2 _' {3 U# a& S- _ i e5-7 编写整个神经网络模型6 H o; _, f8 G$ u
5-8 编写从训练文件获取音符的方法* `8 ~7 l/ ?+ ?4 Y/ n5 B% x
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
& ~- k7 T q2 S" o1 h5-10 编写训练神经网络的方法（一）
) F7 V! @' u7 f3 j* A% x# [5-11 编写训练神经网络的方法（二）
" i# o* S7 C3 C4 a) R) a1 ^+ K7 t) t5-12 编写训练神经网络的方法（三）
: m/ e$ `4 @# z3 k$ U5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
0 r! ~6 p* V- d3 c9 V6 }5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
0 \, p# M4 v. }# {& G) E: M5-15 纯TensorFlow版的预告 A& W. O3 s& X* Q
5 ~# Q; ^0 n2 B# F第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
6 v& q8 m5 S- T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
( X* b8 a5 X: I0 O2 p. p6-1 背景和知识点简介
1 |- D+ o s4 I- ^8 T. v6-2 配置开发环境
- W, ~/ z; ~) s6-3 什么是GAN(生成对抗网络), H. d8 I( ?- A
6-4 什么是DCGAN I* q$ {. U6 {8 [* ]) |! K/ \
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）1 k- e' |, i1 s4 A5 u
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）5 \" x+ o) |* w ?( o* i* D
6-7 编写DCGAN中的生成器模型" f7 H- k- M, W, {: ~0 a8 r
6-8 编写训练神经网络的方法（上）: u& z* u& p/ P! M5 x j" w ?- K
6-9 编写训练神经网络的方法（下）0 N- U/ x1 R2 S' |% V
6-10 编写神经网络生成图片的方法
W8 p( J- H, c( p+ i9 w1 _! k6-11 代码完成和测试模型( v% t& ]3 E& m7 W" R
6-12 纯TensorFlow版的预告2 o) g: ~& f, Z" R# i5 j) c
^. t- j0 |1 t* J
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能; R3 {/ `* S) b; ~4 O# M s
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2 L3 x6 K( z2 j9 C( O) s+ A
7-1 背景和知识点简介- z4 t! G D# v* {5 i
7-2 强化学习的经典实验环境
; e0 K5 [- F7 b1 N4 n7-3 配置开发环境（1）
. S0 X( b% r9 G) O; B7-4 配置开发环境（2）0 H. b% ~+ `3 S @& n4 ]
7-5 什么是强化学习
# v& ^* l' t. a4 o4 z& H, D7-6 什么是Q Learning0 y/ h2 [7 J: o& z, c! m
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境3 c, F6 k0 u5 T
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1） ~$ \; N/ _( Y' p) Y
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）3 p) n4 h4 T& n7 ~" [- ]; J" k
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
* w% e, U& z5 i8 Z( A5 }- R6 o7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）7 F- S- A) ^; P0 E' O8 |3 G
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
1 F6 c! g8 n' y7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）5 F1 z; |7 t$ v+ b% `) k- m
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序: a+ w' L: `- y' c8 d! J
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏2 p, c: b" C% O; R' g
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
) ]* \3 B/ a9 L1 B% ?7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境8 l& G% l* f2 ~9 i5 q8 ?
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序, p/ i, W2 E5 w9 Y5 S
9 w7 \ Q1 q! @! f7 E" g' {# j
第8章 知识点总结和课程延展; S- [8 `# o. K. o1 t+ u1 O
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。
3 j1 v; e# F" H; h7 ]7 V% q8-1 总结陈词和补充2 L9 q1 _. X2 |: b
8-2 如何学好英语; }9 H u. s/ L0 g6 j% H
8-3 如何学好数学
$ Y6 y/ K! a0 t3 z% h8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结: K1 h7 w" E2 l7 m- M
8-5 深入AI和TensorFlow
* Q+ N8 h. l3 S5 @6 \3 d# A1 V. m& s) Y C; {( J; n
〖下载地址〗
5 D. J, [1 O3 ^5 k# b: {: u: j7 S# o+ G
8 P" u* G3 J @+ ?% G: e! {+ B0 g- }) v2 M6 l5 C' E7 c, k Q7 ~
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; Y" ~. J) _, J% e* E: V- h+ B( ]" I1 N
〖下载地址失效反馈〗% x( U/ y! I2 E( C5 [8 Y
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
1 c$ s f/ e9 j3 D$ _$ Z
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