) o" {6 s; ]7 G- Q
+ O5 g. O" H {; h〖课程介绍〗
" ` n" I- n* D: q0 E% h/ m: X5 m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!
* w7 T# Q4 x, o P4 B6 M( X% N6 i, y1 ]( E/ ]3 |6 M; Y
〖课程目录〗, u$ _, y$ ?* F1 r8 N
第1章 课程整体介绍
; Z5 X( i0 v' d7 Y) t9 m7 \/ ?$ Z7 ?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' J0 Y) f) m6 X. M. f+ A/ T3 g m
1-1 课程整体介绍及导学
" t9 w3 y0 u3 o
+ m+ u. C9 ^' V2 Z( u第2章 人工智能基础知识# V0 U. Y" K# ~* [6 p6 K
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! s7 Q" t5 P) z. a/ m1 s2 R
2-1 什么是人工智能 试看5 h: y( F1 G& e( J6 J; G
2-2 人工智能前景 试看; K. {3 L+ Q: r
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看% k+ ^ T/ x8 n& v2 X
2-4 人工智能简史
) l- i& c! Q- l: F) R+ X2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
6 x' `$ t0 \, O2 j2 c2-6 什么是机器学习 ~5 u! z% _# K( [
2-7 面对AI,我们应有的态度
5 E- Y% n* r; E4 ^+ a2-8 什么是过拟合: x" N& \: q) _8 t
2-9 什么是深度学习) l7 R% @1 F/ e4 J
( g9 A( X" E6 I a$ i, Z
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建! G; y. P/ m7 B5 ]/ i
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
# a$ N8 v3 n! j" g3-1 什么是TensorFlow* e0 @3 ?* M0 U [' i% V
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
$ V! ^- k; u& U$ T4 g6 V$ _! B3-3 如何学习TensorFlow
3 a. b; v) j0 S% N6 D- F/ J3-4 TensorFlow前景
r9 [9 r4 h, _- E7 O3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
6 @5 W/ M0 V$ J$ k2 P3-6 安装VirtualBox# F) Z: Q' \ l
3-7 安装Ubuntu
2 t! B5 P# z/ S3-8 配置Ubuntu系统: {4 t5 i- ]- {& @( C/ v0 m9 m' _
3-9 安装Python
" F$ C# Z3 F- U W6 n3-10 安装TensorFlow(上)$ c" L- A! r* O
3-11 安装TensorFLow(下)
; ?( D5 r# \, w) A6 w7 o+ u3-12 安装Python类库) J+ r) M* c0 u
; q1 m/ j6 N* N1 W N
第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)
5 m4 F4 g; c* R$ ^, K9 iTensorFlow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
# K6 {( O0 ]9 M+ i/ p2 y8 z. i/ s$ Z. W4-1 从HelloWorld开始
* F3 P5 o; ~+ M% Z4-2 TensorFlow的编程模式2 }' \3 D8 E9 o7 [! w/ {
4-3 TensorFlow的基础结构
1 d) _, \0 I8 k3 z4-4 图和会话
' J, K: s) v- M( S4-5 Python常用库Numpy的使用. v# W! R9 G% n6 R2 L- X. M5 B/ Y+ u
4-6 什么是Tensor(上)
; t$ p. Y# [3 q# @7 ~4-7 什么是Tensor(下)
0 z: J& F+ @$ a E4-8 图和会话原理及案例(上)0 E( w# E& T. j: m
4-9 图和会话原理及案例(下)
+ U H; ?+ u1 s q4-10 可视化利器TensorBoard(上)) X6 a# Z1 v6 ~" T B ~
4-11 可视化利器TensorBoard(下) I* y& {: A1 N. k8 C
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround* P+ S {3 r* h& T& n+ u; O
4-13 常用Python库Matplotlib
`4 U: |0 I' _2 o, G7 G4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)5 @9 ]# G; W# d4 d3 y8 [0 M! ^
4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)) p. f8 P+ i+ W
4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下). g( t0 S4 ]# g+ j
4-17 激活函数(上)* k$ J# A& m. I8 [! G; Z
4-18 激活函数(下)
' l9 W+ R* `0 `/ t. F8 Y4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)
/ `9 x, I% p, l; Z ~$ h! N+ o( F4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)
2 A; t5 ]6 }' @1 \ f; {4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)
2 P5 ^& Y2 Y9 Y* `; H8 L x4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四)& n) @! `. ?: M0 b
4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)/ L# _5 r6 n c J
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点3 P3 ?# Q+ O, k* Y/ u
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)4 t9 J) ?: I- ]! s2 o
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)5 x/ o& { s( E3 x
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1% u2 s* J4 F5 X
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2
2 p( H" P, z# t4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上): G$ R% e3 \/ A+ x0 a: Q
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)11 d C$ q$ O) Z$ e$ f
4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)27 X1 v/ K; R1 G+ {% E
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)+ f/ F* D2 r" @& m4 d
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上). Y/ |2 E+ ?5 t2 W/ ]4 n; M
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)
% p% ?* |$ X ^4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法
: [6 e. I) z1 I6 L: H& M4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试) d0 o, y! F' m& _
+ B3 T y& ?& e. L第5章 案例一 会作曲的人工智能- _6 l G6 i# i1 q& x$ n1 G8 f6 f( z
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, S' h+ Y# A9 i
5-1 背景和知识点简介
0 H2 |2 F+ E$ r8 I3 D. Q J5-2 音乐和数学的联系
0 V0 f, g d5 p' O& y: @5-3 什么是MIDI文件' B4 w5 n5 s- O% F$ R5 C
5-4 配置开发环境) Q+ o% t6 v* }, M Q
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法$ g' ^$ m! ^3 d
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法) a4 U; V7 d! Q; |! V: I
5-7 编写整个神经网络模型
! K+ }2 T @$ ?, j5-8 编写从训练文件获取音符的方法
4 g- L4 l9 Q8 c1 I% L% G5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法% a! U. g3 E& E
5-10 编写训练神经网络的方法(一)
6 F" b1 J( W8 B6 q# u5-11 编写训练神经网络的方法(二)
( [; L/ E# w5 ?7 W) T/ _4 Z0 q0 c5-12 编写训练神经网络的方法(三)- h; V; T# @4 b6 c2 d3 K$ s% m
5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)
; ]: n- ^4 [% e+ W6 D+ w' Y% e5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)$ [- d: K# G! a2 C
5-15 纯TensorFlow版的预告
" y. {0 C0 Y8 }; F5 F7 Q& [! } K/ o* y% _6 x& A
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
1 O4 u! m. T% Y/ m% ]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) t" I, t$ n( }1 @
6-1 背景和知识点简介
/ J/ }0 l7 P$ x6-2 配置开发环境( a' O4 B2 W% X, l
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)9 V) ?/ b* C1 f, g% H4 Z, a
6-4 什么是DCGAN
8 \! j: N7 D! r" q6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上)
) _6 ~- y0 m8 q9 l- @( `. Q6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)
. v/ L+ T. X, o- j0 ^6 ~6-7 编写DCGAN中的生成器模型
[ h# f, [* \; {, W! f1 H0 d8 Y6-8 编写训练神经网络的方法(上)
* G# |0 f3 K) s7 \7 j6-9 编写训练神经网络的方法(下)
2 g# G; W! m- o: X( t* `" F6-10 编写神经网络生成图片的方法
9 K4 H$ @$ ^5 C0 Y6-11 代码完成和测试模型
6 V3 B, d7 e: w f) @6-12 纯TensorFlow版的预告" Y* I/ J. o; i6 C4 c- p
. }% j& N( Q- t4 Q6 v, t第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能6 Q' {9 y" M, C: G8 f4 e
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+ Y4 Z! c& h& \/ X5 Z q2 j
7-1 背景和知识点简介
' S3 l& r* G- f8 b0 k7-2 强化学习的经典实验环境 Z2 H' w6 r* f
7-3 配置开发环境(1)
& y2 l: O) b# s) P$ z3 [7-4 配置开发环境(2)
- W& P8 F% K: x9 _( K4 b7-5 什么是强化学习* b% z# {8 B: E, l9 k) Y+ r
7-6 什么是Q Learning d/ ` e) R( \1 b& q
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境8 N% B) P9 [1 L+ P5 k0 S" ^$ V
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1)
3 M% [" Q, D# u* Y& I7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2)
5 }7 }/ k5 n! S. B% G( {1 C4 h6 G- b9 U9 x7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序+ n, q: E: e, \; Q% _
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1)6 e6 i6 E% i, S" H6 z
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2)5 G+ n1 w+ Q5 f4 y2 G
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3)
& c0 J# X& ^; L, k* e8 v6 N7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序
~9 Z _* t$ M2 h7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
+ o$ s' n7 H0 P, I: j7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示/ F4 s4 B1 j8 V: P
7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境
) w9 Q6 a; O" t9 G5 R/ _8 @) M/ ]7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序. A5 s* Y/ K( t5 j
$ }* P/ ^' v' y# G5 [3 W$ u$ P
第8章 知识点总结和课程延展 ^# y% t7 o9 r/ a, ^) h4 G
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。8 |$ E" ^ E7 U: |
8-1 总结陈词和补充& j: C! Z ]. x& D2 V* ]' M
8-2 如何学好英语2 ?: n' c' C# O% {3 N: _
8-3 如何学好数学
3 r. x; Z5 N- u3 q0 U8 a8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
\/ Q! |. b+ }; H$ Q# z- \8-5 深入AI和TensorFlow8 x$ @' Q7 P1 ?% W, b
% F; c- G; |! m$ y5 c
〖下载地址〗+ ]* c1 ?; G2 D$ A" o
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