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# K& M, L Z% Q" h) _8 W. R〖课程介绍〗% ?! `1 h6 D: |% 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！
4 P4 U, d1 B5 d: W" Z
# r$ t; B0 \; I( m7 l- E〖课程目录〗6 M6 w. s) F$ u) C; T- f* [
第1章 课程整体介绍+ ]: G/ D3 R7 o! U6 S) i! N& s
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
( U/ S: ]5 U) u- j" u$ u2 L* G1-1 课程整体介绍及导学! A# A- w: m/ i! q; W/ W/ D
. }6 W& s& |8 O2 A. Z+ M
第2章 人工智能基础知识
x- ?5 t- O2 }) f# D# u8 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
+ i) S; c1 s9 N4 i3 ^0 N$ W; y$ x2 C2-1 什么是人工智能 试看/ d1 q1 O/ y* E% v1 B2 Z
2-2 人工智能前景 试看* L3 A4 D c' J4 v
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看! k: J6 g7 `- Z# k) s7 [
2-4 人工智能简史# y( t6 q3 X& V: T* r/ A
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
0 P, y# A( B( p* Y- n$ f2-6 什么是机器学习
2 I, o5 M7 f' I! w2-7 面对AI，我们应有的态度1 ?3 s* E, B. ^) x
2-8 什么是过拟合; C9 ^/ u, i' j9 O% |6 }
2-9 什么是深度学习
( s! s1 X) g9 R- f( ?! F* \: E
5 }5 x" m4 E8 Y$ l" v2 r第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
) k. Y h1 M3 ~" OTensorFlow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
9 Y8 ]% v* o. H% n* }* L* _( ~3-1 什么是TensorFlow4 @& z9 p: \1 N" E' a
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
# m. Q* m1 D4 C5 h, j2 {) b3-3 如何学习TensorFlow3 o' G3 Q3 P8 ^' X4 @
3-4 TensorFlow前景
: b- h: p: i* y/ U. {3 ?3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件8 Y3 n: G$ k8 U- s0 p) O
3-6 安装VirtualBox; Z( M$ G: A& X% L4 Z. A
3-7 安装Ubuntu
, ?7 t$ i3 K9 h3-8 配置Ubuntu系统' L3 \- {1 {6 M6 U% Z& m" I. _
3-9 安装Python: I$ C5 B5 D! Z& [& @5 F! L; i4 W
3-10 安装TensorFlow（上）1 x& ^' \, Y- U! ?. U8 N
3-11 安装TensorFLow（下）
6 g0 {: T& u3 M# T: Z* j1 s2 Y3-12 安装Python类库; b4 g1 v# R: m8 N5 r; p
% U9 T2 {9 W! k2 K. g, ~- l6 U$ E第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
/ w2 T0 v; _, M% pTensorFlow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
0 |- p: ?( d" G- C3 d4-1 从HelloWorld开始5 }; G3 K; M+ L- f4 w( L- o
4-2 TensorFlow的编程模式# L1 ] K! F2 a. G
4-3 TensorFlow的基础结构# L0 p: h" T& u8 ], t
4-4 图和会话
: v- l) U& v" a4-5 Python常用库Numpy的使用$ B S6 O" V5 t& l1 I! W3 N
4-6 什么是Tensor（上）% v5 r; G- S) B4 c& }/ _3 p' j
4-7 什么是Tensor（下）9 [7 h* N! {2 Z. X$ X8 ~
4-8 图和会话原理及案例（上）
8 O& B& Y0 E# u' @4-9 图和会话原理及案例（下）, y" B0 H7 W' K' r- K/ H. M7 q9 q
4-10 可视化利器TensorBoard（上）: A& @' r" P' {1 E9 R
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
p9 q: I- ^+ H. _: }9 N* @. t4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround3 @6 Q2 J5 l7 s" A8 W) P
4-13 常用Python库Matplotlib
: T; G* s4 _8 U: ~4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）8 f+ h) j7 g( B" ]( c9 ^
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）$ f1 n: _, g% L4 ?; m! w
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
, ~/ O$ y8 o: E- E4-17 激活函数（上）
+ V8 Q5 l' w: f4 K) J8 I% c4-18 激活函数（下）$ p p+ `$ }! O6 `' c" ]2 Z5 c2 {
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
* s- P+ _& @8 q% y+ K% v/ f. i4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）- n p+ F$ }0 j4 g& D1 t
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）" p& b/ R4 B! }- e& ~1 S
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）7 k9 J; z! F1 j8 `: t& ?) o1 F
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
2 i% p- i* ^% {7 E! i- _6 y4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点8 X- l1 O7 G; S3 K3 r$ y. \
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)0 f5 o8 \* [6 ? f
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)7 M- A/ c4 K8 _) m) E
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
$ C8 g" w" q* A' }7 a# S2 |4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
# @& y: Z+ h7 Q4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)6 q2 Q6 S6 e2 W) y
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
, G. X% B& t# r8 \- R" g$ w4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2" y# S' C, Z- j$ M- G/ F7 P6 j5 J
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
/ S" N' Y, n3 S: x1 L- O, s% _4 l4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)- {' h$ A; o# X
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
1 t6 ^1 I, x# c$ h" t4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法: M6 w& M* A1 S2 F
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
& Q6 s! S+ b+ F$ |1 i+ u8 M* }, I. b2 C' K4 V
第5章 案例一 会作曲的人工智能
+ t! ?& e4 Q6 y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
2 ~' Z! F% ?1 s' G2 Q. X5-1 背景和知识点简介. _: _) L+ F& f# i
5-2 音乐和数学的联系
B& y6 _* t' m+ F5-3 什么是MIDI文件, b$ K9 \2 }/ j6 ?
5-4 配置开发环境
' v+ k' _' n* L. {2 R0 ?% _, H5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
+ u" Y4 F8 W2 R8 X5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法; r* l/ D/ V" N* [0 x2 x% I0 K
5-7 编写整个神经网络模型
3 D( y+ D% a; R8 J3 I5-8 编写从训练文件获取音符的方法" W S* W' b$ o( l7 \1 x
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
6 j/ f) i* l$ Y0 O; q; M. ]5-10 编写训练神经网络的方法（一）
5 B# \6 w" E% K& K: Q6 |2 U: O5-11 编写训练神经网络的方法（二）
9 U8 @$ Q- y' J% T* p) t5-12 编写训练神经网络的方法（三）
) z# M6 T- q! `- f( r5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
4 L1 C2 r# x5 S+ X) Y5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
5 J! g4 L4 a* h5-15 纯TensorFlow版的预告
% \6 ~! ]& P& Z' L: P' c! V2 ?, Z& D9 F. d/ A f7 H
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能7 e# W. _. n% L7 a7 Q' y
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
+ a1 ]& n. L& \3 S1 b+ i B! ?6-1 背景和知识点简介
% v( b. [/ z3 C+ u7 ^6-2 配置开发环境" T; J) s5 \8 ?! v6 ?, L
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
9 A. `0 Y; G" p7 j( M5 h! Z6-4 什么是DCGAN
b% y7 c& A# s: u5 Y$ l/ X: L6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）& m' J f$ I: i9 z! q. I( D. m: x
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
" w/ }6 @3 Y$ U: P1 J# ?, A6-7 编写DCGAN中的生成器模型% ?# Y1 o& z) E8 g
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
" S) q" e* v9 E: b; O6-9 编写训练神经网络的方法（下）2 z# w/ O3 }+ o( a, p
6-10 编写神经网络生成图片的方法' D- a8 t9 P/ S: o8 r& `7 U" g
6-11 代码完成和测试模型% U9 ^/ Q8 F, f6 Z2 k# \3 o
6-12 纯TensorFlow版的预告
% B9 h8 u$ M3 \) W$ N' B$ S E/ T- n, Y' a3 e
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能4 I8 \& E1 K8 h0 C# ]
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
# o1 J! g2 L6 g6 Q, V7-1 背景和知识点简介
* Q# G. }1 E% ^7 Z, l+ s/ O8 G7-2 强化学习的经典实验环境
9 v1 r: o; m4 m/ W1 k1 L7-3 配置开发环境（1）: J* ~8 i+ S, Q' s3 ~( e- N
7-4 配置开发环境（2）
$ M2 o6 | j% M' N4 m2 H7-5 什么是强化学习
( @3 I! P% t$ Z U# K& V7-6 什么是Q Learning7 [* x- P |4 d
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境: e+ B, G1 \: s
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
9 a8 { u/ F+ g/ M3 ` k- _7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）, r7 g# l" d' o" t+ X' F$ {
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序, H" \8 @7 [& H# Z, E
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）# Y0 I- W0 t9 ]5 k' r0 L
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）) [: F! L! V. C0 }6 d, J6 v4 m3 j W9 _
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
, ?* |- g1 F% r+ l7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序* k; Y- z) Q: l( d9 z0 F) ?4 ~
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
# L. l5 o* N2 ~% l; _, A7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
$ P5 O f! W' f Q" H' P7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境2 b# V# o3 y( l/ w/ c1 n' C: d* k. W
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
/ @* V2 Y" t, v* f6 y7 W
( x. j6 U2 [* Q/ T0 H第8章 知识点总结和课程延展
% E# F6 ]$ q- z1 a* c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。
. T; M1 b; v/ B" p' {8 m8-1 总结陈词和补充
9 y# H& {. _5 l% W3 `4 M* c7 h- _- C8-2 如何学好英语& x# @7 h Q- L
8-3 如何学好数学 T h7 ]3 l/ ^3 W
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结4 o0 v4 }1 v/ }8 T
8-5 深入AI和TensorFlow
7 b; p; N0 @7 I
/ g9 D- d, V; E: h, ]5 A) `〖下载地址〗& X% J( e* N) ]4 \1 W
y* q5 X! v4 ]( H' V
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6 U1 S% h- c8 V- i" ^6 G6 V; H) V) x) Y有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。' J" e _4 w, a% ?& w. |& h" o; F1 }
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