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. f! D" p4 V- F. p) Z5 C( ^〖课程介绍〗5 u x$ ^& X% K% O8 x" a
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！1 `9 B# A; H8 ]& ?8 T8 m8 o" g7 m
* h M& w4 M$ ]〖课程目录〗- F/ c# l! y8 x# z. O8 W% r! m
第1章 课程整体介绍7 P0 |+ L% t+ Z! O' ~
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# @3 R& H }6 t3 b' @- i% L
1-1 课程整体介绍及导学7 ^* M# k f7 R/ ]0 n2 N
1 J p2 f3 ?- J1 @
第2章 人工智能基础知识
7 ]3 {, B! b9 g* Y5 Y% o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
( U. ~, |; K, l8 v1 _, ^" W8 k1 o# a2-1 什么是人工智能 试看1 _# S" p* f1 c! z; P' f- L/ K: d
2-2 人工智能前景 试看$ N# N7 I0 J& o$ J8 @( D
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看7 |1 Y; Q, m2 ]2 r, _# O
2-4 人工智能简史. I& Q8 X" B( @& F& E7 V$ J# @3 v
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
% P [7 A: e Y/ y _2-6 什么是机器学习
1 m8 u% Z6 p$ S/ S2-7 面对AI，我们应有的态度# \: ^* v1 y: Y5 K# G- J- z
2-8 什么是过拟合
2 t% T B+ Q% c/ y5 i2-9 什么是深度学习
7 y+ H. M. F" z5 w7 k4 q; c' Y0 i9 e8 t: U
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
, ]7 y) h1 \/ [/ t$ XTensorFlow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
4 | J4 Z8 ^, K( Y, v) Y3-1 什么是TensorFlow
( x; f0 G, E/ F% K) T9 G3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比14 n _5 w; a* G. w3 g* h
3-3 如何学习TensorFlow
$ h. Q( Z$ ?7 g3-4 TensorFlow前景
6 y/ I p* z; F* _- g4 ^/ I8 r% ~+ w7 o3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
! l, X3 C* @4 d3 M/ N4 w3-6 安装VirtualBox. R" N2 C) _3 r4 q# p: E6 o9 ?
3-7 安装Ubuntu! Q) r3 Y1 R8 A$ |
3-8 配置Ubuntu系统. P5 o' A: R2 m
3-9 安装Python) a2 S* o0 Q6 ^' ?4 h
3-10 安装TensorFlow（上）: h7 ~9 d1 M1 e- a3 O `
3-11 安装TensorFLow（下）
8 r' ?# L: W E, d L) `3 }3-12 安装Python类库
2 o! w, l$ ^. h9 f8 }# C" r6 m; f
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
, d' f1 o) u9 p% W% P( k" O! R- VTensorFlow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' _1 f: l2 l6 L
4-1 从HelloWorld开始
; i; g# V3 i( p& [+ S4-2 TensorFlow的编程模式# J" B0 [; @5 x; M
4-3 TensorFlow的基础结构1 D- `4 J$ i) s# W' [3 C. R
4-4 图和会话
. s- x- X+ [) D+ ?2 k" [$ e4-5 Python常用库Numpy的使用2 F9 X' O. ]& S/ b
4-6 什么是Tensor（上）/ k- s- Z; I$ S b
4-7 什么是Tensor（下）. L3 h% S! h2 \' _4 r6 M
4-8 图和会话原理及案例（上）
& W( `/ y" w' n7 L/ Q4-9 图和会话原理及案例（下）
3 Y* y5 g( T5 Z# [% T4-10 可视化利器TensorBoard（上）, }- l! Z# e( K# b5 J, \ e
4-11 可视化利器TensorBoard（下）6 h B1 m/ ]4 w4 E \7 W
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround K# [7 F8 C% L6 @5 Z) ~! G8 B
4-13 常用Python库Matplotlib
( k, F7 V0 i! B5 N# `4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
5 g& S d: P( R) }$ F. L0 B2 P4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
+ j1 }1 p. h- o* M4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
3 ~/ _) C# m3 N% s7 ^0 c7 U2 C( j4-17 激活函数（上）- \! C/ E6 q# v+ S" w
4-18 激活函数（下）
+ x: \3 f: g& w; e1 d. S5 U' I4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）: }* e" O A. ~; ?7 ~5 K
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
7 E* s$ v& \8 B5 ]; D# ^- {4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
- S: ^8 j+ N2 }' i4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
. d a% l% L% H5 l$ H7 U0 S4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
4 A7 }: l+ ~7 H4 k: D, c1 @1 {4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
e1 T6 n" f) t' Q4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
( s. ~1 d$ W: E3 b2 k# O4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)" t3 |4 ~7 H3 D& ~# c
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
5 n5 Y* d6 s) \- y4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
- O! o) P; a- @' a9 j% n8 `6 z4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
& m& L8 U- l9 \. L/ q. }, h' |4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)18 |7 b7 k& W+ `4 Z( w8 U1 i2 Q) \
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
/ H* v& J# E3 G; `3 N7 @6 K4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)3 j3 p- [ v6 X7 J& X- G9 C
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)+ B, G' a4 E% ?# ]3 z
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)* B' E: Z( l2 R# d
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法6 k2 `& {! G( C4 \: s7 H
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
; K! {5 j' z( S5 J+ ?5 R, y$ N5 q! w$ L4 f, e' e: ]
第5章 案例一 会作曲的人工智能$ s# P# P. `6 Q/ L
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 A; E) ^0 D" W9 D9 O
5-1 背景和知识点简介0 r" Y6 `8 Y4 L& x& V. x3 V3 p/ j/ r
5-2 音乐和数学的联系
, N" M* ]* r. f& C7 g5-3 什么是MIDI文件* L( Q; v8 o5 R# t% s& ^
5-4 配置开发环境* i9 U2 @8 {& A g9 T
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
/ V g7 V- f- |5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
- E" Y" E8 u4 d5 L" v; @5-7 编写整个神经网络模型
6 D, f; t* n6 W0 w0 K. [/ u5-8 编写从训练文件获取音符的方法8 B8 T5 Q3 c$ f
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法, Z9 U* [6 `1 D: j, }
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
# r/ g* o4 w# r* V5-11 编写训练神经网络的方法（二）( i( z- D6 n& |+ I( C% Q
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
+ S' `0 _6 A k1 y+ e6 r5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
& A; z3 `( K7 P g0 g6 ]5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
9 E( K9 y" N0 W6 K! ?5-15 纯TensorFlow版的预告
& G9 S' s& u k( U# G
# g1 N- ]0 R. b8 l' e. t' \8 W第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
9 ^, ] [9 e# s( o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' l' \3 O" p# E$ ^6 D* u
6-1 背景和知识点简介6 s j5 b1 \) ]1 y+ a' B6 W
6-2 配置开发环境
1 x- `% S" N: m# [0 d/ j j6-3 什么是GAN(生成对抗网络)2 ^ M" U9 D( c3 z* y- c
6-4 什么是DCGAN
+ x S8 }2 C% m6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
5 Y' y1 O9 @# D' n1 t1 A6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下） I; m6 z) Y& B2 W
6-7 编写DCGAN中的生成器模型1 a7 W, s0 V% x$ Z/ |
6-8 编写训练神经网络的方法（上）- V# V5 g$ d# {0 K
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
9 L3 w( b/ A* P& U0 G% a" O6-10 编写神经网络生成图片的方法
) P L( G% q1 h9 R6 h6-11 代码完成和测试模型
* a% C W0 s% a$ C8 ~% L( w4 l% O6-12 纯TensorFlow版的预告
! B0 T1 R% ~; f* Z Y; O# b+ D4 }! y
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能. G1 ~' o6 F: J! _
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
; U+ Z' A( P' X4 I7 H7-1 背景和知识点简介4 ^0 K& h5 O3 p+ S' W8 A9 f
7-2 强化学习的经典实验环境/ }) P1 {' K% H% J- S
7-3 配置开发环境（1）
( Z- P4 q) K$ B* E9 O7-4 配置开发环境（2）
4 m+ Q. f, o- F! t7-5 什么是强化学习; h5 W: p% h1 ?
7-6 什么是Q Learning9 n* \: C3 P. b h
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境; Z+ \3 V) {! ^: D( B5 e+ h4 H, J
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
/ Y9 p% n6 v. |( J& L7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）% H1 B, h* O; E7 j" V
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
! o+ s% K8 L& O4 R& W6 @7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）; a9 O* O6 B0 [2 j/ \8 ?$ J: m2 x6 E
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）- J; m3 p0 Z8 ^ A
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）, G' [9 K- ~. r/ T: p
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序) v, d" W* l4 \2 R' Q! k5 ^" x
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏- x6 p0 w" c. _
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示- _. ^5 {* u6 q w# B) p0 G
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境' h G% y# z; g5 l' B- [' K& {& ?
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序. H+ T, E# C, M: _! Y" c, T. l" A+ k
% S2 a6 f5 O$ s$ a, d7 A* `
第8章 知识点总结和课程延展
$ u4 p2 D! ~$ J. E9 `1 N" P7 `) i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。& @& v* v/ P" ?% r" N5 G
8-1 总结陈词和补充* }- r2 _1 l4 @) i" c1 l1 r
8-2 如何学好英语
! q( v9 }( `' T" J8-3 如何学好数学. h) z, D1 z6 f
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结/ b% p$ t+ l/ I; M' v
8-5 深入AI和TensorFlow2 ?8 o; H, g( R3 ~3 Y1 }" A
$ a9 h' V; u \! c( _〖下载地址〗4 _1 i5 L% V, {8 a8 [# G& e
) U# M5 t4 A- }# [7 N) l; v& `, _
7 E1 v* K- Z# x. U' E2 f' P
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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