5 E! H+ V3 o5 T( `9 h$ d& o1 x/ Q4 i4 |4 }1 ^5 n
〖课程介绍〗- N3 }2 W2 ~4 G8 } r! z% G# l
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！
' f( n7 p( ]: g) S4 N) `: x+ W, w: c# G6 V* \* W/ H
〖课程目录〗
% i: s! y2 d. X9 m# t% s第1章 课程整体介绍
2 _ Z8 q# \% |3 z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6 {, H3 h: }! S$ l9 b: \' R
1-1 课程整体介绍及导学
: v% ^5 j% ? Z N$ R; }
& _% K' P% ?1 _: c: k" f第2章 人工智能基础知识
8 P/ g; R5 n# i% R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
+ g0 @ t* f% l3 C7 g9 @2-1 什么是人工智能 试看
; G6 m1 }6 ~3 x7 I7 j2-2 人工智能前景 试看5 ?. M0 E, M& J* O% e
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
0 D, w- o! E; V9 A( n6 o0 a; K9 a8 M2-4 人工智能简史
: |# w# R$ \" V2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
. A$ D- N0 A& b+ J$ j* e/ W% F2-6 什么是机器学习
# T& k4 C; [$ E" v1 K2-7 面对AI，我们应有的态度4 D2 z2 ?: N7 Q* ^4 M- c0 y
2-8 什么是过拟合0 Q7 f1 G3 _- t: i+ T
2-9 什么是深度学习- v1 i* H% r2 ?1 J$ D
2 M1 |- B# ?" @2 o$ k& M# j0 A第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
6 ^7 @/ A# m" J* u! VTensorFlow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 i, D6 B/ ~7 }9 L# H* X3 v- Z j) ]
3-1 什么是TensorFlow- J7 W6 f: U/ i: q
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1+ n6 G3 G4 K% Q$ _2 n
3-3 如何学习TensorFlow0 ?0 L" ^) [+ M# d9 K
3-4 TensorFlow前景/ C, S8 w" K- U0 ~% G: x7 D" X
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件7 G+ u' h+ R" ], n" v# s0 e; ^
3-6 安装VirtualBox) f0 I( w' G' F3 @' D
3-7 安装Ubuntu1 q6 p; L7 L& z: y) t# c" k% ^6 t
3-8 配置Ubuntu系统
. l, N6 | x4 c) W) n2 z; F1 z3-9 安装Python
) L4 z- A( z" ^3-10 安装TensorFlow（上）# K; h, b, ^ J# o: t
3-11 安装TensorFLow（下）7 N) l+ V* h2 [
3-12 安装Python类库
4 M, q3 H. o% Q% P
2 K% R% `$ f4 v4 {7 a第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）" G. J6 o7 q3 V6 @; ]8 G
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
0 x6 H. G) \. L' c2 ]) o8 ^4-1 从HelloWorld开始) {5 m- Q8 E. c! B
4-2 TensorFlow的编程模式
4 J& @8 S+ r# |7 M! K: V4-3 TensorFlow的基础结构
! d; R5 j7 h! P$ V! w* l4-4 图和会话8 ]: n3 s7 a: K6 x1 H- I) S0 m
4-5 Python常用库Numpy的使用
2 j: q) x. O' p1 |4-6 什么是Tensor（上）
- J. |" r* k8 c' Y4-7 什么是Tensor（下）
! T! J" q- ~: C, y S' q! C. ]- g4-8 图和会话原理及案例（上）; c- r* O/ v- h1 W/ v# G" u
4-9 图和会话原理及案例（下）
3 v, z; k( {3 F& q) s4-10 可视化利器TensorBoard（上）; [; o& D3 {3 Y% d' ^
4-11 可视化利器TensorBoard（下）8 _1 z6 e3 W7 {/ i
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
) X9 r! J3 l7 G4-13 常用Python库Matplotlib
9 ^. x" v/ H$ S4 N4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）. i2 a4 ^/ A: \- p- E% M, g
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
& n" l% l4 W. N6 ~( P; o4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）( b( M- f- w% u2 A' k& e, b
4-17 激活函数（上）* U8 ^' e$ x0 m. p( k; ?8 }4 Y
4-18 激活函数（下）
+ A8 f5 X4 Z; k& Y8 _' V4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
, n7 X& e# E% k3 j4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二） y9 p3 ~( A+ T- {: \
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
( X+ y/ }6 y4 X6 B1 v& e+ F7 i5 v4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四） j/ n0 D2 q+ y" I1 V$ ]/ I9 Y; `3 m
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）# b1 ?% @1 D3 |& D; |" X# t
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点6 a: T' E+ C7 i% A6 A# n( ?
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
& J% y3 y! Z" _, f d& q6 w4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)' \7 v% `' S. B2 c; y3 D
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)16 ~6 g' h X0 m y$ Y+ ~
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2; E! d s' B* H0 q2 J; T
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
; t7 G& L. m4 `5 p3 u4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
9 \* g" d3 `, }. a9 X2 J6 I, w3 _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
3 a) P' b- U( e3 Y& u4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
# ^( r% v" a: m, x2 O# c4 N4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)# x3 _/ y% N2 c$ Q4 C
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
- s3 o) M2 S& `* g, w4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法" W9 A( |/ M8 K! F& F9 b$ a
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
1 C" F$ I0 l' |8 l8 ^* c) o( n( m0 k4 Q4 `$ r+ X
第5章 案例一 会作曲的人工智能
- c, S4 e/ d" ^5 E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
, ^4 b+ T1 L7 q; C. r! F5-1 背景和知识点简介
" x; Z3 c, `3 \. i! {* ?5-2 音乐和数学的联系
' l: {. u" D3 O) {5-3 什么是MIDI文件, V. U% q$ L: ?, U
5-4 配置开发环境0 a! U, I5 t* Q1 R
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
4 h% v$ Q+ _, K r5 v( w$ @% Q5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
; y0 L7 v3 }/ y' s* S! M5-7 编写整个神经网络模型
0 I7 h- x; a3 A7 U; j* @; g- v& v5-8 编写从训练文件获取音符的方法: L+ U* B7 y6 W4 {( z: }/ m5 ]9 n
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
: S K1 k Y7 G2 D& B( y, O5-10 编写训练神经网络的方法（一）
: m% o- \9 l H2 Z5-11 编写训练神经网络的方法（二）
+ m% m: S) c9 n' {2 c3 V5-12 编写训练神经网络的方法（三）
+ J. ^" A& D6 T' s7 b2 t1 y5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
. \' `: \; m2 A' ~5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）+ Y. M, q1 {* B6 A! ~. v
5-15 纯TensorFlow版的预告5 N6 M- b+ `; m) Y8 v+ B B" Q
/ H+ r; g) G3 ~第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
1 h( O6 b. U- K+ X6 w' |( p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. ^9 Q$ m- F M
6-1 背景和知识点简介9 }2 a% k* q0 O- B1 C% i
6-2 配置开发环境3 J4 G! J0 q9 z8 Z% N- _' t: d, \
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
( u0 O. N2 k, }$ W. r2 F$ s6 g' h6-4 什么是DCGAN/ E% H, a7 u6 O# s
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
( j" V! o. D* a% b2 x6 N" k6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
$ Q- |# b% t: Q* S1 N6-7 编写DCGAN中的生成器模型
/ o% D% W; K3 A& e6-8 编写训练神经网络的方法（上）% Q5 R. p& W b8 E
6-9 编写训练神经网络的方法（下）! a: A+ p& L' ~! H! B! b
6-10 编写神经网络生成图片的方法
* W& c# v/ J" f& I6 z6-11 代码完成和测试模型
4 J0 K" l$ f& g$ ]6-12 纯TensorFlow版的预告
( x4 Y+ y' w' t3 n: D2 c6 h# X s+ l: i. f" h0 Q5 i7 e
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能" @! t, N) 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
. ]% E- ~% r: L/ p7-1 背景和知识点简介: S) _* L7 r4 Y/ g
7-2 强化学习的经典实验环境
+ V1 C9 R- `# t* E% Q: M9 t7-3 配置开发环境（1）. T0 T* h" p$ R$ Q3 G7 v" z
7-4 配置开发环境（2）* {- b I3 R4 Q: O D+ c- a
7-5 什么是强化学习
3 ~0 H0 q0 a$ J& H- O( W7-6 什么是Q Learning. h: O, S+ {. L2 Z' c# s% l) G
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境 t) n5 B8 g5 X$ l; Z
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
& l t1 C/ Y, u0 n- J z7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
9 T% f5 I3 [6 _# y7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
* Q0 Q! ^8 N, ]9 u. b% }3 U* T7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
0 y8 G, { M* s5 f: B g/ e2 W7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）1 o8 w; m' T# Y
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）( n6 z8 {3 L3 e* Y
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序3 @3 q i* q: ^
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏2 K2 x0 K, a r* w
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
. c* t/ n) z' {* _7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
_" a E8 ]" R- |7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序1 ?+ h6 n" j. X0 a7 A$ [& q
3 B, V; ~0 p. T" B4 y$ R& _' T2 F第8章 知识点总结和课程延展: }: O0 B5 U5 r F
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。( M+ D; U4 {, [; V! n- n/ w
8-1 总结陈词和补充
7 R0 D# V# d% n, z d, W9 E8-2 如何学好英语
+ d% I2 u0 K/ |/ D+ b0 `0 N( C0 g8-3 如何学好数学6 e; u' i" ^" [" W
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结+ _, _; d* S; N1 |
8-5 深入AI和TensorFlow
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5 E* M: s( `. ^9 m〖下载地址〗
' }+ R0 f# O" i8 O. l$ g2 @) l0 s) @8 {" I ^- e% ^0 F+ f+ ]+ A
2 g* q: C4 @4 u+ h
* f m% d6 `& b+ E4 z; l! |9 b
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〖下载地址失效反馈〗
U3 l, t6 o e* t# m 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" G( I4 V; [1 d" _+ |* g
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0 ]# F+ z! l# b3 v+ g7 O o t〖客服24小时咨询〗
/ \2 L; m; P& u* U( N2 T3 U3 v有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。$ L' W7 F, d$ @. z# S* x* O
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