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' [' l# L# L% J1 G〖课程介绍〗+ R8 M) A8 l" [ J, F% ?. x
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: M, ]9 V+ w: T- g- C1 v7 T
; |+ E/ j) d" a' B& i, l* x〖课程目录〗, t; b( {: L$ c
第1章 课程整体介绍
+ {' Q% T& D; b2 C# o$ g1 R* Q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9 ~$ Z0 r9 m& _5 Y7 ^
1-1 课程整体介绍及导学" y" f2 W6 ~7 k
& e1 q8 c4 m" j" i2 g) v$ W- ^第2章 人工智能基础知识5 y# k7 ~2 b4 p5 X1 _
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1 e% p. m" D" g4 K: I, l
2-1 什么是人工智能 试看
" m# J! D0 f# ~) k4 Q/ q2-2 人工智能前景 试看; |/ Y6 ]' I, v' m' S
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看$ s; r0 C, i, F' K9 @$ n
2-4 人工智能简史5 w( m% W% k2 k' S" F
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联( X, u# l( m2 k1 n. r1 g- @" l! Z
2-6 什么是机器学习
/ M1 r, u9 M) E2-7 面对AI，我们应有的态度
4 r7 {5 {+ E( U8 @2-8 什么是过拟合
1 Z l8 b: W2 f+ s* n2-9 什么是深度学习* P2 T2 A1 h W/ M9 r& M' q
* U6 V1 K: V8 }) T0 Y第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建7 q8 o8 w3 |2 _. k& j, 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" s/ l7 U. N9 |* m! X& R2 i2 e
3-1 什么是TensorFlow+ D4 w! t; I& _; l( i
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1- P! C7 n+ K2 Y) U6 n7 k, a8 M
3-3 如何学习TensorFlow$ _1 Q2 Q. _+ x( u* i8 u+ b
3-4 TensorFlow前景
p) R* M" M" Q) h; B3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件. ~% a$ E5 ~6 T6 A0 A* n
3-6 安装VirtualBox
- h3 e: D3 k% |1 }3-7 安装Ubuntu) \8 J& E* ~7 H, N- I4 [! x; N' \' v
3-8 配置Ubuntu系统
) y- r3 o. R6 K: v. Y) M3-9 安装Python. Q2 W4 i; B8 ], j1 P$ i
3-10 安装TensorFlow（上）5 E: d, W/ A6 k) r# j; \! D7 B
3-11 安装TensorFLow（下）
* A/ c" c# n, X, ? w3-12 安装Python类库
& H9 f# r9 W! F& r7 V
7 X, ^2 d+ ~+ D! O* a第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
' f8 f6 r6 s9 S+ }! T2 J% s: |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( l6 {/ o' h1 N2 V* d. R
4-1 从HelloWorld开始- _7 ]* g( {! z- u1 e5 r- v% J. M+ b
4-2 TensorFlow的编程模式
6 P/ m" ]$ H- _. N1 c4-3 TensorFlow的基础结构' P, }9 d( d7 n
4-4 图和会话
# m9 y) X- F0 r8 I2 p! u5 A* \4-5 Python常用库Numpy的使用- W: s+ i: S- j* d: z
4-6 什么是Tensor（上）
; O. C8 p6 x/ {: n" s6 [% ^4-7 什么是Tensor（下）' s) p" Z$ B* b1 M y; e. z, N
4-8 图和会话原理及案例（上）
* G( r7 w1 \0 o+ G0 O' ~4-9 图和会话原理及案例（下）
, P; ?# x! C# A& p. D4 `4-10 可视化利器TensorBoard（上）+ Z) J$ x4 A v
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
1 O% s+ z! y4 a$ [# x4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
3 G* j. x% L; @6 k u; L4-13 常用Python库Matplotlib0 ^+ W& }9 n- I7 p1 P
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）' ~4 ~. u" O3 j3 {" q, ~- w8 x6 n
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
+ ^4 k" t2 J' q7 a! ]4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
4 g) s$ [- k4 ~7 O( a4-17 激活函数（上）# ]% I0 z' F/ }. _6 k3 x
4-18 激活函数（下）' A, @) P. u* S. r
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）% _2 H4 h v! p( r7 h
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
1 P5 W S) K6 N4 O4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
u8 R+ x$ Q5 k; Z8 \! V0 J4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）7 n$ H0 w2 o+ ?+ ~! f& q
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）1 p+ c3 i3 j# L( a
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
8 K! G1 v% V; |4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
+ S7 h7 I( n& c8 F4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)# J- Y& F" [# Q4 O/ b# b5 x7 [7 ]
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1! [& |& C! t- P* D) l
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2( b: H" { L! Z E$ k- V
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)" E o0 ?, O4 m; p) {. a
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
$ C6 C5 e O% m/ Z0 k4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)26 X* s( X5 K- y5 S+ [
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)# {. p. L! p1 r% d, c" i3 M" b
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上); C# D( J: G6 {- o( Q- c
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)$ g# Y' n9 R% H# E- R! q
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法 d/ I9 v* c' M! `! E. B
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
5 T) s* ~7 W* j' Z; q3 S* @. E7 b/ g$ n' P- I* P$ \7 k4 P
第5章 案例一 会作曲的人工智能
7 f. Z) a+ l6 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
F% a+ l/ w/ Z5 g: T5-1 背景和知识点简介7 }7 \, C2 c+ \; t6 H
5-2 音乐和数学的联系& F6 K3 J2 S( {2 b# X% u
5-3 什么是MIDI文件
) i1 p! k/ G" B; Q5-4 配置开发环境
# }! c. H. [9 W' t$ t6 J5-5 编写转换MIDI到MP3的方法' q" C3 s5 W+ U9 K, h6 n
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
( X+ Q. t9 u* I5-7 编写整个神经网络模型
4 p, K; o, S1 M* i- q% M0 M& u. ?5-8 编写从训练文件获取音符的方法! K; a1 X' c! J& E, r F1 b( E
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法/ Z {: C3 V( `/ @1 @8 h
5-10 编写训练神经网络的方法（一）$ @; |; y4 c* e4 ]- \. _( {5 @
5-11 编写训练神经网络的方法（二）! w! h8 g) m8 I& ~2 ?" o4 X3 _
5-12 编写训练神经网络的方法（三）: H8 N) O! V- Q. s# l6 Z$ \% V
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）( x9 ], v& v0 `( R
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）3 d% v3 D/ H' Q
5-15 纯TensorFlow版的预告
+ X9 }# E- c1 ?6 f
7 c- c8 q8 [9 p) T" D* U) Q第6章 案例二 会Photoshop的人工智能0 c. Y; F8 e7 F' U- S" E' ~
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& R. O8 x: C1 b( S9 e
6-1 背景和知识点简介* S; m7 q& X7 s0 q
6-2 配置开发环境$ z: [6 @( Z; I3 R4 H
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
+ H) k" [7 q/ b# M, {* V6-4 什么是DCGAN T4 n" B1 s. c) W2 @
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
- t0 k! u; q/ Z: y2 b }# p8 j) c6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）" e p, M6 i7 |0 B! j
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
, k8 X6 r0 u1 \9 _. G6-8 编写训练神经网络的方法（上）
: }4 D1 a, x8 x9 |# B d9 X6-9 编写训练神经网络的方法（下）
" T) `8 Q0 r" a" }* ?0 t: F1 U6-10 编写神经网络生成图片的方法! q. d/ ^* N( P3 M- ?
6-11 代码完成和测试模型$ `$ \2 E, `$ V9 h& R
6-12 纯TensorFlow版的预告
# m9 \6 n/ d. S6 \4 x& f
4 \8 }0 p+ m! V$ R; B第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
4 ^! c. S! @- E0 X8 ]* H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
, D+ M6 R2 l! H7-1 背景和知识点简介
5 D$ E, z# v6 G1 q N; h+ x7-2 强化学习的经典实验环境
3 G( M7 a6 ?$ y7-3 配置开发环境（1）
. z4 d8 N y) T4 F. T7-4 配置开发环境（2）
; `' s% Q2 d# f- i; K( a8 \, k. D7-5 什么是强化学习- o& O$ f9 K- h B' s; ]
7-6 什么是Q Learning; {# N' m3 P' x9 b
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境+ m$ I% r5 {/ I8 m( t8 m
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
+ l" n* f; X+ f$ t7 C- n) F$ M7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）+ Q7 @% W. t; }" A- ]
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
7 {4 Y `, U4 a. n, `9 E1 u7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
4 \8 [5 I9 [1 q/ Z7 p7 B3 D7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
3 ]7 l, e% ^" E7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）: o- A1 P) u @
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序4 |! Y: ~( I. m% }, H
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏( [4 F, ~, S/ v
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
2 E/ \# L U Q$ X a7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
& _+ o- D( y; ?7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
' F% T! {* l' [- h* m3 e
4 D6 D7 j! C. i" M第8章 知识点总结和课程延展 ? e. | x( ^1 B$ m8 b
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。
0 ^% \' L) v% Y% G7 N2 g8 C8-1 总结陈词和补充! M* j+ C7 A/ F
8-2 如何学好英语
- `9 m/ s, [- D; g6 o8-3 如何学好数学
$ ^; p9 U, Z8 K. y8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结" V& o7 a2 z8 A$ l* Z/ u t
8-5 深入AI和TensorFlow1 \$ N3 `) {+ {& M# F" K+ n
/ s n# q! R7 d# ^4 Y% z
〖下载地址〗
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