+ j) j) S4 R9 p6 k- @% s+ I4 \: w
7 O$ Z K' q' z+ z〖课程介绍〗# c! ~7 r$ ?' t& N( D, i
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！: |9 `* z' j6 Q6 W u" Q! S6 L
6 m: M6 ?1 R) e* K3 f# Q$ ~- w〖课程目录〗1 x, ^. n- U2 p+ z' U
第1章 课程整体介绍3 J. b6 K5 b* t H/ |+ O3 ?
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 G) v: y9 _* _' a: f
1-1 课程整体介绍及导学& H% R( s+ o& [) H8 O
0 v; ^ i0 w' s- w j1 |
第2章 人工智能基础知识
; Z0 Q& J3 a/ c# W4 x& [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# B+ I/ c! ~% g3 g& N$ T G
2-1 什么是人工智能 试看
. W, h7 I& q& r1 ^, z6 o* ?9 m2-2 人工智能前景 试看
1 s/ m6 q! y J9 {' d2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
8 L. W1 ~. _$ {( ?5 K4 ]2-4 人工智能简史# H2 J* e# |2 g/ F4 P/ i
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联: }3 x7 n, m) o q4 M7 V
2-6 什么是机器学习
, U+ |8 p4 g5 k1 w Z1 p2-7 面对AI，我们应有的态度- n& u4 [; d+ k3 d; z0 @
2-8 什么是过拟合
: Y2 q/ ~1 g9 B! ?- R4 k$ o& I+ `2-9 什么是深度学习# U5 K+ Z; l, b! I5 ~/ |4 J2 _
3 f1 Y5 o) w b: h
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
) A- t9 K7 u7 O0 }/ G2 [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8 ]- y7 q2 K9 w. X- g7 n( C( e
3-1 什么是TensorFlow& ?, X" M1 u% S1 C6 |" A
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1& T3 Q8 }, | t# @/ Q3 X) _
3-3 如何学习TensorFlow
1 q" ~- [" ~6 n3-4 TensorFlow前景
& F5 p, t G t8 N; v; _1 Q. `- D3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
! o/ F, a# E- c$ x: q d% [3-6 安装VirtualBox
5 P# ^! m6 ~& @2 V3-7 安装Ubuntu$ l3 x" j9 @* s4 A* M, T0 s, {
3-8 配置Ubuntu系统
: z, U3 a( G0 [3-9 安装Python
3 ^- e; d0 ]" Y% { @" P3-10 安装TensorFlow（上）- x6 H- F a& K" @
3-11 安装TensorFLow（下）
@) w% y6 B, K4 r7 [9 {3-12 安装Python类库! V" v. Z% a0 e3 G
0 W' Z; F3 e/ R
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）3 l m. ]' @$ I: N3 D- |
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- P4 W. J7 m: y0 r) h2 h
4-1 从HelloWorld开始* x' h3 w6 W" `/ R+ L d
4-2 TensorFlow的编程模式# y- k3 F) r6 M: X( {3 F4 V" D( O
4-3 TensorFlow的基础结构
1 ~% m& k* ~5 j1 c, v, h' @; k7 Z4-4 图和会话! v; ~1 l4 H# _& v
4-5 Python常用库Numpy的使用
2 T& W I! c- N$ e+ l6 |4 \4-6 什么是Tensor（上）
e; T4 s4 U: e& y' r+ P2 S- M4-7 什么是Tensor（下）
' j! F/ Q, d" `" Y: o- z; \ x4-8 图和会话原理及案例（上）
2 M/ y9 h# d; A' q i4-9 图和会话原理及案例（下）
% O) a3 ^* L/ Q* r6 s4-10 可视化利器TensorBoard（上）
6 `' n Y3 N3 ?5 N, T& M0 p4-11 可视化利器TensorBoard（下）6 w; n; X) ?+ z! c8 a
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround7 g- p; M7 A$ _* O
4-13 常用Python库Matplotlib
; Z: Q! R' j1 ` l% _' D+ i, }( S4 @4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）& i/ a& ?7 S g8 u0 D
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
" c$ L4 m9 _/ d0 R1 R7 t+ W4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）; N* q% h* b5 Y* N& v; S6 U
4-17 激活函数（上）
! K ~; Y7 @, g2 _- C9 y4-18 激活函数（下）5 Y3 c1 B" b8 e4 W5 `; T" Z. [, _
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）0 [. r8 R: |4 t; ^8 Q4 f% a! v) |
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
( i4 |1 z2 [+ j n- c4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
) Z" v- s" z" g3 |1 l* n2 Z4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
& D, c5 F. r1 l$ J) p4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
+ O: e8 y, g1 _" R4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
% _2 R9 U$ Z/ n4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
# l, I- [5 B; s. @' p" P4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
5 p$ o8 T; k8 ?1 Q$ ]6 u8 v4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)14 {, e- H: @# H+ M
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
! K6 ? j3 b# r1 ~) [: l4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
a$ {; u' t: ^; L4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
6 D% v H% N; t3 q- u4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
# K l1 S n! }4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
- W Q5 I$ F$ ~8 Y4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)( F4 A. R+ w' [
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
2 l( }! C v. F" a$ K6 \4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法) D9 q# T) C6 v; G9 I! H
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
/ i9 z+ d! S7 ~8 k+ ~6 N% ~
. x* I7 L; q, l7 b第5章 案例一 会作曲的人工智能+ C- g" z9 B/ s
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
* e& R0 ]/ i9 j1 x5-1 背景和知识点简介6 ]/ N2 h; h5 e/ U2 i
5-2 音乐和数学的联系1 b/ f' P5 M3 s6 ]- ?
5-3 什么是MIDI文件 v* k( I$ R" o
5-4 配置开发环境, K% k: O' z8 R
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
q: |9 c0 X; K1 L5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
/ m" q' B( S1 \, W5-7 编写整个神经网络模型% O" Y/ q0 l$ c) S4 J7 @# N
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
, y! R0 {/ ?, b- \/ |5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
% P) a5 |8 [2 M( m5-10 编写训练神经网络的方法（一）
6 y! X: m* [0 f" k+ i4 q* a$ a5-11 编写训练神经网络的方法（二）# ?% d- M3 l; a9 g) X/ G6 u
5-12 编写训练神经网络的方法（三）4 |. u! ]3 `$ |4 O- ?
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）. v7 i/ i* X" e5 b" h) P
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
+ C/ ?) u$ D6 N7 v2 ^5-15 纯TensorFlow版的预告& ?3 A4 F$ V% p2 V( s! z t
: `% f$ a! x1 A o1 Z% I; W2 ~! G
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能& B8 O6 ~. l6 ~8 N3 k+ |' x' l
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) `$ Y* R4 O" S
6-1 背景和知识点简介& r! ~. i) \! s% T/ i
6-2 配置开发环境
- L2 o1 o7 A6 K& p& T1 q6-3 什么是GAN(生成对抗网络)/ B* c0 W5 E* S% f* t
6-4 什么是DCGAN$ W+ W# x* a4 o6 w$ g; Q$ J( H9 I
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
0 V9 ^1 U7 H+ D) ~( E6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）# S! s) z" v9 g1 J' L% s
6-7 编写DCGAN中的生成器模型# s8 b- p) t8 x/ H# F4 q
6-8 编写训练神经网络的方法（上）! E" M1 p. d' @/ w, r3 u
6-9 编写训练神经网络的方法（下）7 b( B8 h; g" Y
6-10 编写神经网络生成图片的方法
( N# d+ g) K/ }9 @1 H/ A6-11 代码完成和测试模型
! {# M6 C) f, r4 v6-12 纯TensorFlow版的预告
# l% A, p N7 A
" V* D2 X0 l, L, Q第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
9 N! B0 X% r3 V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
6 R+ _8 W+ U2 e; d# o; [7-1 背景和知识点简介
' q: [8 ~# @, h( Y8 S7-2 强化学习的经典实验环境
1 o8 P1 J4 _1 O7 n" A, ^7-3 配置开发环境（1）- C t: N$ l' Y5 [$ q8 C
7-4 配置开发环境（2）2 K/ j$ l" e; i1 x% Y1 B% Y, a7 w
7-5 什么是强化学习3 ^1 C5 u2 r& F; w& E+ Q% S t3 a
7-6 什么是Q Learning% I0 z2 _! D, L4 t; I9 k
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境2 B$ t% W5 [( X- Z3 ^% S8 I
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
, n: f1 J3 A* [1 C& s" n7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
G5 e4 n. d; Q- a' s0 ]7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
! D- G" c& d( C' U# y# D0 g1 `" R) z7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
1 R% D; F( x- y) R. D7 \; ?7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2） O" J8 |& |" z7 E- e4 {
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
2 Q/ f5 N6 P+ B- s7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
: m; t( p' e8 y5 m9 B C, B7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏3 r$ s- ^" g& Y& N3 S* H
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示2 s) D8 a7 H- B1 o/ J
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
, R; p! _; R1 u4 l/ ?: y7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序/ z& t( c# v5 l- C: {0 u
$ H. K- A P; Z3 A; p' g* P
第8章 知识点总结和课程延展
2 B: |! z1 \8 Y$ y) |/ `7 ^, [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。* d( C, j# _, t# h3 f' N
8-1 总结陈词和补充
1 g/ C4 ?5 _# K' {8-2 如何学好英语' q2 T2 @' H( z+ q% I" ^
8-3 如何学好数学* g2 v" h7 E# h5 ~6 I
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
+ v8 d, b) d8 s" R! |! q- T& z' c8-5 深入AI和TensorFlow( C! @! N& A7 L3 d8 P
! |3 Z9 y$ D; }, |2 i9 C# R# N7 b
〖下载地址〗
8 k- p( D6 x! s' e6 [; B7 a
3 R# D! R" c! e2 |8 a( W9 u0 [: F2 ~. j/ Y X9 p) W4 C
2 ?8 E6 T6 X" A----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 q0 L' W: S, J8 Y' Y: ]
* y; U/ g% ^5 K; O〖下载地址失效反馈〗
, ?$ w0 L3 ^: z y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. h4 K3 ?5 b9 ~$ R5 T- t2 B
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+ B( t2 M; l( I1 x/ B" W) }; F$ l" k1 j
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