) t) Q! z& X9 X
7 v0 v2 ]+ c: p ~
〖课程介绍〗
) q5 Y7 |7 V+ w6 T# j( e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！3 |1 L* v2 D; ]! |
% d" [ r. G9 i+ B4 d; K( r〖课程目录〗
0 L4 ^. z/ W! I5 o$ I$ Y9 Y4 b第1章 课程整体介绍
( L1 i% t: j- j. V$ E1 d) p: G4 D p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8 @1 M0 }8 y- d! R
1-1 课程整体介绍及导学
6 F/ z! E: `/ g2 x8 t' j! y% u, U/ A" x ]0 j
第2章 人工智能基础知识/ i7 q- h- p8 L% W( s
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
7 G6 Y! [1 b$ [2-1 什么是人工智能 试看( C! _4 Q* v1 e% F' d( N# G
2-2 人工智能前景 试看/ g0 x. s2 o, ~$ M2 |+ Q
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看6 D( d, ~8 M& |" ^4 r
2-4 人工智能简史- K4 F: L. m9 ?6 I m) ~
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联2 R" P$ _8 f! P# e0 O$ f8 r
2-6 什么是机器学习" ?/ m$ G8 `) p% O& f, ~0 y
2-7 面对AI，我们应有的态度
4 d7 S1 a9 B, G* m9 S/ x, ]2 [2-8 什么是过拟合
- z, d/ X3 a" {' W2-9 什么是深度学习
/ W/ s& `' @3 ]1 \+ f: B, }0 k9 v
+ \& `: w, @! V! d8 L( D" \* z) ^6 h第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建7 p- Y4 w1 S1 y7 q
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
% V+ ?/ P. n* O! C) m2 K. I3-1 什么是TensorFlow" N6 k3 |7 h1 z+ e, C
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1% E! B! s" s b2 u% B
3-3 如何学习TensorFlow
3 h4 S( K, s8 q0 T) ^1 X! o+ A: e3-4 TensorFlow前景 k |* t0 I- m! R( E( M4 f0 I
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件1 A0 F+ |! P# }: s
3-6 安装VirtualBox
/ M- J9 b( c1 U3 g7 b* H! a3-7 安装Ubuntu2 t, M" [' @; e2 x! b" l4 F, V
3-8 配置Ubuntu系统
+ f, i; h) D3 \8 c* X3-9 安装Python
0 E' D" r1 ]; t0 ]- v3-10 安装TensorFlow（上）3 C, H# |2 Q5 _. E* ~; ]
3-11 安装TensorFLow（下）" E. S4 f* ~9 p
3-12 安装Python类库' G0 l8 f. z# f4 L& ]# y0 t
& c/ y( y$ r) }5 h9 t第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）2 n" p7 p* Q' y; G. m$ G 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
- |! i* U' _" _$ U4 g$ A4-1 从HelloWorld开始
- O; k' f/ {7 z$ P2 ?% W8 Q7 r5 R4-2 TensorFlow的编程模式( u4 ? a$ T2 x( w- l8 g! }3 ~
4-3 TensorFlow的基础结构/ |" w# z& a, }
4-4 图和会话
$ a1 M9 @" v: [8 e4-5 Python常用库Numpy的使用
1 |9 n2 `+ R0 W! F5 @* n4-6 什么是Tensor（上）0 t& l a6 M' p0 u. Q& @1 p2 d
4-7 什么是Tensor（下）
. D, @ v2 ?0 l& Q2 O4 M5 S) C4-8 图和会话原理及案例（上）/ k0 Z, V! n# I8 G
4-9 图和会话原理及案例（下）
% Y7 W3 X: ?! N% {2 a4-10 可视化利器TensorBoard（上）
+ c5 M$ h+ Q, p& \' X; ~, \. \% \2 V4-11 可视化利器TensorBoard（下）) T- {0 D# P8 |$ I6 j: }( F/ ^
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
) Q6 T+ `+ f6 ?" |6 Q4-13 常用Python库Matplotlib; D. I- N0 G0 D7 ~$ l
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
- {; V) r1 I7 |+ P4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）, y: J, X# l7 ~9 E
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
. E' P* S! E: }' i/ B# ^4-17 激活函数（上）
4 l6 l* d0 L: ?8 l% z3 X6 }! w3 b+ {4-18 激活函数（下）$ ~5 i3 H4 U' f/ F, r {
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）2 h" P, K1 c0 E# [% {
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）; U. c5 R3 o) l* Z- t+ ?
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）+ ]+ x. A# i" V0 U0 T( c" `
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
4 S, D+ C/ O# V( o, x4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
8 Q5 D( Q5 D6 C4 v" M: n9 ]4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点7 M2 {$ I' v5 V/ C' P: p
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
9 j. [8 ?% B5 ^, d9 s, e- I( l/ U2 v4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)! v9 N1 Q: G7 h, I, s
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
* z; d# s( s. h, i& j4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)20 @7 O' N3 J& J5 z* R' P
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
( U8 |' R- R% u9 f6 I4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1- R! Z3 r" X( i* V4 g/ w! r" j
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/ [' k/ f# A& z
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下); x) N% D7 a; Y* R
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
: s1 l' B6 [# G4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
! x' k" s; m. u2 R( s, r \4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
# C/ `9 N" P4 O, v4 E' r. F4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
0 |9 \- S* p K6 G- _2 j
, ]+ o7 a" g' e' N; [第5章 案例一 会作曲的人工智能
5 c' w; S9 v, t* V3 [: T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
& M( F6 e* u3 T+ J6 t8 I4 B5-1 背景和知识点简介& @( a+ |! v' Z/ C. @) W2 [
5-2 音乐和数学的联系: v+ a3 }8 e! D! V; [
5-3 什么是MIDI文件, H8 t9 B; J4 Q) ^* p7 u% F
5-4 配置开发环境
4 N3 D- D/ T# K4 a5-5 编写转换MIDI到MP3的方法" a$ }' l4 i, L# C6 x3 u. |3 d4 B
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法4 u# I+ `7 A! U5 U; V$ B) V
5-7 编写整个神经网络模型4 J* I& S! h, C
5-8 编写从训练文件获取音符的方法8 D& A& k* O) j+ o
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法* E n& n+ [3 L0 W: C: s& K
5-10 编写训练神经网络的方法（一） h; _( u9 Y& Y
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
! G' C7 [1 }% i6 E9 T5-12 编写训练神经网络的方法（三）1 S# `) q' ~* ]$ v" _5 y, _
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）" ^. t' l/ ?1 [& S: e$ N
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
6 Y- m) K+ p0 g, Q" ^2 P. J5-15 纯TensorFlow版的预告- w7 M( T/ u6 E2 L6 r3 N$ u* L
% l# z- {3 e7 H, Z K8 T" y
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能+ Y* L5 m! s2 @% q
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
2 T, |4 c. ]% a/ B6-1 背景和知识点简介" o" W: U8 ^/ ]* k% M
6-2 配置开发环境& P, g, l, L+ h: p
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)3 T; w z9 Q4 v6 a! H: K5 V: j
6-4 什么是DCGAN; Q0 ?: Z! `! h, x! n8 t6 z; A9 k
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）' H" h: P) n: w7 n; H8 ? Q
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）& z; x% \7 L7 e; Y' d2 r/ F
6-7 编写DCGAN中的生成器模型) ]4 _" g& d6 j, C5 ?4 {; G3 [
6-8 编写训练神经网络的方法（上）1 t# T; C; b S" b6 M$ Z- a
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
9 t5 r2 Q( e1 N( U! p' Z/ ]( O: ?6-10 编写神经网络生成图片的方法! ~& S! N2 u3 R' Z) ^
6-11 代码完成和测试模型" Z. E$ x$ e3 x! J, i9 C% B
6-12 纯TensorFlow版的预告
! F, ]! S% e+ |0 Y I3 @& A$ w; _! j$ o/ }
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
6 j. h# N* X, ^4 w1 Q. p9 F: w8 N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* Q" J, ^1 S' d4 z# [) }, e
7-1 背景和知识点简介9 L/ I5 A- A2 ~' t* q6 t4 f& Y
7-2 强化学习的经典实验环境
/ u# G% v7 {: C+ \2 G7-3 配置开发环境（1）! z8 ]9 R* ]2 b* _' _7 r6 E
7-4 配置开发环境（2）
( u: v, i& ^2 h# n9 T$ N7-5 什么是强化学习
0 n1 l) W) |# i& l7 G7-6 什么是Q Learning
! K; V4 E( H- V/ c) D7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境6 `0 f2 e- Z: \
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
/ n- l" e& y- U' t: M$ F$ E x7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
+ }; V+ e% S. z c7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序7 t! }& e2 \9 s# i0 G. }: q+ K
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
. w7 r. f% C2 m7 R4 C7 ]0 M9 e7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）9 r: y4 l7 V0 K; m
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）0 X! z6 L5 ] n+ c- l
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序" S, @+ M- O- l1 |
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏5 U3 ?5 b/ G% g
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示 |+ B/ y8 p- c1 {0 y5 e: P
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
- P# ~+ j8 o# L4 ?# i" g7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序" X2 @* f$ I9 M+ a
; P( ]* {9 u8 f4 F2 q* _
第8章 知识点总结和课程延展9 c7 x% r/ c7 ~2 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。
6 Q9 q2 f$ l( R J8-1 总结陈词和补充# r* t, { o) ]
8-2 如何学好英语' }' q* m3 v: N) ?8 K a/ L; n
8-3 如何学好数学+ H# ]5 |- J, M8 D V' N& u( l
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结) ^1 s9 ~6 A8 D& y9 V
8-5 深入AI和TensorFlow( h; o3 X& ]1 |; l0 K: z
7 Z- m3 M E! f; O t Q2 P
〖下载地址〗: N3 u" y) u' y! e. _! l! y3 I# M& l
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* H) B/ R9 i. T. q+ f
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