9 g' i9 a7 [' }, Y. ?2 l8 [7 j3 l8 h7 V2 M) [
〖课程介绍〗 x; s) z3 b% G; 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！& r0 b5 a7 j2 k r. v% [
9 [) t; N' o2 T; a2 U& s# v〖课程目录〗
0 O& K H% ^6 J* H% c; h第1章 课程整体介绍5 k; u6 K' k1 d( O+ U
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
; s2 J6 t4 ?8 L& G$ Y& ^% r9 i1-1 课程整体介绍及导学& J8 [- I U7 T( P' c* e+ ]1 q
6 G7 n- x: C4 A" l9 H) K u: @
第2章 人工智能基础知识, Y9 J% p* K1 e, [, M
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8 k" t6 ~7 I8 F
2-1 什么是人工智能 试看
( R* _7 ]& v$ q2-2 人工智能前景 试看
5 C6 m' L- j! s2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看6 e8 C2 k- k1 n! C
2-4 人工智能简史/ v4 F+ K+ R+ J4 O
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联: _: x! O' o/ [
2-6 什么是机器学习
/ T d7 `: G+ Z; F' B2-7 面对AI，我们应有的态度
' [% B: ?6 z* K' g: B4 B. y/ m2-8 什么是过拟合
. R4 ~% y9 Q$ b8 v2-9 什么是深度学习7 C) P- a7 N3 H
5 U! I6 p" a n' O( \) J. z( F% @! P( w/ `
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建* T* ^$ r! ]! C3 _4 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
6 P! a* a/ `0 a6 u' w9 \5 I3-1 什么是TensorFlow
3 D* ]) D: m+ t# ]( {3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1, c6 [8 y7 y% O
3-3 如何学习TensorFlow
: v4 P! f7 N# Z' A0 C3-4 TensorFlow前景 h, w7 o, T( [! A
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
" W6 @& v/ L- e0 j' K3-6 安装VirtualBox% B# L- i4 A3 f- A d9 y! W
3-7 安装Ubuntu; s2 ~$ A% C5 l. F" O
3-8 配置Ubuntu系统
/ o6 ]! \: ]( I: z: c+ l; V. Z" E3-9 安装Python2 [6 B, T0 R6 t# Y0 }
3-10 安装TensorFlow（上）6 u! z7 h+ \+ \" O0 ^1 Y
3-11 安装TensorFLow（下）
, b) {4 j* K6 g# E3-12 安装Python类库0 V8 S r( W0 d& A3 ? x+ O
! J5 v8 c. w$ Z8 k2 y9 I
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）" j" ?' ]% B r3 V
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TensorFlow6 |% v( N4 B4 B7 U
4-1 从HelloWorld开始
0 W+ q' c0 B8 @4-2 TensorFlow的编程模式 B; n0 P; o% i. @( g. B
4-3 TensorFlow的基础结构% N: ^$ \- c6 F a! m& D3 l& |# v3 H
4-4 图和会话
+ I1 i# u% l2 i. n) g4-5 Python常用库Numpy的使用
4 f/ a; a2 s3 a8 H4-6 什么是Tensor（上）
% I& G% d9 D- W$ g, c) D9 t0 C; F4-7 什么是Tensor（下）+ _0 g! d0 y+ Y% h' b
4-8 图和会话原理及案例（上）# @0 y7 d r0 N' _: z" A7 i: O8 a8 r
4-9 图和会话原理及案例（下）
6 x9 R" M* T6 M* K$ p$ H) g* i4-10 可视化利器TensorBoard（上）( e9 ?( ~; O, Q: Y3 | I. Z! G2 V
4-11 可视化利器TensorBoard（下）/ `, C8 E' d& L" H: v
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround8 ]/ j3 j4 d$ C& V) r3 q+ u5 C
4-13 常用Python库Matplotlib q' R6 p$ U: n4 g9 \! `2 R0 V
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）1 x4 B C3 B! ^; E: B
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）) B! h9 }' F" j/ P& ^+ o" Q
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
; d# W& r& g: O5 {4-17 激活函数（上）
9 z8 K+ z/ f) K% m4-18 激活函数（下）
. S# m( x8 Y1 t- L7 w% E4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）9 F: L/ B; Z. N I3 |# D4 o& k
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）& Y) `( A8 b4 k+ g0 l4 o/ @
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
9 ~" c. ~" P" z3 u* M" F; Z5 k4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
8 c, q* H6 i: X/ e# [+ r( [4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）5 Q8 h) W. s: u, _
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
) ^7 s6 o% d" p- y& `4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
7 ?1 K: J+ g* M4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
9 d- W% P8 C. M4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
" A% T; E) B, L0 @4 W4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)25 L% X6 I; P# O
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
9 e; Q7 \* b2 H! w; c4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
/ G- _( q, l. D, k4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
7 P1 i& `) f6 c/ D3 c% r4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)6 G+ T" e y$ E/ |
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
0 r# f4 e; a% o$ I4 U* R$ o4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)7 s/ U9 z- m! u: S: ^& Q$ _
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法- ?; w0 F( t' `6 ~
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试: o, H7 n1 g/ X8 |: U2 B$ S2 z
( i- t% M1 I7 {" [. K
第5章 案例一 会作曲的人工智能
) x4 C9 @: J' G8 R7 g4 I* B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+ t0 _( K0 B2 `1 I i
5-1 背景和知识点简介
! `9 x( v+ ?* n% V% u1 j0 M; B: M6 q& {2 g5-2 音乐和数学的联系4 @1 g+ }3 V) K! Z+ k3 D" w
5-3 什么是MIDI文件
! W* [7 H+ T$ n2 j% J E8 {5-4 配置开发环境
: }9 w O# S: R/ G. b6 g6 _4 ~5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
7 G4 q# G& B1 T+ ~5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
4 i3 N# W. i$ j! _* V* I0 @) |5-7 编写整个神经网络模型
. k, F9 c! e- J5-8 编写从训练文件获取音符的方法
" M1 D: ]$ _8 @4 U5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法; u) H( t/ a; ?& O2 a9 x: b
5-10 编写训练神经网络的方法（一）4 X0 o' \$ u2 o3 ~+ \: L6 G3 ?
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
& F+ K; U& B! T/ r9 ?5-12 编写训练神经网络的方法（三）
4 @* [& f5 t$ I6 ^" L- y5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
7 p7 Y4 `3 K* e ?: ^5 h0 v5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）/ @ T& Z+ V( R
5-15 纯TensorFlow版的预告. x: M7 Q; v `5 ~- ^/ ]- Z
* X" n: P$ J" B
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
4 K8 _" k" l; _! B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3 f% p2 P, E2 b! S F0 A
6-1 背景和知识点简介2 u0 A/ s* Z$ j9 Y4 W7 {
6-2 配置开发环境6 ~2 @6 k3 o# J; X' u: z! K
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)$ r& ]( }: n6 R. R
6-4 什么是DCGAN+ {7 K* U6 A) Z2 j; N% P4 ~
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
" e8 I2 x, P. j: L/ f6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）2 h4 E' M) R6 ^1 |9 i! R2 u
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
+ A" o: M$ @& A# g3 B& r9 y' e6-8 编写训练神经网络的方法（上）- k4 i/ ~* n! {0 p, Q- }9 g1 a
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
6 Q/ s J6 b+ @% d$ m6-10 编写神经网络生成图片的方法" k8 R* W/ y, J0 O; A
6-11 代码完成和测试模型
2 o5 O5 W2 z: o$ t2 ]4 Y6-12 纯TensorFlow版的预告
2 O/ }' D; R' T- v6 x u0 [: R
5 a- m' K) ]; x- C# v G第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
& v3 o& Y3 j, j6 ~! B9 G$ k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
$ R5 U, M2 _7 k! q+ N+ N7 d7-1 背景和知识点简介5 d. m8 u9 O7 x. Q* q2 ^2 P0 n
7-2 强化学习的经典实验环境, E: z _$ W3 \+ Y( p
7-3 配置开发环境（1）% B* M* b$ a% j) ^# Q8 T
7-4 配置开发环境（2）
2 O) I8 j* i4 h: g+ s; c7-5 什么是强化学习 M. P" Q2 C5 k3 C; J* W. c% c
7-6 什么是Q Learning
" R6 \: S' a! }( ]* n/ g, n7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
1 w6 S: g( T/ E( U$ u, G% ~2 z7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）7 ]: L: W; i/ U/ E& e2 q5 e5 K
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
$ G* y; x7 U# I( ^# T( P7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序6 g: i' Q7 p" d, ^2 M" o
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
# R& k a% X9 G0 U2 n- R3 k7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
3 J9 C" W# ?$ i \" c5 @6 X7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）5 _6 H. v( U- C6 s6 I+ x) r! `4 P* {
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
" w% y7 S/ s" _7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏2 {0 g6 H2 O/ Y- G- H8 h
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示/ H4 }9 U& g9 }+ U2 E9 }
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
7 }) w" U5 @! z0 y# K# A' _7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序# S$ Q$ L( ]6 Q. r) K" t" h9 e
/ i q* v& m. e6 R8 i第8章 知识点总结和课程延展
& k3 t/ H2 ? f% Z4 {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。4 g3 [. a$ J. B
8-1 总结陈词和补充% F! J5 D' Z7 d7 f. Q3 q
8-2 如何学好英语
9 X% N- M9 Y3 T" `1 D5 h! `8-3 如何学好数学' d: p2 C4 D6 E* m! G' j- Y2 Q
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结" Z3 m# ^+ i; b3 u7 G" r
8-5 深入AI和TensorFlow3 Y! H( s* R, ?5 Y' z
8 ]# j5 U! e9 {4 s; q8 \
〖下载地址〗
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! p' V$ v9 Z, {# ^; M; K9 z, z8 ?8 Y. d* i( r
+ U* a( H q. K+ P8 ~3 y- M/ l
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( Q) }6 m0 C, t6 n
〖下载地址失效反馈〗, r: ?0 ~* X; n+ [3 S$ o
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' V$ |8 I Y% p* U
6 f1 ~' J# N( }9 A: H+ T" @3 d
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