6 r+ W4 g. ]3 S. P% w+ i3 i+ K1 y. R
; s6 f% `( @2 f3 _, m8 l% |( p〖课程介绍〗6 i; ~( T4 }6 F4 j) u
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！
" j% V; ^% r; l1 s( Z% Q' g# b7 w& e8 g. w8 l3 v
〖课程目录〗
; h) |4 D3 }, m' g( i' ^第1章 课程整体介绍
; y& g9 w; h+ ~: M, g$ |. \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 \& N2 p# H- P# u
1-1 课程整体介绍及导学2 z* `2 ]* b G& O7 i* T
, D6 O( W* ^' l4 k/ Q, ~
第2章 人工智能基础知识$ V1 Z) L D+ |9 j! N; O4 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% A: O7 y3 n: l( U! ]5 J5 b: y
2-1 什么是人工智能 试看( Z! C9 {* A* `, n V" a: ^. q" q
2-2 人工智能前景 试看# i8 W- B& [5 Q9 a
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
. o1 {7 s; z5 m+ y2-4 人工智能简史$ A( a& b. H C
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联; U* e$ T* ^2 M
2-6 什么是机器学习
7 p* U, m" m" y8 D3 I& ~% J2-7 面对AI，我们应有的态度
, j7 W, i8 K- h6 ^6 P5 \. }2-8 什么是过拟合3 c/ H+ h- |; t! |
2-9 什么是深度学习
& ]; ^+ F" \0 X0 N" r) K: |% E7 l/ r, F3 P0 E( A
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
5 A! G( x) ]$ w6 S2 ~: P XTensorFlow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
2 m) V5 D$ s s- W3-1 什么是TensorFlow
# p) X6 M+ ~) }: a7 X3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
5 P3 D1 H) h2 u, u4 S3-3 如何学习TensorFlow/ ^( Y2 C6 [" M$ P" u
3-4 TensorFlow前景9 ~# a' y0 \7 }* ^" o
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件( d \ }( r4 k5 Z5 f% m* i
3-6 安装VirtualBox
0 {% m6 ?! B9 c" C5 U- d Q. F0 C. F7 R3-7 安装Ubuntu
. y0 A6 r( R# ] e+ j4 Z( S3-8 配置Ubuntu系统; x8 Z1 r( Y0 V! i+ W
3-9 安装Python6 e1 `$ `7 A( F2 l8 v/ l% r
3-10 安装TensorFlow（上）
; s! U/ v5 e" C% Y5 ?" R6 D2 _9 c3-11 安装TensorFLow（下）3 e3 D" C; o. P0 U# B
3-12 安装Python类库
1 G: Q( ?. b2 R0 s% q7 i7 d4 g, m
8 Y6 Y: E K3 [8 q第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
; k3 {: l+ y7 W; tTensorFlow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
+ S9 a: `! v% N* O4-1 从HelloWorld开始
/ Y& ?9 f) V# J" B5 o2 R: y* o7 M' }4-2 TensorFlow的编程模式. O6 x) W2 s p& @
4-3 TensorFlow的基础结构7 D, c/ r- J5 X, I
4-4 图和会话# X) \* V3 H, E. W
4-5 Python常用库Numpy的使用
8 |/ n5 A3 ~5 {' l$ d% q% a$ I, J4-6 什么是Tensor（上）, F/ f2 O6 l2 n4 Q. K! s% E
4-7 什么是Tensor（下）2 \( @3 q" ~( g! m. P) ?! F
4-8 图和会话原理及案例（上）
: @, L+ U7 ]0 J4-9 图和会话原理及案例（下）
) ^- k6 E1 j/ S8 c9 |9 |4-10 可视化利器TensorBoard（上）1 Z" F) T( K% b. f! X
4-11 可视化利器TensorBoard（下）/ _8 q( a: e$ ?9 d8 `3 r0 ~9 H0 B7 t
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
0 ^) V; z4 k0 J4-13 常用Python库Matplotlib
/ t3 }1 A# E; z2 x8 W5 }4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
9 E, s. C' b. Q; o. x7 w4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）! Q8 @5 i! ], _" ]3 M/ ^; {
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）8 m2 W/ }7 s2 {& I- O B+ e
4-17 激活函数（上）
7 P/ m- i" T, W' R+ q9 g5 u4-18 激活函数（下）3 |( Q) l5 {- l9 l( m" m$ X% l
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
* Z+ V N. {/ S5 d1 h, f6 v4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）" E* _ S, R) X1 l' B) h$ }- O
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）; z! I% ~: T2 I9 u( ]) s% ^
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
+ ?$ |& w3 W: j" |1 [& m9 p4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）" I: u/ s/ Q. s8 X% ]# V, `
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点3 f, C, l6 g! { u0 h- _2 H# o! u1 i
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
4 n6 r. d0 p. X% p+ V- x7 E4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
% w% `1 j) W$ _2 b( r3 e4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)19 P/ {& ^( m) A+ G- p/ @
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)23 _3 b/ R7 N+ b" A9 D/ L) D
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
+ W8 E' W5 {0 D, q' S! |- Q% v0 V4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
& V2 i7 i( y, |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
; g6 q, k2 H" ?" P4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
6 |- q3 F y! P( w6 R% h4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
0 {* m9 {7 L- c+ }4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下): \" \: _+ `% Y1 i( w, @% E
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法 E+ F, w6 H2 A+ s" A0 G4 i0 d
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试, o1 L7 P1 u) }5 L; K5 t3 P
1 y4 R1 @ t3 z' ?' H2 l第5章 案例一 会作曲的人工智能6 y* s: |6 ~* P' ]* 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% R0 B+ V5 w, H% w# w9 L: i% R# }
5-1 背景和知识点简介" Z: `! z) j; ]: U$ g
5-2 音乐和数学的联系7 M9 A) F6 {( O2 V5 r u% c
5-3 什么是MIDI文件
( O9 ~1 R6 }9 M6 I9 G* R1 S5-4 配置开发环境
3 W9 t2 \/ N9 O9 H0 { _5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
9 G" y4 ~- ^9 ?# a3 z: p5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
# }% i a7 B/ N$ H1 Y; a5-7 编写整个神经网络模型+ G1 M; {% R6 G
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
. N9 L0 P5 B" T& C1 p5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
" e, N9 {4 W, L% u$ O3 b9 L2 l; j5-10 编写训练神经网络的方法（一）- A* W) I5 `: u5 K7 Y% X2 r5 c
5-11 编写训练神经网络的方法（二）( F9 M4 ? ]& R# c
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
, H" m6 m1 b* q9 k5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）$ }3 h& i6 b" n% X: O
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
/ @1 I# r. h& W1 d0 @7 ~: c5-15 纯TensorFlow版的预告
9 x* t' k3 c% H7 C l4 Y* P' k4 K
9 G' K3 d1 R4 v' X- I1 W第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
# p5 s! ]+ M- i% Q7 Y" ]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0 M% g9 \5 _- V- B
6-1 背景和知识点简介 m% U Z. a& z$ G! E
6-2 配置开发环境
& j" N ~7 ?8 c6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
: _1 H5 l+ v6 G e! T& u6-4 什么是DCGAN) ~4 A" t4 O A' R6 o# Z* M
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
& f: }4 r% [* Y5 a, g2 h/ I6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）6 _. o# j0 l5 L4 Q3 `" p6 g9 T
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
2 l+ o- n# \3 M2 o6-8 编写训练神经网络的方法（上） }% r" t, F, G* Q! u' ~
6-9 编写训练神经网络的方法（下）; c- E: y. E& U5 W/ v
6-10 编写神经网络生成图片的方法" u) j8 U: r# q4 f, O$ V. H
6-11 代码完成和测试模型
0 d5 B% z+ }9 Q3 m- A" C L% y6-12 纯TensorFlow版的预告/ c; }; z4 u( k
# [; s& @8 b: ^5 f; y$ N
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能$ Y7 D- n$ E( |. m
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 W+ X4 J# ~/ q% i+ R7-1 背景和知识点简介
4 u( n& m. _- j, i' W- v, {7-2 强化学习的经典实验环境% q$ h7 U i* f c9 P
7-3 配置开发环境（1）+ S* f; H; @, q e, p3 J
7-4 配置开发环境（2）# c" m3 u0 e1 s; i( M& @) ?; G V3 D; _
7-5 什么是强化学习5 U, a3 r( R& F6 v
7-6 什么是Q Learning
2 H5 H& C8 q8 Y7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境! T6 c' S! t9 |. \4 x. t2 C4 j U
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1） e! h$ @$ [: `
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）* U# k+ _" }3 t& s
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
, m7 F! k7 D, Q ^7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）, }* x8 L7 ]3 }1 C
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）+ g/ v& I" x, I4 r$ ]" f
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
: V/ ^: `) i, N1 t7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序! T; `' o; A; K3 T3 M/ B% s7 S( |
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
& U% V# y4 D: P, \' d, k7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
! c$ y8 y3 J8 }; U2 E7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
O4 i7 Z& t! D* Q8 W$ }7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序- u3 u- ?; D/ D" n* b& h9 i, ~
; ^3 F& O5 Q1 s' P4 y第8章 知识点总结和课程延展
& A1 @4 O/ s$ Q X. r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。
2 F8 l* i! u0 X) c8-1 总结陈词和补充% q6 R! f( ^9 Q+ ~9 X* K1 Q! z
8-2 如何学好英语
& Y. l- E4 ~& A! X8-3 如何学好数学, ?, Y( n* K6 R3 @1 B% r0 T2 C
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
0 Q! |( r: R5 t. q; g8-5 深入AI和TensorFlow
8 A7 d. b) w: B" l5 d3 P' w( a" I1 j. b+ I& x+ E
〖下载地址〗
& X3 d' D6 Q, P9 H; A% J9 j/ ?' ~2 Q0 E3 C1 }
y, o @ y2 i% l2 K" `
# K' ]/ R/ ~9 t0 g, F/ `! U+ ]7 }. O
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------6 c- \3 V9 L$ r! V- X
$ p! n9 c7 T$ B ]〖下载地址失效反馈〗# y" j v( p& x% [9 ^! l) }) n" C
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.com5 A7 c* l6 p' [. D9 S7 R! M
. V+ L% {: q$ j! G% E〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗) Q' N" n+ [* s# s
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