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: J3 Y5 L- L$ h" w3 L: D' w7 g5 k
〖课程介绍〗! ]. b% `$ r, ?" b( n
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！
, U! Z, k3 l& {- W+ a" p' A3 J0 [
# n" @1 m/ B+ j% a* R" x〖课程目录〗
4 x+ Q$ q( N2 u" {9 ^$ v' e+ s第1章 课程整体介绍
' B. P9 N# A0 t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1 O) k, @1 v; l5 T* ~& t
1-1 课程整体介绍及导学7 m) N. L6 F& Q1 h j2 q
0 y/ r& h4 b7 C
第2章 人工智能基础知识2 e) d, H+ }! I7 }+ |* \* P3 Z
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' w/ K4 {) }! a5 }! |% k
2-1 什么是人工智能 试看2 k5 b5 O q- c: C. C. l
2-2 人工智能前景 试看, E* V) E# A0 H" S, |' j7 T
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
0 C" R/ a+ ^ W4 @* ~2-4 人工智能简史
/ r$ c' P0 u: o5 s2-5 AI、机器学习和深度学习的关联 p- L1 C V, I2 @
2-6 什么是机器学习- u- u, N$ _: M( r* E' s% T
2-7 面对AI，我们应有的态度4 t7 X' z. n K$ l! r2 J4 Y* |9 ^
2-8 什么是过拟合
2 m# n, p$ j. R+ C6 }2-9 什么是深度学习
. `! f& [9 M: a: ?6 O3 {8 j6 Q- F4 W0 Z7 s: I
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建! c0 Q7 f: F/ r/ |
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
$ b$ s) G- L3 Z+ @. A3-1 什么是TensorFlow4 W9 \7 z+ C( @0 `5 {
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
9 U* o5 A* O; E6 m3-3 如何学习TensorFlow( y" k( ], |2 I+ l% S
3-4 TensorFlow前景& Y& G+ ?* @: I- m) o& |+ H& r
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
! ~- Y0 ^' ?) Z" I3-6 安装VirtualBox
% W9 K* P/ M0 Z( P3-7 安装Ubuntu
( [6 V8 e5 _1 }/ v& N9 n8 p+ m3-8 配置Ubuntu系统
# |, p& U4 r/ ^) G' f& }3-9 安装Python5 p- k" f5 s* t( _6 Q
3-10 安装TensorFlow（上）1 i2 _ C+ r. n/ c3 P
3-11 安装TensorFLow（下）
/ B6 v' _- D7 @3-12 安装Python类库8 y) k# k& A3 Y( A9 \
0 I( O$ S, U8 h7 \. W# L0 I' W6 |第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）4 a H. @' F0 h% y# [" @5 w+ g# e
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
5 K" l- g6 M9 V" q$ I; O4-1 从HelloWorld开始; ?5 z7 v& w u8 [+ @ u) O' I
4-2 TensorFlow的编程模式
! D! }& m Z5 Y/ K* T6 a4-3 TensorFlow的基础结构
3 H1 k6 M" m/ m$ w4-4 图和会话0 A4 [5 P% u; P/ e$ N
4-5 Python常用库Numpy的使用 ?/ a9 M' n# U- M: A2 A+ d
4-6 什么是Tensor（上）
! S! ?& c9 D1 ^2 a% s4 c: e: Y5 |4-7 什么是Tensor（下）9 o" X% G8 S( p; D% {
4-8 图和会话原理及案例（上）3 T0 r. @1 M2 T9 `8 I1 A
4-9 图和会话原理及案例（下）) ^7 i; e/ K+ u, i
4-10 可视化利器TensorBoard（上）0 `. w9 ? L& \: k" y! u, Q% m
4-11 可视化利器TensorBoard（下）" |( }! [9 Q+ X8 G; z' b$ H
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
9 R9 _ J% l7 X" M; Z: t, B9 |4-13 常用Python库Matplotlib9 U& x* W) Y( {6 `
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）% s! X4 o/ H& q( F7 ^7 c, k; ]' ?
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
3 f/ t: j, K" p$ x/ M4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
" R) Y9 u( A7 T0 L+ r/ \/ W, |2 _4-17 激活函数（上）- a% t7 F- o& b2 J8 y& S1 ?
4-18 激活函数（下） |4 v) S7 n2 N/ D" S3 i4 Y
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）9 F/ A# G# E2 J# X' f+ E
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
: a0 ~7 J$ w: U7 b [7 B- g4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
* H4 w8 \2 v( ^6 u1 [5 u* ]4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
- }7 f1 Q) q. C6 \2 M) ^5 [& o, I4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）! \% ` y+ l6 {) A
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点( p8 A6 C$ n2 ^+ P. @) q2 q t
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上): b+ Q6 k4 r- w8 p3 s$ n
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
5 G( k# Q6 b5 g( ^3 m; @' J4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)14 F- J' d. _' X8 Z# B# e# T
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
6 [8 y3 |: N v8 P! B4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)& F, w/ k {' {$ M4 L5 V
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. g5 R4 @ \5 B2 O% V, b2 ]# D
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
8 Q% g. A8 E2 q t/ G3 s4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下) }% @( j4 n; _4 C9 B2 o6 L
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)! c3 E C$ i+ @# g, |3 c
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)1 |& p0 g) u( M7 z$ K
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法* I" k2 M6 A8 i F6 M5 z8 E( o/ @
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试, T. N% K+ K8 B& Q+ o: b
% ^( H$ K; l6 [2 b; \第5章 案例一 会作曲的人工智能/ g- P4 x8 b4 g+ o$ r8 n% u
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4 Q* y( P" X5 U6 N
5-1 背景和知识点简介! O. d- c5 j! n; o" J5 X, F- \3 T
5-2 音乐和数学的联系
0 \ t+ L2 K9 K: e" P" M5-3 什么是MIDI文件' T Z* c1 ~: l3 v' s
5-4 配置开发环境
5 d9 X! f5 L8 c5 o D C5-5 编写转换MIDI到MP3的方法7 S: Q1 {' K" V, `( o; q" u! V. Q
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
' S6 y9 G9 L4 t& l- f( _5-7 编写整个神经网络模型
; G4 P$ U$ e L5 N* T; \& s5-8 编写从训练文件获取音符的方法
) ~. e/ W1 q& j5 Q, b. x+ G5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法* g+ w" c& M) G; i3 K
5-10 编写训练神经网络的方法（一）% _. R) _$ m' B8 h7 g* V; I8 c% I
5-11 编写训练神经网络的方法（二）. M7 }* n5 s. B
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
1 @4 K7 G6 L- L/ F3 m" N5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）0 H6 F" I2 [9 N5 R; V3 {
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）* J$ E' R- @+ \) O* ?
5-15 纯TensorFlow版的预告
& P2 m! X: N$ Z2 L- i; V8 R3 c% t4 y- Y5 v. V
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能1 P% k! M/ x3 B; s
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
" H, Z+ T# Y5 b- k, D- r6-1 背景和知识点简介
7 H5 P& g ~- o6-2 配置开发环境% P- \% n3 y( Y, f# M
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)1 n6 B5 G1 r! m' `; S* n; M
6-4 什么是DCGAN
& V) ?3 s" W0 l6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
; w+ `/ P1 m9 J4 a# h# L, M) P6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）/ \! ]) y9 Y8 ]0 q v4 R& M
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
2 i0 O, b; @7 p5 a7 l3 x0 p+ N6-8 编写训练神经网络的方法（上）- V* H5 g/ {' L1 o
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
* V+ w/ Z; b1 ?' ?& P6-10 编写神经网络生成图片的方法6 A0 V6 V0 `. s5 q
6-11 代码完成和测试模型! U6 F0 ^& I6 D& K2 a
6-12 纯TensorFlow版的预告
$ p6 g. S1 |) q. A
# S* W% M" ]; W9 t* |! E" t0 s1 h第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
8 ^1 w2 Z$ ?2 d/ J$ x; e* E( n8 o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
: ~$ n" g; t9 |% _& P7-1 背景和知识点简介
& Z8 k0 v7 n4 _& ]3 `8 {/ _7-2 强化学习的经典实验环境
1 ?4 {, w6 N/ C6 G7-3 配置开发环境（1）
! E5 X R7 F" S: N" @9 P6 j7-4 配置开发环境（2）
) ?1 H# d0 y: q/ s% x- v) q$ [7-5 什么是强化学习9 v3 ^! J( U# c2 g: j9 d4 N$ a
7-6 什么是Q Learning7 n+ ] H+ d9 h2 X4 h, E
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境4 |9 _2 P$ H- S8 X' i; e
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
; y8 s) n! N# U7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
7 W$ k) C' E1 j' F4 Y7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
, @- [7 Z! H& y- A2 R4 O4 j [$ c7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
1 n0 K! n& ~; w% U* h- j4 P7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）; S7 l1 f- o4 x& |0 o
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
7 g. }8 m* f9 c1 r& s/ {. E7 s7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
' I" o1 w# V, w+ V3 g% z" K7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
: \9 ~4 P7 ^$ m' a# h9 k& ]7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
/ |, `/ a: `5 y' ~7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
w* e! K- H! t/ q- M7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序- J& @8 ~. x, A/ D, j4 W
6 ?5 q+ ~+ h# r9 M
第8章 知识点总结和课程延展
$ D; A5 t/ v2 ]8 [$ I+ L4 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。
& J; S9 }- q: T/ T3 {8-1 总结陈词和补充, k( u& `& y# M' X4 S9 D: ]* d
8-2 如何学好英语- k' ^+ V" Z( i2 ?5 p/ P9 d6 E
8-3 如何学好数学
- p s* U; Z& c7 J e8 A4 u( \1 f* H! }8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结# ^4 e u- V& F" ]) | R. d
8-5 深入AI和TensorFlow
" O3 p) H! U$ |6 Y7 h6 N( m3 |: o m
〖下载地址〗
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% P: x h; e% H〖下载地址失效反馈〗' ~9 k0 d' n) c# W1 K$ O. J( T
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
& O" Z: J: q! e& S8 n! O" v3 [' \: ]* n# T" p1 }1 l9 H7 M9 F
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