9 i/ R( i% r& R3 t( p& A \, D2 ~+ t9 Y( S( e( T! l+ g1 w
〖课程介绍〗
5 Y. V" c! a p Y9 }% x0 p4 R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！( ^+ x, _$ K1 p5 G- Q) V4 e
3 j* X$ v" _1 l) l+ x〖课程目录〗
$ ?7 |! P" A1 s4 n第1章 课程整体介绍# L9 x7 E% w3 _/ i7 Y% |& [( e
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4 c! R+ N+ m/ b: z" j" }3 Z3 U" N
1-1 课程整体介绍及导学
! n! M$ U$ m9 I) O- ]+ k& N2 V. n' W% V" a
第2章 人工智能基础知识1 S- G, C; h8 H! }$ U/ ~5 J
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
2 q5 g7 t6 A7 h3 @3 G2-1 什么是人工智能 试看
* @6 l$ B5 i. `5 d* {; @2-2 人工智能前景 试看
3 j" U1 n/ L" R" T+ I2 |2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
* |7 @' x" S4 j; `6 C6 P2-4 人工智能简史) N" x7 X$ e5 ?9 a; Z1 o
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
, C% p3 ?& n) @2-6 什么是机器学习; F. e3 m$ d K
2-7 面对AI，我们应有的态度
4 Z K5 r0 H# C# m% e4 S: s+ A, l2-8 什么是过拟合
4 J- O, }7 O1 h, L+ L& f2-9 什么是深度学习- h# z: y) y& D2 J1 X( P
R! A# k3 d( G+ f& t% C
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
. ^8 d; B. W1 G- u+ h" iTensorFlow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
! Q2 t3 n r% w9 F; m6 y4 `& |8 u3-1 什么是TensorFlow9 u$ i+ B2 f) ~2 i+ m8 ?) O1 l/ @
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
) U4 C+ Q1 H0 d' k3-3 如何学习TensorFlow
% C& w! E0 E) l+ ?% N6 z- ?3-4 TensorFlow前景3 m! \5 s. i6 t; m% M1 B3 N
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
7 Y( O5 X6 I* y! k" E) ~3-6 安装VirtualBox% o0 y1 [; U2 ?2 ~9 ?7 J7 \
3-7 安装Ubuntu
/ J6 Q6 m/ o0 ], f" b" T3-8 配置Ubuntu系统
( d; B# E7 d! ? h+ B( C( [4 K3-9 安装Python/ r# m. w& \0 Q5 S
3-10 安装TensorFlow（上）
$ W7 m- C6 `/ Q7 u4 n3-11 安装TensorFLow（下）; M9 s3 ~' V% }7 L9 S) D( y
3-12 安装Python类库
- |3 P+ ]4 b& @5 e4 F: ~) m0 e2 v8 e4 Y5 H: O4 T% t- r& L
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）, m8 J& k; G+ n- z' d$ [, i, B
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: X* z3 l: k2 t( z, @9 b/ ]( @. w
4-1 从HelloWorld开始, R6 N0 U" }5 _5 L
4-2 TensorFlow的编程模式
i9 z' r: f M7 `4-3 TensorFlow的基础结构6 e, o6 _* x" p/ a$ A) q
4-4 图和会话$ ]0 o0 S+ N4 L3 a7 Q
4-5 Python常用库Numpy的使用
. E) Z- f. i) x" ~3 R) R- H4-6 什么是Tensor（上）
* D- e; q& G/ h" J4-7 什么是Tensor（下）. I- e* O. D( w6 Y. B; s
4-8 图和会话原理及案例（上）
' v, z3 ~5 { u9 @* P, S t4-9 图和会话原理及案例（下）
1 ^) M5 H4 p& T) [; e- v. |" g% x4-10 可视化利器TensorBoard（上）% b+ Z4 ]( t, a- w e5 F
4-11 可视化利器TensorBoard（下）4 |" k& e7 z4 s5 E. y' V3 ]- H; S
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround! B( y+ r' }' S# Z
4-13 常用Python库Matplotlib
: X- Q" X7 B* L `4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
* u9 f* ~4 H: L) w' H& |$ W4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）' ^2 c' C/ {; u( v. e- b
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
' F+ S8 k6 ]+ ~* L0 q6 G+ C. |. G% z4-17 激活函数（上）* w3 n, S& w d f4 k/ \" F
4-18 激活函数（下）6 w$ j' Z1 } N$ K+ H
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
. @$ g# u. E% n+ P/ E( C& c4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）9 _* a& ]5 U! B- P( Q! e; D! P& I
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
) O! G1 {% n1 @# p: q4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）7 j2 G! k/ x1 w! d
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
, t8 q. s' ?# p8 i! {3 w4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
8 H# y4 b" O0 U) `5 s* U4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
" a2 q% L( Z% l5 d$ h E: c4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)& n$ t% Q$ k9 o$ G1 _
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)10 v3 D- s! a# I2 B9 N3 A+ a
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2# U* q+ Q# Q& m) Q' ?$ C1 o v" \6 _- @
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
/ u/ W9 d* I! E/ k9 \. D4 g- [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
6 x! i- T& t( 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$ g) }7 [" a& \: t
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)/ k2 I$ K# g9 v& p- s
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)+ l: W' A% v4 i x0 e1 }4 E) C
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)0 }/ K7 B/ g* L, t2 p7 t1 c
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法0 N$ B6 T8 Y" W9 u7 [. I' y
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
( S$ W: a: R6 v; B; @. \) j
# l8 n7 C0 _4 Y) d" W9 J第5章 案例一 会作曲的人工智能4 w$ ~9 V+ L8 U! y! 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
0 O+ q, D* c% ]8 m/ F5-1 背景和知识点简介- x$ _: c1 H3 `
5-2 音乐和数学的联系; I! Q2 `/ Y# V' e X. ^
5-3 什么是MIDI文件* s- x- h; l/ d7 a
5-4 配置开发环境) n; B& z+ \' I1 W* i+ }7 V' G
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
% `0 c$ I+ |4 a6 `5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法. d" W$ p2 \+ U* b. g
5-7 编写整个神经网络模型
% J9 M& K8 ~! d# K! T5-8 编写从训练文件获取音符的方法( M$ ^) n/ n4 o/ g" D! L6 p' M
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
! k0 D6 {9 m: `3 c6 ]. p3 f% q5-10 编写训练神经网络的方法（一）7 L* x# {" O% T7 U( n
5-11 编写训练神经网络的方法（二）' l; Z$ W* W2 a
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
: ?3 P+ U2 Q4 e+ U8 u$ T T5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）8 i% j7 b! T G, Z9 Z' {8 Y- n
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）* D) | E8 ~* |6 X
5-15 纯TensorFlow版的预告
& h E a, z! m5 {5 `2 A7 B6 N9 Q- }& z# {( {1 l% B
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
; D' a% G' t4 c6 V1 u" {; o' V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
+ [, }- O" S+ D. g( E! \6-1 背景和知识点简介- i& s% T6 P1 a4 c6 } v
6-2 配置开发环境# Z6 o3 }6 }$ `/ V
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)! ?+ z) t& p. w4 n0 Z
6-4 什么是DCGAN
" j0 H& _: j1 f3 u, q9 J6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
9 W- _+ e8 F* f: l: t" U6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
* x% k8 p2 ^/ g X/ }; ?6-7 编写DCGAN中的生成器模型
$ X( E$ ?0 Z9 ~4 t6-8 编写训练神经网络的方法（上）
. Q7 Y1 T5 c6 z( K' X) a/ g6-9 编写训练神经网络的方法（下）
$ @2 H4 ^4 J4 E0 ~" z6-10 编写神经网络生成图片的方法9 {, G+ `/ R" J2 M* x
6-11 代码完成和测试模型# y& @1 t9 G- Y p9 e
6-12 纯TensorFlow版的预告2 \0 C% O. Q8 S6 e5 o# t
/ L9 p4 i+ m( a+ v
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能! L& `7 N& ?5 k3 s' b/ y
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
) _8 c ]# w2 W9 o1 w8 _7-1 背景和知识点简介
' F, @4 O* H f* M3 {7-2 强化学习的经典实验环境
6 \& v4 a8 |# k, z, ?7-3 配置开发环境（1）* j5 |8 x3 [6 E* i8 K! I
7-4 配置开发环境（2）6 j; N" k- M1 t! w: S7 d9 H
7-5 什么是强化学习: z/ t2 A$ K. ~0 y0 J( C4 `
7-6 什么是Q Learning
' b$ O/ N3 ~, G! S, w5 s7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境) E7 u- y. ?; A" @1 P: u( D
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）" d1 n3 x3 ?, b/ ~% n! u
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）. N* Z0 s$ _8 [+ @9 Y2 e R
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序0 r9 {* \! ^& Y. [/ B( S( K
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
/ F9 g! E# f7 e( a7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）% R: r8 r( y% k6 D
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
4 p0 N9 o9 C' C6 |) ^7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
; M' B& n) _# g7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏. v/ F5 [: O# V0 _1 Q7 s. U
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示6 G- J5 o" y& \5 ^8 C
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
: P- b# U5 C& R& G- D& b7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
5 I0 U, ^4 d1 ]2 b4 K C1 \) X; }( U- t/ o; Q' c9 R3 B1 K
第8章 知识点总结和课程延展
X9 q) k: H% L5 L0 U& y4 ?9 G; D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。7 |3 K6 `0 e9 Q# d% x
8-1 总结陈词和补充0 s& k+ W/ a3 a5 h( g8 I8 u
8-2 如何学好英语
/ R' w$ w2 P+ Z- Q6 ~7 @/ I+ r# Z8-3 如何学好数学% `* Z+ v' j. W" k
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
4 H' Q' X) `' N' d8-5 深入AI和TensorFlow
8 d Z" Z0 T$ n7 W/ C6 p; W$ v! w1 U" z% v2 o8 P
〖下载地址〗, j7 q( B- U; j# _+ K4 P
* P W' {( L" @" A' w
: D- F4 [( C* I" X% } S
$ K, n( f7 J9 e----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------' V% N4 v+ |6 b
2 x- S$ Y& F! U% s+ T/ w〖下载地址失效反馈〗' J% c5 n: X7 s3 }; ^8 C) Z
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.com7 p2 V' `; V' w( @% h
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