% _* b" d( r/ r! n6 i; t7 ^$ h" w2 f( K. J. d
〖课程介绍〗
0 T- d. [9 l7 U4 b7 h; w; |- J0 B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！- ^+ Z; W2 a, b' g" f; C+ H# D2 A2 J
& q2 t$ D1 s$ r) X- F〖课程目录〗
1 |4 `6 I+ z/ |1 ^4 L7 [% Q* A2 G第1章 课程整体介绍/ d9 r, z! _- G" w3 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& a$ x4 Z7 [" o& \) }1 J
1-1 课程整体介绍及导学! `' c/ j) v2 y5 Z5 X0 ^
?9 r+ R$ B# j* @6 o6 }; |
第2章 人工智能基础知识, o t$ _% e0 @
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* U! c$ n0 I7 B- s) I0 C+ V
2-1 什么是人工智能 试看! ^1 Z. c3 ]8 x. C
2-2 人工智能前景 试看4 \: }; u1 U7 L
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看# k; W' F: ^& f) Y: b; e+ G
2-4 人工智能简史0 Y3 K; [8 {/ ]. S. {
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
' G1 {. B# J- K2-6 什么是机器学习/ ~* C" ]. f* [' `' _# b* k
2-7 面对AI，我们应有的态度
+ L6 F7 L$ s. P: b2-8 什么是过拟合
* Y% X- x4 E7 a, N; @7 \2-9 什么是深度学习
5 s, M3 @9 L! Z1 V5 H3 J/ U
5 {7 T* }2 K. U+ s( f/ _% V3 \第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
. a. A2 g9 j: VTensorFlow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7 g# b0 |9 W- }3 Y) h0 z; c
3-1 什么是TensorFlow
& { m4 |6 Y9 b2 l4 }3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1+ A5 K6 e& R+ r
3-3 如何学习TensorFlow8 |6 |+ J' A5 ^3 {
3-4 TensorFlow前景
# W% ^2 g. k, h7 \3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件5 r: _4 P+ K8 Z% x
3-6 安装VirtualBox' C$ R6 M% n$ R* Q$ T
3-7 安装Ubuntu$ I6 G1 C, T: ]4 h6 E7 U6 W0 z
3-8 配置Ubuntu系统
; J4 W% W6 F# M ]8 G6 S9 r9 W3-9 安装Python
4 J9 h$ d0 ?1 T# q3-10 安装TensorFlow（上）! }: a& @2 w* h$ w. y
3-11 安装TensorFLow（下）9 x7 |+ r* F! v. K. |0 U `
3-12 安装Python类库" T9 u7 O7 F( E) a1 ~
x7 G' Q# [1 S1 c& V
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
9 D4 X0 v4 {0 G3 J9 H3 XTensorFlow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# o$ u( P5 Z# ]- W }
4-1 从HelloWorld开始$ |. O, ~. o2 m9 [; n
4-2 TensorFlow的编程模式& H/ Q: }! w* \7 V
4-3 TensorFlow的基础结构
8 [+ `8 L/ b7 ^0 E5 J4-4 图和会话+ o. n, ` ]. X. M$ G2 j$ {" ?
4-5 Python常用库Numpy的使用* q, P1 ~8 V7 y4 ]3 v: e8 ~/ n
4-6 什么是Tensor（上）, B+ G' Q u ?. Z- D
4-7 什么是Tensor（下）# _: z9 d- n8 w
4-8 图和会话原理及案例（上）' w8 N5 }+ D8 X Q' g& a* [
4-9 图和会话原理及案例（下）
# n4 A* w- U. V$ S& h4-10 可视化利器TensorBoard（上）, O: j. j4 ]. O; A# w
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
, i& ?+ b, [; I M3 R4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
2 D" o, P Y, K8 `4-13 常用Python库Matplotlib
, Y8 y6 {0 o7 W, c4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）6 F' H( i7 [+ J1 K! Q
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）6 ^, f, F9 |$ x1 Q$ K" }
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）. {' j; I8 n& H; R6 {
4-17 激活函数（上）
9 I+ x$ R7 ] y( n& s4 p# B4-18 激活函数（下）
' s9 ~- [& Y3 G% T4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）8 z4 U7 G) x& ^7 E$ J
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
; A/ @1 E4 o. b$ Z" |- `( c" X4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
% ^( ~( T/ X6 w9 v/ \4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
+ z2 i g# p, y4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）3 J# ^6 f4 C; ]
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
9 Y4 P: J% |# n" j3 B$ n7 E4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)8 i& j/ G) a* V
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)& o( b& {/ u/ V: l& c
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
- f. t% o1 \8 q' P9 d! Q4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
, `; v: j7 T. ~# l+ j1 J8 v4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
B: H1 J* B8 O ]; v4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)12 T$ R9 |2 y- U) P8 X
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
3 N) r' C5 s5 K' ]$ k4 o; q4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
0 f0 k; x& n: D9 @+ y4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)" F9 H7 A0 d, ?$ S# P b& d
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
) I+ l' ~, Y( ]- R( g X! v c4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法# f2 I$ P5 L% _. H
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试+ b! E1 n& d, e" U
) i9 o8 \0 O6 c- _
第5章 案例一 会作曲的人工智能. I8 q2 f7 h# F+ G) i) X( x, q
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( @3 C/ J4 k0 O6 P7 E
5-1 背景和知识点简介+ \) [4 n- X. X, ~* j w6 a
5-2 音乐和数学的联系" ~- W9 s Z% p7 Q
5-3 什么是MIDI文件! Q# A* _$ }4 b- I! b
5-4 配置开发环境 X2 `0 v+ H; {
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法# [- Q/ d+ }* |( P. W9 Q
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
" _$ H. I' h/ J+ j& \# l1 x) {5-7 编写整个神经网络模型
4 i! ?. M; m7 d: P, k5-8 编写从训练文件获取音符的方法
) [" k; `8 y1 R4 U+ X5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法# C* a2 K- F( w& g& ~ Q7 i
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
' o! u: }9 D, E! Z5-11 编写训练神经网络的方法（二）
* @2 l6 ]# ]; L8 i/ [7 R5-12 编写训练神经网络的方法（三）
7 V8 G- T5 ]8 C# s5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）2 t5 v) h% F/ d5 `9 a. P- |7 \
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
+ @; T4 H T4 S/ d6 p$ K5-15 纯TensorFlow版的预告
# T V; N. @) b0 h. y# ?# q5 f4 ~9 P; ~
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能% I- I. D6 B5 M, ?6 H8 L) X
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8 f0 i }" U/ j& F/ \# ~7 x
6-1 背景和知识点简介
- Y- s% Y( L( ]$ |" S. N s. G6-2 配置开发环境1 O1 }) [0 I% c8 `
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
; Q$ a( f6 }$ v7 t7 c F# [6-4 什么是DCGAN4 Y1 |9 r" D. ?) q; W
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
- U. m3 z9 |1 Y/ U* D2 T6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
- z1 i/ k: e- K: J9 V6-7 编写DCGAN中的生成器模型; r! j: V5 K5 v" x3 T8 e
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
% H! }5 R8 f1 o4 g2 n F6-9 编写训练神经网络的方法（下）$ r& [) z2 c* C. A4 j9 v: I6 [. p
6-10 编写神经网络生成图片的方法
% w5 h6 ~; ]1 O6-11 代码完成和测试模型5 x$ j: @; y( R/ r. |
6-12 纯TensorFlow版的预告5 T" d6 [* M$ J9 x7 L" {- e- ^1 B
' u8 H n+ A& E* I0 D/ K第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
, {) U% T4 e. O0 e! H8 a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 Z; Q( @! s6 y* }7-1 背景和知识点简介2 f& [1 G% ?" B; z& H
7-2 强化学习的经典实验环境
, C9 o# Q, G9 J; J% g) p7-3 配置开发环境（1）
+ k K% n7 o% d; r1 U( M7-4 配置开发环境（2）
$ Q5 d9 ?) v, _2 L+ K7 o- j. D7-5 什么是强化学习2 Y: u) s) U6 b: y, d, ~
7-6 什么是Q Learning
8 v& w) J" x+ U$ @7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
* L- o! _1 C9 q3 R1 B7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
* \! e/ M7 S" }- o% G& r7 h8 N8 w7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）1 n7 Y7 Y0 J7 u
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
, p, R/ ]- h) z( O$ X' j0 `+ A7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
& K# ]3 B( c1 I/ v7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）; {$ A8 b& x- n" C
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
2 u& x6 Q; m; I% d7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序* T8 {3 o7 `+ V
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
+ w; z0 l8 l) o2 P, M* p4 a7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示- U% O. {! J' A2 \0 k6 W0 X: x
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境% n5 f$ t; q, h, }3 G7 T
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序: m1 o# \2 I" r1 O* |5 G$ ?
% [' ~- X2 A; W. A0 e/ {, ^1 H第8章 知识点总结和课程延展
8 A! @4 O( I7 ? m4 Z) m& x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。
0 g; ^5 t+ f5 S8-1 总结陈词和补充0 r- r- Z5 w) {8 F6 R, P& m
8-2 如何学好英语
" q& D) m Y( N" B- X7 o. ]/ x4 }8-3 如何学好数学$ K" M) F( G3 E
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
9 q( ^) @, A/ F v. b8-5 深入AI和TensorFlow8 ?* \5 n6 l7 m# e# T8 r e; M* c
* m3 V% I6 z2 c8 R
〖下载地址〗
! u. G+ ^6 t; W1 j
/ W5 M+ d- t8 n6 F
3 r; y! P& ]/ h- [" [8 m( {8 Y' _7 ?7 u0 Z- Q
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2 ~% n3 s) J! d# L4 Q
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' r: y- \$ K% W2 i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
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5 Y- H k2 m$ {1 l2 w+ H% Q/ I# [* p, j〖客服24小时咨询〗8 v8 z$ P! g( L4 {( X. `0 M% G
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。% U$ x8 w3 b6 Q$ y( @
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