9 ?: ^3 }( `- i( U+ C( l& F% z
! V# q' k u6 G0 j: v〖课程介绍〗
8 l- F6 V5 I3 F, V- \$ ]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* B' H' H5 ?7 i; f$ U( z$ w9 P, c* F9 Q+ a
〖课程目录〗
8 f* P( f, K% d K% S& y# I第1章 课程整体介绍
3 ^ L! ]7 O7 C U1 q- C% A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
. T& F1 _3 T* V# e% Q) u, p' h4 `4 M1-1 课程整体介绍及导学, k; i: b* N4 f3 A8 z- V
$ p& V4 L& f3 n; C第2章 人工智能基础知识% o) v% ]) L# v' o u" G) F
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
9 w# U+ U, C' _, X3 }7 u2-1 什么是人工智能 试看 p# x8 f# l' P5 `6 L$ R! A! Z
2-2 人工智能前景 试看- T1 I& d+ R$ e; ~6 J9 ]
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
) g3 A4 Y* ~8 o5 Y( \+ U2-4 人工智能简史4 \+ T2 N) `! _& X, s
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联' u+ x: B1 X/ P8 j* a3 H1 I8 B, b; d
2-6 什么是机器学习
1 [1 {7 i% [; u! D+ Z( p: j4 \2-7 面对AI，我们应有的态度
; M f: {0 S5 a: k2-8 什么是过拟合
4 J$ s5 E2 ^. J4 l- O2 {* f* }) ?& `3 [2-9 什么是深度学习
7 L: M! x; W+ a; m, b B) M' t) \4 @+ O, W5 e' Z
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
6 z3 @' e, ~/ W7 i& O3 eTensorFlow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% \; w% T5 b9 S8 m0 t6 O, k7 _
3-1 什么是TensorFlow
! |) y1 W8 N, L9 e" I3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比19 z- c& @, e7 L
3-3 如何学习TensorFlow b' b: b: X% s- X5 {5 Q. ]( X
3-4 TensorFlow前景. o7 g+ \. n2 Q
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件* ^/ i& {) `; H3 T
3-6 安装VirtualBox
5 V9 ?: Q9 q# I( Q3-7 安装Ubuntu
7 i& }& o, e9 [3-8 配置Ubuntu系统6 G, a8 }% J: j( \
3-9 安装Python5 K$ n# s+ H6 \* x
3-10 安装TensorFlow（上）6 m) N/ C3 q. S
3-11 安装TensorFLow（下）
: ?2 z6 H/ Q8 ?5 b5 p7 n3-12 安装Python类库8 ]& @3 O. i) }( h X7 k% e
( Y' [0 S, ]9 p# ^$ {2 o9 z! e第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
& ~; u8 \ @0 o, D0 }+ PTensorFlow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' y* F6 y* j$ B; x
4-1 从HelloWorld开始
2 q+ x4 ~5 B7 r& }1 C5 b4-2 TensorFlow的编程模式
1 J# d, u4 s6 Z7 ~' \4-3 TensorFlow的基础结构8 e q! h8 z3 L% x2 r* e8 q
4-4 图和会话" \. p/ [% n$ A% b3 p$ o+ l9 c/ l
4-5 Python常用库Numpy的使用/ B7 d. ?- c/ `1 e t
4-6 什么是Tensor（上）
2 l9 B& [% Z0 m& P9 [4-7 什么是Tensor（下）
$ Q' n: V: M5 w2 g4-8 图和会话原理及案例（上）
" \6 _1 o, g1 a1 e+ b. z7 m4-9 图和会话原理及案例（下）
5 @* M# i1 w5 q3 y+ I) n4 y' i4-10 可视化利器TensorBoard（上）' @$ F" h4 u9 D, Q R5 x% y
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
! I! _+ \" j& g4 P4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround) B, {- b6 [0 I- c2 K, B
4-13 常用Python库Matplotlib7 M+ ]% J8 l) U$ S* I- v- r
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）" p! A! g/ A" I/ t% r
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）8 g" X. n/ Z2 f
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
' D6 N- X# G7 Q" @/ P% f% w1 y4-17 激活函数（上）
9 J3 d" U5 v1 K# ]5 O4-18 激活函数（下）5 r8 u# Y8 S: @, p2 h2 i" e
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）5 y2 a) L( U( W# f& W
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）! e$ E$ Z) h5 M. o$ w
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
9 e/ w1 V. G9 w( S* }4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
. s' J) Q; A6 O3 o# s4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）% E0 }% t( F9 S6 q7 F4 U4 J
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点3 ]' D& j) W1 K0 P# L& h( }; e0 X
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
$ P E" j+ n5 {2 \7 C. z0 Y j4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
: c& C6 H6 P, B4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1+ A! @+ ]" d5 s, @
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
% H( u `( K3 v4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
; V0 L" L/ _0 w. P, o: i4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
8 M' P2 ^; F2 e( ]# R4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)22 u' V, H$ C' {7 T N* a7 q# ]
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)" U7 |( u8 d8 R5 N, N& X5 y
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)/ K) m4 h, j* z) B% V! H m4 x
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下). a% e8 e. C: p
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法7 W! n$ \/ y) K, B! S
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
1 l4 Z+ P( D. D( U4 W; g- O: E3 l2 M* K W+ k- L7 E
第5章 案例一 会作曲的人工智能
* o4 a2 b1 |1 Z: c5 z( }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
% o4 W6 u/ C3 Y/ M* S5-1 背景和知识点简介1 m1 ?: f U3 K6 j" N E i$ |( I a
5-2 音乐和数学的联系' R" G) H9 ?! ^! A) P
5-3 什么是MIDI文件! s+ U. t8 x1 H6 P) R8 y
5-4 配置开发环境
8 p4 O. C' c2 j6 W5-5 编写转换MIDI到MP3的方法5 c+ T# r3 S# ~$ _8 V/ L% ^+ r# f8 z
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
* B i! ]) c5 q4 }. k5-7 编写整个神经网络模型6 E ~1 @ I1 X, X+ Z; [
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
( S; O3 f8 {) J8 L" T5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
+ Y' n! h0 m: R4 [/ p8 {5-10 编写训练神经网络的方法（一）( B$ p. g* h4 Y8 |% J" M
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
7 E! p( c1 m# V5-12 编写训练神经网络的方法（三）( A/ x9 B+ c8 Z/ o/ p0 @4 t
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
) v& Y7 S, {/ M2 }+ x3 b9 ?( O5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
8 m+ v) ]: d D/ t5-15 纯TensorFlow版的预告
" d' P9 D t3 L" {1 y1 W6 a) z! q0 `. t/ x" \
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能$ O8 N1 `& ?8 t3 S- W" ]
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
/ b+ Q; l+ S/ W3 _1 r6 H6-1 背景和知识点简介
- {- I4 i. R9 o6 Z3 V6-2 配置开发环境
2 {/ {6 x1 y; o9 d' e; z+ `6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
- S5 T$ s5 q, p: Y6 q6-4 什么是DCGAN+ Z, d8 J) I4 H2 J3 ~
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）$ C9 s: T% F/ J) {0 ~& U
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）) _! {7 L' h8 b
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
& I, n8 j* A+ F, R% m6-8 编写训练神经网络的方法（上）" @6 F4 \2 S) ?+ b: I
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
5 ]1 T; h' h$ o/ H* _6-10 编写神经网络生成图片的方法
: [! F( g5 O) L9 T6 ^6-11 代码完成和测试模型
2 p- G- i, z/ ^. H% V6-12 纯TensorFlow版的预告; @ v* D1 g+ H) ? Q; |
. h+ |: V' {: C% E6 o% s: D4 m# V3 {
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
5 Y e; @( x$ {4 x2 }4 N# P 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0 [7 e" [6 h2 |4 \9 }) c8 e
7-1 背景和知识点简介; T& M4 a5 T/ _& ?- d1 F
7-2 强化学习的经典实验环境6 \- D! T. q2 D9 i1 |3 Z
7-3 配置开发环境（1）% _5 P, j! E# N! U" E
7-4 配置开发环境（2）! ?- N1 g, i, r) ]" h, n$ y1 L
7-5 什么是强化学习, w( k. `* v9 }' _
7-6 什么是Q Learning* l. k! w! \7 V+ @$ ~; ~. V
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
4 D7 s% a: t. c) \, f; K7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）, Z- C9 n7 G- W6 P. l# D
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
: n! }1 i' O6 J7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
+ [3 Q" Z6 }. Z/ q! _) M7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）$ m1 W+ Y& O v! K9 ]8 f
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）2 X5 M K% x# k2 E
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）' T( w( C( C/ r& c
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
9 \( Z$ [0 N! w$ e9 w7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏) Z: b" L* m8 |% W7 g) J
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示# L1 g6 a" V0 J. m7 g d
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境5 p& N0 m* \/ l
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序' G8 t0 ]; W$ S5 |) c4 T
1 J0 s+ X, x! b/ o
第8章 知识点总结和课程延展; v- G( p7 k8 |4 }. G, ~) \
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 B, t/ h8 k' ~' ?8-1 总结陈词和补充4 h4 {5 i& U7 ^" E- l- U# _8 |
8-2 如何学好英语) D+ L9 w/ t& Z
8-3 如何学好数学
$ Q2 l; C0 e. ]8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结$ B! q" e% {0 A' C
8-5 深入AI和TensorFlow8 ]- S/ y. N1 g# \
& ~; r" B9 r/ {) o$ ]& q* J〖下载地址〗 c+ V$ Z2 N1 w
2 I1 k/ r( G8 k( \
( t6 \* a# J& D* d# s
8 }, t+ |3 l2 w9 `" q d----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
# \. b) `6 D9 g Y9 [5 K* q" R+ l& |$ _% w
〖下载地址失效反馈〗
6 C# Q4 o7 N4 e! l* r* 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.com
' M6 t) T+ i& o0 p# R8 w) D% l6 |! j9 Y, u0 m9 {
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
! `3 X+ F* E, P8 n) H全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
4 K; l! S' D) p# m+ S0 j6 \# U$ X4 t) B% s( H9 U' Y, c
〖客服24小时咨询〗& G3 D* h" w9 N% u- K( T$ [1 w
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
! j/ y8 d& T2 U a7 o0 U2 i
8 [4 S' m2 b6 U( ^( z, d0 d0 q3 B, y) U, H5 B R
|
|
[复制链接]
