1 [" _7 G, h) N F; W" `) K O A0 Y: E9 U
〖课程介绍〗
+ l. t& z7 z& { P. `7 e8 L+ c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！
1 k8 j# W% Z8 j: A" N7 {
; @3 z: F7 x/ `; F* Z. {〖课程目录〗
$ o* k% E3 d6 o第1章 课程整体介绍
L3 \# t: @( ^5 p' r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
. }6 q1 K- O* x' i1-1 课程整体介绍及导学3 t% p6 `) c4 n! [% e4 r; Y: O8 K
& F y# t- e$ I7 B% g0 l: j第2章 人工智能基础知识
5 U. n+ N" j" K w# 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( S$ B1 e) m# F4 }1 c: b! q4 E
2-1 什么是人工智能 试看0 O. U0 G( m0 {( T, T( D3 e5 G6 R+ T
2-2 人工智能前景 试看
3 g% x0 b" p: [9 v0 H0 R0 z2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看0 C, C/ s& a/ J( y; c6 M0 c2 e/ d
2-4 人工智能简史1 ^2 W! u6 M: X3 A, E2 u4 Q
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联* G/ f4 z1 {- m% {
2-6 什么是机器学习
2 Y; q1 e4 c# ~' A( b0 c' t( j% d2-7 面对AI，我们应有的态度
- u/ R* B+ b2 }9 T; W2-8 什么是过拟合# I7 t. _% Y" \4 o [
2-9 什么是深度学习
4 H q2 c6 n6 e
( s' k6 m3 T0 H第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
3 l8 B+ L- D/ W6 G& C( e0 J0 n/ qTensorFlow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9 ?4 s' t* ?( P9 ?/ b2 J% C8 Q' r
3-1 什么是TensorFlow0 B; q! s/ W# J3 o: C1 s" }( B
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1" V! _- J. b1 B; H- J- y/ j2 A: K m
3-3 如何学习TensorFlow
# W7 d0 j% u2 K) ~, K4 r1 a" E1 |3-4 TensorFlow前景
! j7 N5 e+ ^8 D1 d$ {0 ]4 h3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
+ _9 _7 j5 a1 J6 {4 b3-6 安装VirtualBox; s% _# ]9 ?7 [& E) ]. z
3-7 安装Ubuntu
3 r g! f9 Z2 S. m3-8 配置Ubuntu系统
6 Y& z( {$ O) h/ [3-9 安装Python# Y/ h' J3 T; f: i/ {* c4 w
3-10 安装TensorFlow（上）1 q! w& B$ U3 I% m3 T6 D+ E
3-11 安装TensorFLow（下）4 i, p( ~! b8 x" c% R4 T# }3 S
3-12 安装Python类库
) b; @+ I0 E8 b+ d' g6 {* l# _
9 D3 l3 T/ e$ T第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践） v7 ?4 v4 ~# |& R
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 u4 ]9 B4 R$ K: `8 C+ _/ O
4-1 从HelloWorld开始( K8 X, }3 Y3 T0 ?% o, q5 d
4-2 TensorFlow的编程模式
9 u S, D2 b. Q4-3 TensorFlow的基础结构$ a8 ?' C8 B9 f0 F4 [/ z
4-4 图和会话
+ I6 n& ~ d! W7 r. O$ q+ H; a4-5 Python常用库Numpy的使用4 F7 [7 k/ k- T. K
4-6 什么是Tensor（上）
$ ~( V- o7 {' L5 O9 d: n% q2 e& {4-7 什么是Tensor（下）4 O+ x3 J7 v6 N( z) a
4-8 图和会话原理及案例（上） D+ ]1 A4 ?1 [) Q) {1 W7 i2 m
4-9 图和会话原理及案例（下）
) g8 z. K! W) K' K& L" l4-10 可视化利器TensorBoard（上）
; s! R8 q7 c- l* e4-11 可视化利器TensorBoard（下）/ t4 Z1 D+ l! t8 O
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
( w! Q7 ^. t0 M( F6 Z/ O4-13 常用Python库Matplotlib4 i( A. E& s! C% Z; q4 U0 q
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）& C% h8 J# }& p% ~( z+ Y) i
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
1 E6 o. m: B9 r4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
; f0 C$ l* r4 Q' Z) [- D6 A" t8 K4-17 激活函数（上）
- L' e$ x- ?3 Z1 _, c4-18 激活函数（下）
# y0 H; C9 `4 u" d) B4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
9 M! v6 q) C# J3 R8 U& h, k* M4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
8 D: y8 K6 F' m& l5 l* L" j% N4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
3 x# Y6 |4 U8 h& F4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）/ t4 a, d, ^+ k( O" S! x. m0 N0 V- c
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
- m1 o O: q. U' _ G8 }* L6 Y4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
6 F% @# H7 `9 E2 _2 P: `7 ?2 p4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)7 @9 I1 u% T1 x
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
0 P- k. @4 K" ?/ u4 w1 s7 Z6 o, o4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
1 j0 u! x5 p) F: z) e2 z$ f+ o4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2" f. @7 h5 I. V, P2 ~9 |6 i! g9 p
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)* d% d% y7 h! [! k$ W/ r
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)16 t- M! Q4 I C
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
2 b) T6 `, P* o. O4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
0 V" B* y% A* v2 E" d* m4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)! F$ b4 E$ \% e" J, Y! G
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)2 p. T( I8 ]% V( P# w
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
2 D& P% F* X. y! h( g9 w8 _4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
4 S. E0 V2 e. R# L1 C9 Q% N9 n& P' C+ U& c: K5 q. T
第5章 案例一 会作曲的人工智能
4 F* B) L" q& b# A- O0 E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
6 ?6 O4 l* |" t5-1 背景和知识点简介
7 w7 _+ [' I9 ^) {5-2 音乐和数学的联系0 B \9 G5 Z; l3 Y( K- [' l( s5 b3 o
5-3 什么是MIDI文件- |0 O, f4 F/ }+ T7 O9 k& T0 G" c' J
5-4 配置开发环境) @, Z; I* A; i P( ~) g( C0 w* M1 V0 ]
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法) |. _1 h8 i/ P
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法8 O+ p! Z& @3 E
5-7 编写整个神经网络模型
' S8 ]+ v2 w4 i' T/ w% C6 t5-8 编写从训练文件获取音符的方法
: T1 @, R% b$ y* |; H; w5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法; B+ F) Z/ S0 c# O9 [
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
; s' k+ o. w7 v2 ~) ~5-11 编写训练神经网络的方法（二） F3 | b8 m E! x4 B
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
. y1 Z6 M9 c. w, ~5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一） j; I2 x- }# e$ Z0 T6 A. R: n
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）" {5 U2 G* g4 J. D3 U
5-15 纯TensorFlow版的预告( M3 b% |; ~/ }# V0 M, |8 p
7 a( N5 C( ^! D5 D4 h第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
7 S& G9 k b1 ?' Z7 c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. ~* h7 o3 ]$ s) ?! p& w( A, w
6-1 背景和知识点简介
' Z8 u U/ q/ x, `+ B2 q) M2 g& f6-2 配置开发环境
; a2 D3 l! ?" P( s6-3 什么是GAN(生成对抗网络). g+ a# S) B% `
6-4 什么是DCGAN7 H8 ^) l0 Q) x1 M
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
$ e0 U2 q! B8 T' y9 x1 [) U7 d. l6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）9 s E b% x w* H( Q8 X
6-7 编写DCGAN中的生成器模型3 {4 @ \9 Q+ }
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
$ _/ {# o2 _0 X2 M4 Q6-9 编写训练神经网络的方法（下）4 X* T3 o/ h" p4 F! `% F' I+ L
6-10 编写神经网络生成图片的方法
# t1 N8 F2 E* d# Z! l" v2 T1 I9 H% p6-11 代码完成和测试模型
6 r c8 m U# b6-12 纯TensorFlow版的预告
3 e* ^9 z+ c7 z9 I6 g- g3 {9 R( _" m
/ G% J k0 j# ?3 A第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
( W q" n* k& T+ @+ |. h" q! z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
& u8 `6 b. [% l4 f8 }- J* z7-1 背景和知识点简介
1 q; b$ B3 m1 r4 c% p( c q7-2 强化学习的经典实验环境
; r' Z, n4 J; l. w7-3 配置开发环境（1）, u# y% x( t, I5 _ _8 G
7-4 配置开发环境（2）
' C1 A M9 Q4 e& G1 {: l6 f, [) x7-5 什么是强化学习
' h1 J. i. O/ ~7-6 什么是Q Learning
- ]0 { s) ^0 a& {7 N3 k7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
# O, ?* V ?, Q4 y& p( q: G7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
: J n, _( r9 }8 M, A7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）, }9 K* W2 Q2 Z3 E& D7 e
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序/ N7 k3 v' U+ l: j: K6 o
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
0 V! B$ {' y2 Z# A7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
+ t( \8 o7 X, F. G" z7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
3 y7 `- ?4 U% A& C" t. Q) \2 Z T7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序1 u' w( R# z! x% r7 O U- r
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏2 C1 Z/ k1 }4 O. R
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
& ^6 P$ C8 @5 Z8 R: Q7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境% L) o* C0 b8 ^7 U" H
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
2 Z# }" a* ?5 h1 c" y: O( N
5 n2 }3 g9 a5 P* r5 s. x第8章 知识点总结和课程延展6 f0 J3 B o4 X: p# }/ }
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。: q& j' _2 ^/ f+ A: w7 O
8-1 总结陈词和补充
7 r8 }! ~- }! \8-2 如何学好英语
; i4 l6 q$ p/ Y, Z+ }8-3 如何学好数学7 @' ?8 Y4 J& p2 w
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
" U- ]: a+ ~6 D$ g" h: T8-5 深入AI和TensorFlow! ~+ g! \& |/ D& x
7 P3 ^8 ]" W- Q1 J6 `〖下载地址〗
0 f% \% }- T, L; q$ P& w6 @# p1 s8 P' a3 B/ f! A) o6 {4 M
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5 z- K: H. ?1 o+ r
, v7 e1 v9 J# J# Q6 @$ `〖下载地址失效反馈〗
2 p3 j: \' d1 n$ S( S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. U# m! U2 F, U: N- @
9 f, N+ Q2 Y. k2 v' q9 K3 n3 h〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
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