, u1 ]# ?! X2 o7 o+ W3 \5 B. I
- E# v/ R' g: L$ q0 T' B: Y- i〖课程介绍〗# @% L) i4 A1 }" |
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！
! G5 }5 S+ L( b3 d# h& j/ I- ?9 t- [3 |2 p' q6 a$ b. p; ^
〖课程目录〗
& |+ K7 r- C& t3 x第1章 课程整体介绍
4 Z1 J: m8 O/ A& A7 X: f3 C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
5 s7 j7 H0 l2 g* T" N& u1-1 课程整体介绍及导学/ X ?" i) V- O6 V( P6 P5 B6 I
* F% T# _% K6 b1 n+ P' ^3 n( V第2章 人工智能基础知识
F# t3 T6 h/ d, [* b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/ g4 H' m/ V1 c: O
2-1 什么是人工智能 试看
+ k, C5 g3 W4 {) H+ D0 I) \3 Y& ?2-2 人工智能前景 试看
: [5 t( |/ b6 n/ x- h, D. y2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
8 \3 l! b' L' J2-4 人工智能简史
. F' o/ Q, [% W. J; G0 U# Y( }2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
" B$ u1 T$ R2 ~' r/ B/ U6 P% t5 f2-6 什么是机器学习
- q# Y3 L8 f( l; k2 d, P3 s8 k2-7 面对AI，我们应有的态度
$ v8 V; N1 t1 ^3 i4 {5 J2-8 什么是过拟合) j% b; L. }9 C# q) D: h& b/ |, H
2-9 什么是深度学习
) U& U9 G* M4 r) N+ O3 ~5 A6 p* U" l" Y4 }
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
$ {& l. s1 o) L! jTensorFlow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
6 w6 H6 h$ W1 M5 l2 A, K9 V: {' R3-1 什么是TensorFlow
8 D- ^( a& Q2 p/ k/ T4 R3 j% _3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比12 c$ x$ R. T; _7 W2 O( h, Z h
3-3 如何学习TensorFlow
9 h5 B! @1 M8 F3 U3-4 TensorFlow前景
# a" V0 {% T _( P6 Q/ W5 N6 Y; X3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
. w0 ^7 E7 X2 ?9 K! _ v6 ^3-6 安装VirtualBox3 R6 J0 J( R4 o; x. c4 d
3-7 安装Ubuntu: d% y+ R' V+ b6 f: d( f0 Z& o( p' M
3-8 配置Ubuntu系统5 B! b* j% ^5 I
3-9 安装Python
% Z0 f1 _. b' \& F/ f0 p3-10 安装TensorFlow（上）
' q3 f+ ^, l8 g' _# R( o" A3-11 安装TensorFLow（下）
; a" f7 L; s4 { X [- l3-12 安装Python类库1 n9 ^- B- q2 ]; C
% v7 Q" g; ~# }. G* T8 @1 t第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）# Z n6 M& m3 R' E6 N; S) w
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& @% y4 n) \" J+ p6 K1 n Z
4-1 从HelloWorld开始
$ r$ m. e# @5 m4-2 TensorFlow的编程模式
7 `5 n( \. _% K' v4-3 TensorFlow的基础结构
9 w7 N/ P9 h" z- Q- a& k4-4 图和会话
1 I2 h9 ~% A o$ i$ x0 O" }% I; i4-5 Python常用库Numpy的使用6 K' U) H$ r+ e; w0 H, H
4-6 什么是Tensor（上）! ~& s1 i" |8 G% T4 M" Z
4-7 什么是Tensor（下）; |2 t5 ~! ~2 l
4-8 图和会话原理及案例（上）1 q! x0 M( C6 S# Q) x6 Z- E
4-9 图和会话原理及案例（下）
8 M+ i8 [2 x j7 C( G3 P4-10 可视化利器TensorBoard（上）
3 ? a( [' z! c) |1 H% j4-11 可视化利器TensorBoard（下）% E3 ]) `& ?; h0 Q
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
) B3 x$ @5 d' G" |% q& s& {0 H4-13 常用Python库Matplotlib
4 z9 [7 W7 i; |# L( |& y9 k" Z) V4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）0 w2 g1 ]+ \ Q
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）3 n; t( ]9 [4 e7 ]
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
$ ?1 @% U! _" `2 U4-17 激活函数（上）, @5 g7 R& U2 \: ~5 {/ l, Z
4-18 激活函数（下）2 c. l) ^2 Y& ^' T- ^. ]
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
% K2 @) Y" j' [( U3 x, ?4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）/ `: M: [: N: x! p; Q
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
; v! S7 l b$ c6 p/ M0 I4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）: H) W+ `! l4 E' O6 m% b' \+ q; X% T
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
$ v( C5 S8 {$ p w! }* o3 e4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点2 L/ e/ ]0 u3 D1 {' U1 ] i" |
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
' Z: W/ k: T( W4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
$ m, n# e: W8 ~9 y4 ?4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1! R$ ^& P* g3 J
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2! g8 _+ h9 h! }* a& h6 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)
: n$ l ^& H4 ^ F( U1 F4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
% h C. w3 B7 t; F4 V( O4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
" U$ K8 I! y1 W4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
% f* x! R) K+ r V6 S4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上); ~5 q) T$ j7 d* |
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下), S# N5 j: z$ G9 w
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
5 N) e4 L5 L5 V0 q8 P4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试8 t3 b: [9 F" V" E2 i9 x
: o7 r$ f3 u+ W; T! Z
第5章 案例一 会作曲的人工智能
' O1 o/ s1 t9 P" T2 D4 J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
( b. J# R d4 O: x5-1 背景和知识点简介' f* m1 ~5 F0 Y9 y7 c" e0 [ M7 |% n
5-2 音乐和数学的联系
% Z4 V4 {7 ^ p7 F: E9 L" r5-3 什么是MIDI文件+ v5 W* D: ~4 _+ ^2 n
5-4 配置开发环境# |" W2 z9 W7 h+ k$ v
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法1 D% d1 E$ r" {. Z" K* q( V M. ~' f9 k- |
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
, W) V% _+ Y) F5-7 编写整个神经网络模型
( w9 j" Z& X* f1 A9 ?6 p5-8 编写从训练文件获取音符的方法" r+ j6 v# e {* v8 o) f$ ~5 m
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法, d) t/ r% l5 t2 l6 y" Q7 _
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
( p- [# v& i. q, l1 s5-11 编写训练神经网络的方法（二）) _7 Z5 F- p5 c; k, ]. Y
5-12 编写训练神经网络的方法（三）. } l! y) _" k: K
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
# F& R( W4 K9 D9 y( i, l& k5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
- `. m! l$ {' C; T& r1 s2 z5-15 纯TensorFlow版的预告 `: C* ]( k( [% s1 t
4 S4 o* s4 ` h0 r$ b第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
1 p- o0 a) J% ?1 W* l( }9 p; t1 K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# w* z) C/ x5 |) ~; E8 s3 M
6-1 背景和知识点简介
5 F. P) v+ ?) `) d6-2 配置开发环境+ z$ t8 Y5 M# }; \; ?
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
5 i# t6 o* w8 B: C! U$ ^- K6-4 什么是DCGAN
" L- o! b1 |: U1 }/ J- s6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
; g! H! u1 O: H* ~6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
3 y+ b6 L! p7 u9 T4 R1 i6-7 编写DCGAN中的生成器模型8 V8 G, ~% W. q) p; \/ U' \( k
6-8 编写训练神经网络的方法（上）4 }$ w, J- L6 m: ?7 Z) H1 ^; i
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
1 h- z; G8 g4 e+ {- E( M i6-10 编写神经网络生成图片的方法, G" S4 o4 |8 x% w# O* |: ]
6-11 代码完成和测试模型
0 z) Q( `9 o" a) u6-12 纯TensorFlow版的预告% v" I" k3 w$ A7 W" ?3 t4 U
7 g( S1 B4 b! D9 S, }第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
% H5 {5 k# F( H r0 w4 m. W结合深度强化学习中的A3C实现会开3D赛车的人工智能，学会自动驾驶：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试3 m- ~9 }9 @; b; g# W5 j. b" H
7-1 背景和知识点简介6 e/ [7 e3 D& w9 l4 \, \; c" b
7-2 强化学习的经典实验环境
# Z" b: T" N6 W8 T8 d, h$ W2 l7-3 配置开发环境（1）) D5 Q9 _' J m
7-4 配置开发环境（2）
0 b7 D" W( n$ `1 M7-5 什么是强化学习! \) W3 q( L6 h; g# {4 X- [, r
7-6 什么是Q Learning8 O# f# H1 Y0 d
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境( i6 l, q7 g$ R
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
9 I0 L3 q8 M5 |) Y8 e% J& W. D7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
. M9 W( w7 v6 D% ], q" P7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
& P- i, w$ }+ m7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
6 I, d& a. G3 N; i7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）# L5 d9 Y3 Z; P" w& `
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
1 Q, A7 R5 j% n! k8 B1 \& Q7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序7 |- D8 y0 W+ m) L/ n" a' z1 A
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏. O- M/ C5 r6 @
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
2 g7 c7 p. M( s2 F+ R7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境4 O. M$ [ W$ R# ]+ B
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序5 G/ [0 ]* H, B2 {) s
: J& y' K' g" g9 m; i2 e6 x
第8章 知识点总结和课程延展
' X, _- S7 A1 l$ p2 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。, }; }+ ^) E$ z$ y c
8-1 总结陈词和补充# Z$ y, q b" t. L2 [
8-2 如何学好英语& ^# \% V- V1 Y+ c/ d' x
8-3 如何学好数学
6 ^2 @; I" F! {, `" q/ l0 V8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结( ~3 q h1 U, r, l" F, C9 T5 P
8-5 深入AI和TensorFlow
3 M) k4 _" _8 M% f, Q7 S/ Q/ M. B% o3 Q$ S) S$ @
〖下载地址〗/ N0 m2 z/ N. X$ Z. |/ [
4 b, I$ I0 B7 y; F3 i% v
7 ]' o# U% X% S& V. X
, _- z. s6 l9 C7 ~----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------: \0 ?3 s1 J" U+ U8 k
" j9 N6 c! n# K* y) F: Q9 ~
〖下载地址失效反馈〗
# }0 `6 {/ H$ z6 q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
1 h9 s1 z. p" K( X/ C/ O' K. l, e5 I8 u( ~6 U8 V; H4 H! V
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗' e# Y" g0 J* U, I
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% ~6 O) D: e( I: }; | X
$ p- { `" y! V* M# ^( Z/ k〖客服24小时咨询〗( D: G7 V, a* f- i7 ^: ?
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。$ X- A( h4 q# W1 a/ o g
# |$ h& D$ K9 i0 j* L8 W! e* T* w; l5 o' [0 J
|
|
[复制链接]
