* W. O, s/ ]) U3 C7 H+ O
J- X/ {6 S, h& {8 }8 K
〖课程介绍〗
! a3 V, L! @1 T1 K3 L+ ^* Z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！
7 Y4 e" j1 d" E% B p# W O8 X9 ^5 u l2 v8 @7 }
〖课程目录〗- u3 c9 b9 X S7 C9 ~% J" i% u+ u& f
第1章 课程整体介绍
. e; B+ n5 |# x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
: q# F$ P3 t; s1-1 课程整体介绍及导学
2 F5 c+ {2 `: R; r8 Q# P. U" \" v, t+ ?
第2章 人工智能基础知识
3 X" J* c% F6 B z+ s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
- J8 H" B' n: w6 J2-1 什么是人工智能 试看
; } G2 g# P2 z, G" x! G4 H% Y9 M2-2 人工智能前景 试看! p# B5 h8 }4 X/ n. |
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
) I3 v6 G( m/ w, [2-4 人工智能简史
1 L+ T7 i. j3 j# G+ M! h$ a5 s2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
' p$ I: C2 H& ] I/ `+ ~3 w2-6 什么是机器学习
! F7 N" ~9 u/ e+ r2-7 面对AI，我们应有的态度
# j) _& s+ l, }' O9 L0 ^2-8 什么是过拟合2 t0 C* v; w# K: R
2-9 什么是深度学习
! j' q+ Y3 @7 ^7 I6 K6 \: X& z% j
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
/ W% U! H2 i' D2 }, aTensorFlow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4 H$ N% J) \+ @2 `: y. g
3-1 什么是TensorFlow
8 j! m! }. O2 p( W3 t( Y' M- M3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
2 e1 M) b1 I! n/ E5 x0 g3-3 如何学习TensorFlow
0 M4 S$ v# C. S9 ]& E6 Y+ c( i3-4 TensorFlow前景
( L0 y% a, o C! F9 X* D7 e3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
& I. u7 ], Y4 x; P- Z6 A$ \; G3-6 安装VirtualBox5 ]) O( F* U, H2 w- `# S5 \
3-7 安装Ubuntu
- v5 v, F, t" L1 l" g8 \/ z) t3-8 配置Ubuntu系统' _% E% v, |! O; H
3-9 安装Python$ p) I! M) U1 s) f- T# Q
3-10 安装TensorFlow（上）
( Y. k+ `* M/ Q0 g5 C: }+ c3-11 安装TensorFLow（下）
8 s9 G: _ S; G9 G: T3 x: b3-12 安装Python类库
3 T' @0 T! U" ^# Z* G+ R$ s5 t6 F* M6 Y
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
: o9 [3 c& y0 B- t1 g* G( RTensorFlow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TensorFlow6 o# c# q* g* w1 l9 v* ~
4-1 从HelloWorld开始2 @; | {" m( [* u( D; x! g
4-2 TensorFlow的编程模式
8 Z R# O" l* z4-3 TensorFlow的基础结构' ?" B q/ N) A1 q5 X. L
4-4 图和会话
5 t* z+ g9 M! j- a: V; E( D4-5 Python常用库Numpy的使用
( \* s0 U% W8 F% B q4-6 什么是Tensor（上）% L# O# X0 v7 z3 J& C$ m
4-7 什么是Tensor（下）: ~' @: c4 v3 U- Q+ C& U0 e# |
4-8 图和会话原理及案例（上）
6 I L" j3 Z6 @% s3 G( A- }4-9 图和会话原理及案例（下）" j8 t- `. x9 ]1 ^: q8 W i0 J! y
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
: b) R) u+ n0 S- K$ P4-11 可视化利器TensorBoard（下）4 a6 g, D" j' K* u; }
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround! Z6 b' Y/ G$ k2 k- a
4-13 常用Python库Matplotlib
- K0 b& R- z, m4 g* d9 k4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
. p) t, o. E3 K2 X2 G4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
) W3 T/ B0 k) K4 n% x4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
( {6 p% t6 ?4 V/ L3 Q( V' C4-17 激活函数（上）8 p& f. D- W+ Y( K/ d6 m
4-18 激活函数（下）/ T* c, H9 @( E2 h5 J
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）4 y' |7 X: {( M) f1 R" ]
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
3 G8 i9 B0 s( e4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）' @3 E1 i0 m+ u: E
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）. i7 n& _8 h6 N2 Z, c
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）% K7 I; _: s2 Z, W
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点* h* w8 x$ O( n8 L, y
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)" F$ {9 L7 B7 L. X- y& a; t/ ?, ]0 D
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
% Y0 S. `, }. u6 m/ W4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
7 \3 v) S; p2 f* q1 `4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
a" v1 c6 K' {+ H4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)7 h% {! J) p; B
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% U- i% X4 x) `# v9 a
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% }! y; F O! k
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
& F0 L" C- P- @. P2 H8 U4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
8 {" A5 I: X4 M6 k4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下) R/ M* A. `) L" S. I
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
, Z% T1 Z! ^6 p; o. D! x4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
9 k1 T4 U0 F' S( F0 l: K* {
! r5 o$ X6 ]/ h0 v+ {) t第5章 案例一 会作曲的人工智能 v, t* d6 g- M
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/ ` q- T4 j: f
5-1 背景和知识点简介0 `& k" W2 z# k* E6 g3 e! l2 m2 i6 @, W
5-2 音乐和数学的联系
. `0 V+ x$ w! R' q5-3 什么是MIDI文件' D: s2 b3 a+ i: S$ W
5-4 配置开发环境& [" d, _6 t! g2 D8 o$ }
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
# u4 F: M) }3 \& S. N5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
/ Q5 N- p9 \. h, G6 a( s8 R5-7 编写整个神经网络模型. T" N& Z* o! V6 U
5-8 编写从训练文件获取音符的方法8 J& c" s+ F4 y o9 q' t
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法# U! Q8 O5 ]# W9 \/ W
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
7 ?5 b/ I8 I- L4 M) e* `3 P3 q5-11 编写训练神经网络的方法（二）
. j% ^! s$ U( \7 D/ N+ Q5-12 编写训练神经网络的方法（三）
: ]% n0 S- P' a3 Q5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
/ U/ b! h* n$ u" P1 V: J5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
; I, s4 n: d, l: h$ r6 W5-15 纯TensorFlow版的预告
3 d0 a9 v0 ]) W0 p. ?; v# |
. o' a, E! t+ X1 v第6章 案例二 会Photoshop的人工智能% m! r. h; j) v p
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
J0 Y# K V" X* `' K6-1 背景和知识点简介 E$ F7 X& |& p, @$ f
6-2 配置开发环境
# c4 k- ^9 v0 q. {9 Y' I! v/ U3 C6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
: A" |1 v6 Q }3 u; j" Q6-4 什么是DCGAN9 r5 w8 \ F; |& v# ^" B4 j
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）- {* O! N. D; y
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）* |/ L$ B7 L/ X+ _
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
! ]2 P; E6 a( D) X2 ]. s) i6-8 编写训练神经网络的方法（上）- h+ f: i' Y" \4 q0 K
6-9 编写训练神经网络的方法（下）1 R$ q4 f" ~. X* ^% w: V
6-10 编写神经网络生成图片的方法
% s7 w0 B. N, v2 g% A) B6-11 代码完成和测试模型9 b6 O4 L/ r4 z( E9 g1 W% `; I" X
6-12 纯TensorFlow版的预告2 t: U' M& W) p9 R1 K* x& l- m
; P1 ^# K1 ~ m5 `第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
& k' v+ G6 A4 H! `; j s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# C7 }8 X; U8 P8 y* C. x
7-1 背景和知识点简介
; P* ?( u/ W3 k8 t }' r7-2 强化学习的经典实验环境
! m# z" j( Q+ k, S2 f7-3 配置开发环境（1）
- [. v" I' G! M7-4 配置开发环境（2）
' ]( Y' ^. ]2 B- u7-5 什么是强化学习
# p" Q+ @8 p8 v# M; {3 ?% h7-6 什么是Q Learning
& p6 }# e8 I( H. h7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
* r! y/ F. x4 x( l7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）6 Y2 z: Q. A) ]2 C# V
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）8 q3 {0 U0 z" f8 L$ `( I3 r
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序. a2 h# i b( B: @! S3 k* o
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
2 Z1 F2 F0 }1 q7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）2 U+ x' f9 L( v
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）' R/ i" p' Z( ]. i
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
6 h5 n \7 B5 x- m6 x7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏' e- C3 b$ r: ?9 r7 ]
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
% c, h" I, s9 |% Z. e7 I# p7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境8 Q" f; T/ {4 x, G: N4 H
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序/ i5 e) C8 o$ d- d# e4 Q; @ g
0 I0 Z5 e7 o; [2 @# z0 H
第8章 知识点总结和课程延展5 D u# k3 @+ A: x" 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。1 h6 S0 D* A6 q3 n/ @( N% y0 u6 `
8-1 总结陈词和补充
+ l/ E3 k3 R9 d N5 u: A: e8-2 如何学好英语; c* E" l* c8 M5 e0 }) _4 }
8-3 如何学好数学+ @2 M1 N. p8 d
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结9 L! J$ e6 k9 O+ \5 Z$ W
8-5 深入AI和TensorFlow
: `! l$ g- t4 g- x5 I1 Y6 a% M
% }0 }6 L1 }9 l" ?' {, R8 x* B〖下载地址〗3 w2 O! A" z/ F2 M: S+ I6 U
/ J! W0 x6 I0 l5 o3 q {# S* m& J- y" k3 H: A4 J' k# J
3 w7 \- p! L8 G5 ]) B1 F" V {
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 v7 u9 A4 S% t% ~
9 y& x0 ]4 D- Z/ b6 r6 P2 Z e
〖下载地址失效反馈〗$ A2 M3 p7 X; Q% f n* V4 f
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.com4 n, Y1 z6 B3 \" u
8 n" ~. ?3 w, U7 k3 A
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
9 c# \8 G! C4 q, B& l* ?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
$ `' O* n9 k) k7 N) e6 C
# E y7 w% u% c0 N5 `. K〖客服24小时咨询〗' u: c; \5 P# G. C* M
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
1 Z4 @7 Y; P- ], V! H. ~, R) r
' F7 l' }9 }3 ^5 u. W# ^9 E; a5 L* N' @- ^
|
|
[复制链接]
