; ]( T, t, C& a- A2 x {# O. L- N/ J( {8 c- @7 A
〖课程介绍〗
& {2 @ ] L6 N. g5 n2 \& g' J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!
) W8 N' m$ @. p3 S8 z/ k) G+ k+ m& L0 `$ e
〖课程目录〗: C' {( |$ _- }! ]8 k! C
第1章 课程整体介绍
) z$ W' Y3 ?) V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3 }3 z4 ?7 B9 O% t/ a+ Z0 T" i7 O
1-1 课程整体介绍及导学3 s3 ~/ ^$ I$ i( f
- j8 q% a% ]* X- G' N* o第2章 人工智能基础知识# T4 i" M* F- Z q* O5 u& C* p; L: {
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8 Z( O4 ^* H# m0 c: j2 R" A
2-1 什么是人工智能 试看
# t" F. {; P0 c+ Z2-2 人工智能前景 试看+ }# t4 F$ ^, y: P3 i4 h c
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看9 i' ], H! e) J2 f1 [# B
2-4 人工智能简史! y- h p% O& r
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联6 k- [2 U% u! D- }5 m, g, v
2-6 什么是机器学习4 @# v6 ], {. j- b: g0 k- J( C
2-7 面对AI,我们应有的态度
/ Z8 Y9 E. R; k" w1 ]2-8 什么是过拟合+ {/ e' T9 f8 V; P" q
2-9 什么是深度学习* D$ t) ^) v# z
/ i% F, u1 @* M# k* k' ?7 K第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建1 Q) I! `- m- i q/ e0 e% w- }9 m% `
TensorFlow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
% L: L4 z3 q$ P& @4 J% a3-1 什么是TensorFlow
3 o2 L' P% v" z% y3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
, Y, z% X# ]7 g6 f0 Z1 _4 o3-3 如何学习TensorFlow
$ {5 |% y6 J+ i. O( T' s, ?3-4 TensorFlow前景! `# H! L6 h5 `/ C* |
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
' a" |/ J5 C. W; r3-6 安装VirtualBox1 E; |! S2 m# v6 y
3-7 安装Ubuntu3 f2 J m6 U3 }' V7 i1 _
3-8 配置Ubuntu系统
# u' k8 R0 ?& T$ t! B; o3-9 安装Python9 y* e }: D9 k/ r0 X
3-10 安装TensorFlow(上)
: @; z1 n; A6 Z; ]1 k3-11 安装TensorFLow(下)' H3 |+ s$ o$ a' `
3-12 安装Python类库1 b: {9 A4 [2 i
& ^$ @5 \+ n0 L) l* m9 C& B: ]第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)
. B3 |5 P3 G/ m/ J* 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TensorFlow
( b+ @+ Z( `) S6 E4 V) C9 }4-1 从HelloWorld开始
( W( F0 q4 ~, q, g1 G4-2 TensorFlow的编程模式
! H i. A2 @8 ?* P) G. [4 K2 f$ E! |4-3 TensorFlow的基础结构
% L( a& F# e$ u9 P" L& O3 H& I4-4 图和会话
& u! b% e3 t" w1 ?( w; t3 f4-5 Python常用库Numpy的使用9 n+ v! i. L( e4 u
4-6 什么是Tensor(上)$ Z1 _# h6 s2 [* t2 _" b
4-7 什么是Tensor(下)
: M1 n! v9 j5 J+ W5 {4-8 图和会话原理及案例(上)2 y& I# e% o; }$ m2 M
4-9 图和会话原理及案例(下)
* G7 z3 S$ W* j$ j+ q, E4-10 可视化利器TensorBoard(上)/ f) r0 ^/ s2 k- P1 y
4-11 可视化利器TensorBoard(下) r. Z8 r' t4 G, b+ ~$ }1 F
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround W7 h# e* `2 G7 ]) q
4-13 常用Python库Matplotlib
. m( t6 w& W) C0 k& S) r4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)
, [9 e9 J/ ?, m2 H" J) a M: q4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)$ y, }) g0 `& r
4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下)* u, m' K) g3 c- n' e
4-17 激活函数(上)6 k6 M- j9 L C7 y3 w
4-18 激活函数(下)
8 K7 L- ?2 g% h& A: S4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)8 t. w" |& w3 `' E0 t
4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)% }! b3 C- ]1 R2 X4 I. `3 [
4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)
2 [) y0 a& I+ f0 r2 H6 r+ }4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四): s# K# W/ I0 U* P
4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)
; U, g: E9 M) ?2 V" W4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点+ t2 M7 Z+ |% w9 E/ e% P! [( Q5 K
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)/ _) C% ]3 h! q& v! Q
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)
4 A" }1 R5 f' N( N4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1
( ~8 ?. _4 z# K% d4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2
3 L4 z# [+ r8 X& E& |/ A5 S) m5 ~4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上)
4 n8 u- \6 K& T! {: p% d" r! C4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)1
3 X9 x1 B" G# B# J- f4 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
$ ^% r5 D$ v j( P4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)- J) p7 F- W- g8 K* p
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上); R& f. y$ P9 x; U6 ~
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)7 z% W" @3 E0 ]' j2 q: y8 C( ~# `
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法
, `- Q/ S$ P% v7 T/ B4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试
$ k# F' F# e( M* ]
8 L+ C6 `3 ^& v1 U# O" L7 A, F第5章 案例一 会作曲的人工智能
! H4 X' L3 t' Q8 f9 Z* l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0 d/ h* F* ?7 ]
5-1 背景和知识点简介: `2 r( S c+ J Q! C3 v
5-2 音乐和数学的联系% ^. l% T' H( H! ~2 g1 j4 {6 o
5-3 什么是MIDI文件
4 v' Y) N/ x9 H: ?/ ~/ q5-4 配置开发环境6 D8 j$ M9 |5 t( H8 E4 F- T
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法( z* g' v0 n; @' G5 \
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法" ?) c) C0 z% ^* p
5-7 编写整个神经网络模型
* s6 l6 m4 c! c G5 Y2 ?5-8 编写从训练文件获取音符的方法
6 M0 o. X, J1 K8 U5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
/ A% E& H, S8 b) `$ G5 X5-10 编写训练神经网络的方法(一)
1 A2 }; \: ?- G$ ^3 J. _5-11 编写训练神经网络的方法(二)
7 U7 I( }' I; i9 |( ~& c/ I9 ^5-12 编写训练神经网络的方法(三)8 N0 K: E4 V! ~4 A8 T
5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)( g8 K: b* Y7 g8 D y: \) \7 r
5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)
/ K' V/ k8 _; b. F6 c2 e5-15 纯TensorFlow版的预告
. T5 r. f9 [. I2 R; M: ^2 P; l6 z8 y
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能* O- R- n( n4 p8 O+ D
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
) |" w2 Z: A+ z) N7 D- O5 r6-1 背景和知识点简介6 h* p& G5 G) s1 E7 m. r+ I
6-2 配置开发环境
/ L( i2 E6 t+ c0 T+ F- V- f$ o7 s6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
`6 y; a2 G6 G# }% K6-4 什么是DCGAN
1 S+ w, h$ B4 ~& |1 u6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上)
" t% A) J3 z0 G+ i2 f5 [6 M6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)
/ }8 L( n* i+ o2 X3 Z' H- B9 q! @3 h6-7 编写DCGAN中的生成器模型' m8 {! C9 ?: l8 B9 B
6-8 编写训练神经网络的方法(上)
1 b5 J/ |) `) R7 l6 X6-9 编写训练神经网络的方法(下)
2 y5 m6 V5 L+ r' i8 }3 i7 k6-10 编写神经网络生成图片的方法 T4 n& y* d) l
6-11 代码完成和测试模型4 F, Q0 t) E9 O; j) l4 }
6-12 纯TensorFlow版的预告
! J0 G+ e$ r4 |& r L/ _
. E1 m' N& z. [5 W9 A' d第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
$ c# w* c8 i/ b8 T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 @! h/ ]6 n* ?- e0 M
7-1 背景和知识点简介
! n$ x1 ?, _1 D7 E/ a( b/ k7-2 强化学习的经典实验环境
9 y# a7 E) D+ p7-3 配置开发环境(1)
. f$ B+ `1 F' y7 ?+ p7-4 配置开发环境(2)
8 r/ x- T- l7 f" y. V7-5 什么是强化学习1 l/ s8 W7 n! \% ^9 W- O
7-6 什么是Q Learning
0 `7 I; {* `& U& A" ], K7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境
/ v( J2 e) w7 K$ K7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1)
2 x+ K' F6 ?' a9 C# d) l6 |0 ^8 \7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2)) }* f8 i9 r" ?1 Y7 O7 l# T1 n
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序
4 y" {" {( v6 U7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1)
! H5 H9 f7 z8 c- G7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2)0 p) D" m9 O R# q/ B
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3)( S+ F! O% C$ c$ x9 b! [/ Z
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序6 K- e8 P' \9 B$ Y. H
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
, H6 l$ G: ?8 {& c7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示0 B, s0 }: }7 T a. R9 o+ q
7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境
) P- d p8 `" z4 e9 k, f7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序* s. l3 s! v% v# L3 G3 O3 ~
; t5 g6 X! I8 G8 E, x8 O8 [ N第8章 知识点总结和课程延展
% y1 [+ \ r1 ?; E' s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。
+ C; G3 @+ L1 ^6 U; Y+ {8-1 总结陈词和补充0 ]- J5 V9 ^( k' Y$ ]3 |
8-2 如何学好英语
9 M& ]( e) q: S* l/ y8-3 如何学好数学
: y" ^$ A1 d) ]7 U( r5 @2 @! A7 U8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
2 W# F4 ^% w9 ~- E. y8-5 深入AI和TensorFlow" W9 P+ P7 [6 J
8 O r5 g |6 i$ [
〖下载地址〗
9 C1 Y" y( K3 B0 b( u4 ^0 a# G {5 u- l; {3 ]
) E) p' t2 u! y) b4 S
4 }7 k' \* U6 E; }. z+ I3 _" z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------' |0 o3 ^0 J0 R S
" o6 u/ ~3 ?# \7 @〖下载地址失效反馈〗
' d1 a3 U, Q3 L' y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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! m8 q2 h# D" _# ^; h5 p& o# Z7 M7 k
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