8 b, t s( W9 U) f- y
5 N4 w. \, \7 N7 j; D, Z( X〖课程介绍〗' G9 S$ P1 s. w0 l# v) L) V5 C) N, 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！, g; _. O) e9 Y4 |! U
1 n& f" k3 M, e, R$ k& Z〖课程目录〗5 i' `& L: a0 a3 @$ C
第1章 课程整体介绍3 O4 Z# k" G3 G0 N$ U
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
+ `- L& [; U: l9 E9 w2 w1-1 课程整体介绍及导学
$ D$ r2 n/ s ]5 C" C8 [6 S- ~4 h
# I# U! C3 \% N. \. B+ P( B& e: U第2章 人工智能基础知识
* ?# a. D2 h7 `, E/ F5 I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
$ r& ?- l' m( O) G$ J1 R0 a( T( l2-1 什么是人工智能 试看' A3 ^& {/ W6 m+ a6 {5 A
2-2 人工智能前景 试看3 w6 o7 ^+ \- r0 u
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看/ r) v, A2 R" E( _
2-4 人工智能简史
# T7 r8 \! W. T" X. g5 B ^2-5 AI、机器学习和深度学习的关联2 _0 r/ O r8 K" @3 n
2-6 什么是机器学习
" Q! u# Z* u! T7 }9 C% S2 W2-7 面对AI，我们应有的态度
) s5 E. v8 i! b- d$ k' G- x0 a2 a2-8 什么是过拟合
* Y' D7 v! O. B: w0 t# s. @2-9 什么是深度学习
: k) G3 c1 M( d: E. ~6 D: f7 P; a0 c' E2 t! ^2 j( w+ Q0 g
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建% P! D& H" S* x' G6 }8 w8 B
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9 I& b0 P7 f- ?) w! i2 a
3-1 什么是TensorFlow* {' ^7 M$ {( n
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
6 N9 {5 t6 S; Y0 k+ T3 W/ t! |, e3-3 如何学习TensorFlow
+ [+ O! M! D `3 B- b# ^' ~ o z3 E! v' X3-4 TensorFlow前景
/ u5 U9 o4 r* F {9 B1 {' ?$ _3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
3 k. c- j2 ~8 _9 ^7 u- w3-6 安装VirtualBox& A+ [$ K X5 {) Z* p% t
3-7 安装Ubuntu" l: r: k- i L6 N2 o5 \
3-8 配置Ubuntu系统
2 Q! J d3 C7 }3-9 安装Python0 j+ |; f; a! G& D2 l
3-10 安装TensorFlow（上）
; U! g% I* ]1 A3-11 安装TensorFLow（下）
3 _, u7 Y. @+ x9 P1 w3 r3-12 安装Python类库* r" x9 O3 ], K5 p+ e, C8 P
! B7 c% m0 {6 B5 x$ p! B第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
q/ g1 a& [8 lTensorFlow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
9 |+ I$ O' k" o- R4-1 从HelloWorld开始( x. q& i7 Q R) x/ j3 Y, ^3 g
4-2 TensorFlow的编程模式
+ W, O% k1 g q6 K" s: p1 B4-3 TensorFlow的基础结构5 B6 |. C4 l+ s3 E
4-4 图和会话
9 \* g4 f1 u' u0 }4-5 Python常用库Numpy的使用
0 k0 P- s5 i3 H7 ^# u8 B4-6 什么是Tensor（上）
6 O2 ~# M8 g7 d& w* E3 _4 c" |7 G) w4-7 什么是Tensor（下）
6 a4 i) K1 {, E6 d7 s4-8 图和会话原理及案例（上）
1 D+ Y# E) ~) d4-9 图和会话原理及案例（下）
8 L- t) O, i" T6 _+ r4-10 可视化利器TensorBoard（上）
( a! ?' a2 Z, w0 r" j5 n3 R4-11 可视化利器TensorBoard（下）- K7 ]# Q5 ?! H b
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround0 d) H" s& N: b! F; W
4-13 常用Python库Matplotlib
0 v8 }% V) X" h* t/ [) U4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
( ]+ q$ q7 }4 V! x1 M: M6 y4 X4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
9 Z& g" W9 @/ Y; _4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
% w3 F/ M& @" y1 T" | O9 s4-17 激活函数（上）
" N9 _; a; C* D& E. m4 \4-18 激活函数（下）
6 e6 C, W7 ?0 e& ~1 p, p- i5 w+ `' C$ f4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
# c# t( S8 X# o% `1 R4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
/ ]* }9 W- `8 _4 D& m4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）, _ h/ F: K4 Q/ p+ @+ g
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
3 F ?( {, b( ?8 {# c4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
& ^# `/ ?: A+ G; R4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点/ o4 ^0 }# {9 R: v9 x
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
) p% c! n5 u1 \2 L# L1 g5 C4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
6 K. P/ e+ R# L- E% s4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)17 f8 T; E% [) M5 }! O
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2- o- m7 v+ H( a$ [0 G" B
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
: b* ]$ q- X( k9 ~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 z6 k6 ?) U' E2 ?
4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)21 [& s9 Q1 b6 U N" a
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)# y6 Y/ R; \# k; C. O
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)6 a7 F: _, ^2 m( l z2 W4 v( W
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
( |5 O1 [/ o: F+ ?2 m) t4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法: I- r* l2 s+ k y
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
; t5 n$ T3 P- [, V9 w$ Z6 I. n! v l3 @3 \' d
第5章 案例一 会作曲的人工智能8 x1 q/ Y3 b" d/ e6 i
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
8 A" s" ~6 ~4 N/ P5-1 背景和知识点简介
- m6 E5 u4 E2 @) I. x9 k/ B% ^' n; r( y5-2 音乐和数学的联系
0 W; E, H8 c2 F+ I- w5-3 什么是MIDI文件
. }) z [# t( {2 Z4 V- N5-4 配置开发环境9 ?% u6 ~) h' H& C5 B
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法+ `8 V6 x9 n1 K; B( c+ D
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
' T8 ]7 w3 E% L- ^$ Q$ l5-7 编写整个神经网络模型5 v( j3 u# D; T5 { w
5-8 编写从训练文件获取音符的方法7 j; O3 i$ }* d) N6 K7 ~
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
3 l2 S4 Z/ H9 f/ h ^5-10 编写训练神经网络的方法（一） |! C' Y5 m) f- K
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
+ ?) x& U0 T6 ?0 `# C. p5-12 编写训练神经网络的方法（三）
1 i4 [: ~2 @# d4 Z5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
2 M6 U3 k1 m6 n5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）' [ C9 a% c# m
5-15 纯TensorFlow版的预告
0 L: R+ O; g7 u# ~# i- \' Q* g% |' K0 A9 [4 i5 m
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
& I( `9 t6 v2 r) j# K0 D3 p7 v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2 y, F; O1 K% X @: [3 V* @; v
6-1 背景和知识点简介
* i, l+ {' L. C' w" L6-2 配置开发环境
6 S4 V0 Z( h0 _6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
" g3 e' r% M2 x* K5 J( b! z6-4 什么是DCGAN
3 t9 b. A5 L/ O7 Y/ v' v0 E$ ]6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）- E1 V1 W1 ? f/ H. D$ q2 R' p- Q
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
# `+ p8 `8 ]( m6-7 编写DCGAN中的生成器模型
5 F/ R" C) W- n. g$ l6-8 编写训练神经网络的方法（上）
! ^, ]& P+ L8 W6-9 编写训练神经网络的方法（下）3 f! N. P8 L& [6 N
6-10 编写神经网络生成图片的方法. {$ `2 ~; K$ `' e- K* o6 e
6-11 代码完成和测试模型, d9 \- Z0 b, x y. q# j
6-12 纯TensorFlow版的预告# ^) V2 q, S2 e$ O) B' A: _0 g3 n
6 p7 L, ?* ]! E! ^8 g
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能4 @! k! J4 D+ |8 V
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 R& e+ w; m8 U4 P1 X+ V3 }! H( W7-1 背景和知识点简介
4 }! K7 I/ [) s1 W: O( R+ t3 w) K0 @7-2 强化学习的经典实验环境. Z$ s0 n, O) S8 s, a7 o1 y1 O
7-3 配置开发环境（1）
# M' a0 J7 B: {7 s, f, y; g4 f1 {7-4 配置开发环境（2）
% V2 d& l4 P: D5 f7-5 什么是强化学习9 V4 L( o* S0 t3 {, {
7-6 什么是Q Learning D& P1 ^+ @7 \$ v. v
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境4 U- h; a" e# Q% ]4 \5 {' A) R- a
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）# z; x: [" V8 K8 E% r9 t7 u
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2） j/ h `1 `# F& D( `8 f
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序# a0 F) L+ }# t' _+ B! [
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
' B! w4 l: B$ B5 n7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）! ?* L8 j+ o# |( s
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）3 H8 Q* E& {% }: `; t: w& V
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
% k3 _( B2 `5 L' J7 F7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
7 R7 T3 x/ ^, j3 w7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示3 [# O1 C. y* V- B; ^+ |7 P
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境/ N$ c- Z+ G4 }" O( g
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
# ] h( Q7 C4 @# x* G1 }" x8 N9 s& q& P2 C4 X" `+ v
第8章 知识点总结和课程延展8 n; G- a6 z/ z
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。
) W; z/ E) \: n9 B* P( K! h* i8 H6 v5 S8-1 总结陈词和补充; R- V- U& `/ A, f5 ?) Y0 _0 a
8-2 如何学好英语
& w% y/ @# a9 I/ o; s( J8-3 如何学好数学0 ?6 o& o. r, _3 {
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
* Z# g$ Q/ R* L. b7 t& S8-5 深入AI和TensorFlow
' C) i5 S7 {# V7 a, F9 {
4 h; o3 Z0 k) F4 L& Q ^ {4 A〖下载地址〗
& C1 t4 m* f* W# j: _0 a$ y
( w0 s1 Q" U* W$ c0 M# k7 o3 Y/ Q" Q9 s2 W0 ~0 U1 X6 | Z
9 y. a! x7 @; g# J Y
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------) S( z' i, \" W: f6 r3 H3 R' `
9 h% r% i* U% l" v# f+ ^
〖下载地址失效反馈〗1 E7 k2 t7 \1 R! W; P( p4 |0 P3 h
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.com8 V1 s( o: E% s' H" `* b! Y
8 p$ V% H5 S! y. t
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
- N/ q$ a" o( ~ W) z( |; _8 p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
* b5 M3 V+ O T L Q
" r4 L* o: X. E$ n5 \1 j〖客服24小时咨询〗
: n6 r/ x; Y% \9 m k6 w- }. A有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
% U% J8 y& e: n- q C9 c0 o& {( J) o7 F- T
: h8 E# `: e' |4 r* c# B$ J; Y
|
|
[复制链接]
