- ~7 F: r: W9 D( v
" f; V5 M( ]. d8 L〖课程介绍〗
' c0 n9 N& [& z) s* T" T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！% Y0 u, G, m3 }
L( k+ U7 {1 i0 P& m8 a" n〖课程目录〗
4 Y& S, k# T" ]. c' {0 q第1章 课程整体介绍
& P0 `6 @* f! @$ M Z5 t1 ~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9 V" ^. b2 g1 E/ d2 Y# O; v
1-1 课程整体介绍及导学
+ H% P- O3 r$ A* X1 ]; C5 x+ A. A) W. u9 U; Y% D
第2章 人工智能基础知识3 O- A) H) o4 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
! o M" D& g: n/ }8 ~4 Z' x4 |2-1 什么是人工智能 试看6 q5 E. ~" F7 w. K; n2 g* E) i) o
2-2 人工智能前景 试看
1 L: `1 i# x) G" t2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看9 ~2 m) `7 ?2 s* f5 h# ?6 p, I
2-4 人工智能简史
7 o/ G' E+ a9 [$ s2-5 AI、机器学习和深度学习的关联# b" h; [; B0 Y7 n' N- Y) m
2-6 什么是机器学习' V- u! p- m' |
2-7 面对AI，我们应有的态度
' O5 M0 v2 ~1 h( K; c4 K0 o2-8 什么是过拟合1 x7 r7 r, z" I( D
2-9 什么是深度学习2 s( }! c7 N l' o
7 G6 ]+ I; M6 H. u. j' o
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建) z* k8 b- \+ d8 z
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8 o0 c1 m* @) a& H+ ~0 |' \
3-1 什么是TensorFlow2 R& b1 _/ r+ i) j1 }
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
6 I4 ]# Q1 T& ]0 j" w3-3 如何学习TensorFlow y+ g$ w/ s0 c3 m* F5 N, L
3-4 TensorFlow前景
) c# m; P# }/ i! p7 |- U$ j! p3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件3 |9 P6 Z" b! d4 ~: s9 ?
3-6 安装VirtualBox l8 ]/ |: a& e- i ^" e
3-7 安装Ubuntu
f' n: C& u w% Q1 ^3-8 配置Ubuntu系统& y/ x% |1 u5 J- v) L5 o
3-9 安装Python9 k* _5 \& A8 O8 b6 y
3-10 安装TensorFlow（上）
% }$ ?4 x7 i! f$ _+ u! Z3-11 安装TensorFLow（下）
7 z! N6 @- U8 S6 T3 o7 K5 l+ l" y3-12 安装Python类库! E- w1 m) O' ?* A* ]
$ g% R2 ~; X( _" A第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
. P) z7 \! b; @/ U" Q5 OTensorFlow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TensorFlow5 Y2 D: ~8 d4 Q" m% e& n
4-1 从HelloWorld开始8 m% j! B; B4 o. ?
4-2 TensorFlow的编程模式
. F: L7 K6 {. j+ X* H* e4-3 TensorFlow的基础结构
' Y3 k$ @# C0 I7 X8 \4-4 图和会话
2 D0 D: C+ X0 f4-5 Python常用库Numpy的使用
: ~1 G) F4 W6 l, k: y! N& }4-6 什么是Tensor（上）4 C& P$ ~0 D; I" u. K6 g( Y ?
4-7 什么是Tensor（下）
0 {" i3 G& A9 P* C" `3 Q: i1 `7 ]* [4-8 图和会话原理及案例（上）
' |: f! K5 t; X& r+ H4-9 图和会话原理及案例（下）' N9 ]8 L% T1 w; g3 s: O" {: X( F
4-10 可视化利器TensorBoard（上）$ n( E3 U2 f; ]: x
4-11 可视化利器TensorBoard（下）- V+ b* i% B, v3 R1 f
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
) V$ h. D" C5 B Y3 m4-13 常用Python库Matplotlib7 b% B1 N/ z* G- `6 W9 @# C; ^: J
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）+ m9 C! j! w) i
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）+ a) u r+ d$ _! N! f, X' E" p
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）! Y( L2 a% P* M. p, o& w
4-17 激活函数（上）! S7 T+ E9 \& @8 P \
4-18 激活函数（下）
, K. x4 a. ]6 V, I1 g3 s9 Y& n; R, k4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）0 c0 F9 C: V2 K( O
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
G; M. m0 a% x' ^& z4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）' E9 w( O+ O' M; o/ [- g ~
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）0 \ \( z4 K5 C E8 W# @1 p2 b! M! C
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）# y+ E: s! C3 q
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
+ D' \4 E/ V7 W: }; a4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
% }8 j8 n* F' D$ H* \/ n4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)% t6 X; ] D( p) p
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
0 D. |: G! H4 v* U# H4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
/ Y& c0 @" ]2 E$ x% Q4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
6 b E8 _; F: a6 Q# J4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
7 I$ z4 m P+ B) R, b4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)27 L& M% z- j" G7 D# V
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)& i( D. X( p6 j: q2 w
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
0 A1 }* b+ g4 n: u; \! y! d4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
5 R3 }( m4 k, ?5 D% }4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法$ C8 o9 ^9 ~, O. L$ I/ q8 k
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
5 |! g& R' y2 u. ]- U
+ y/ Q6 M( d. y( u; c" x- W$ g第5章 案例一 会作曲的人工智能
; c% S2 t: s& k& ]# m5 n结合RNN-LSTM开发能作出动听旋律的炫酷人工智能：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试
) N0 x* J4 I+ ]' l- n8 P5-1 背景和知识点简介1 Q* ^* u7 }9 s/ _: J; _7 n! k
5-2 音乐和数学的联系
+ P! q; h8 D& v0 a& E! H5-3 什么是MIDI文件" U4 }$ c. v3 S
5-4 配置开发环境
- K: S! w( X2 l! F A& R5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
* _8 j( H+ L E+ G$ X$ D5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
4 {' v" H3 G' J s% ?. B8 K" ?5-7 编写整个神经网络模型
+ M3 O! V; S; U3 G9 a" j1 S8 T5-8 编写从训练文件获取音符的方法5 P9 w ]& I. F4 a3 w
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
* L' G9 X; ^4 N. V, k5-10 编写训练神经网络的方法（一）
! V& e# Q% [: {' g5-11 编写训练神经网络的方法（二）3 B8 {! T+ }% m, g# r6 U/ q9 U1 Z
5-12 编写训练神经网络的方法（三） ?6 G9 F, f5 U5 L. M
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）, Z! a0 M( y5 u! O/ ?& o. U' X
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）8 i# L* S+ X& T2 f* r, O2 m
5-15 纯TensorFlow版的预告 {" ~8 ]0 \0 I/ t
. A/ j3 e* d% s
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能! u6 e% f2 c. y: d o) h
结合DCGAN开发会PS的人工智能。从此P图不用愁，分分钟搞定N多图片的创建：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试
( |# e+ I' T3 V8 b, i2 \) N) z& L6-1 背景和知识点简介7 L% D6 X: S8 l; e( f4 P* P( y2 v/ h
6-2 配置开发环境, o0 o1 B% ?" X5 K1 j7 Z6 N
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)2 j; L* o4 U! T2 \2 t! ~6 C: X
6-4 什么是DCGAN1 k" y/ ?" ?8 N7 |; N( ^, C' y
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
& Q3 c3 W" |; n" e: a/ E$ H# K( y' {1 a6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）( A6 M0 e3 g% t9 i
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
! e! J8 O% b: h/ j& ^- d* e6-8 编写训练神经网络的方法（上）3 F8 R4 m: q0 U$ N! t; ?
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
9 \ k& ~+ j3 h6 `+ m5 k( k6-10 编写神经网络生成图片的方法 i, v9 l' h, y% ^$ p0 m4 S
6-11 代码完成和测试模型: C/ j5 B; h- M0 c: i5 P2 g/ Q# d# t7 k
6-12 纯TensorFlow版的预告: @! w0 _' C$ |
" g' l4 ` G7 g# m
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能: B, \ D$ u* h' x. h" n
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
" t0 x9 _ `) O& ? j" u! }5 Z7-1 背景和知识点简介
& d" f. M/ v& O8 P, a7-2 强化学习的经典实验环境4 q# g" [- k. N
7-3 配置开发环境（1）; k/ _' c3 b- Y7 P ~
7-4 配置开发环境（2）! v! ]% _! n: y. D1 q- o
7-5 什么是强化学习0 L. f/ L$ v' \, r$ J) ^
7-6 什么是Q Learning- z( I$ V1 |6 v- v5 `# i
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境3 Y9 K, L( C( h4 w k% T4 N
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
' e& [' b1 a6 `% N7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
% a7 `) t; p9 u, Y. g$ H- O7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序. @2 Q2 j3 U# v( ]
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）$ i& t/ }2 @4 N
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）( c& u1 a. h# j. O; P6 ]' M( K u' x
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
+ J& h) T% i9 E \) O7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序0 m0 V' ]2 D/ j) U% \9 J) d
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏+ e% f4 K, f! m/ b0 E5 R
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
9 T* |" X& A$ `% G8 N2 X, z( H7 p7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境/ ]1 C1 t5 s/ i: P8 S, ]
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
1 T' d' e8 m' D6 r: q C( S7 f! W2 [% D& I
第8章 知识点总结和课程延展2 F4 j m6 ^& T+ o
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。
# U, J4 \- i, i8-1 总结陈词和补充 X: b5 l/ Z0 W+ A+ l' u
8-2 如何学好英语8 `, u" s7 j& h& h8 ]8 x
8-3 如何学好数学
- ^! H+ \4 `& @* l6 \8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
" a/ U. g1 U2 ]9 @5 U U3 G8-5 深入AI和TensorFlow+ m& g( A" y {! t" v U. C
' C1 ?. U& N5 n4 [5 L
〖下载地址〗
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0 ~! Y7 H4 k# B/ d4 Z9 y1 j
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 P4 g! k1 Q9 J0 N
: z1 b" `& S! ~, E- P2 L
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