5 L1 E; e0 t0 U0 U' c5 S9 `% e
8 A- T) R2 R* \4 |4 Z8 r; E1 ^3 d
〖课程介绍〗* ~$ C& z/ o) ^$ u9 Y
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！& N. L. ]+ `7 N4 S5 _" r5 Z
t) K8 F3 {& {5 x8 F6 ^
〖课程目录〗5 R- X: s4 P" V# X
第1章 课程整体介绍! E9 ]2 F1 [9 k
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1 w0 d5 G6 Z, J' g: m8 E
1-1 课程整体介绍及导学0 |. m8 A; s) z, p& s$ [2 i
! q% @$ G- W/ K; [2 J6 {第2章 人工智能基础知识
2 m2 n) F" c- o) S2 U1 Z6 M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9 M+ @% U# W7 H4 p: S, C6 H
2-1 什么是人工智能 试看
, y& ?- j3 |! d! D6 `2-2 人工智能前景 试看. K/ K0 E+ K" T, W8 r# K
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
7 Q: [, ?) ^% n, m2-4 人工智能简史7 ^: C/ {8 F5 k4 A" T" R1 E; d
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联 E/ _# @* @9 \: e: N( @+ x
2-6 什么是机器学习
5 N, M3 [) M4 m: J) [+ [) e& ?9 ^2-7 面对AI，我们应有的态度3 \/ S( w# _7 n ]9 [ R
2-8 什么是过拟合) y" e2 V6 O" ]9 A" X. F
2-9 什么是深度学习
% {+ H0 `& `5 W. a1 s3 J" n$ g# U. V- T1 S: B
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
0 w, S2 d3 Y* V: r# Y7 GTensorFlow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
1 p% Y0 r# r0 K" p, K5 k3-1 什么是TensorFlow$ a+ y% }* `) b+ S% {
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1& A8 j5 n: F. W' S- x8 n, o8 X
3-3 如何学习TensorFlow0 e% k x2 g6 E, t4 i
3-4 TensorFlow前景 q) S% F8 I8 @& @$ T
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件6 x( H* u) o6 @& Z I* W- H
3-6 安装VirtualBox
" o$ d, R V: Z3 Z3-7 安装Ubuntu
5 S" A; n' V8 A8 K0 C G5 z! Z3-8 配置Ubuntu系统
$ h$ `& S; e0 q/ R: U* z0 \3-9 安装Python
( `2 @8 c% z: ]& @% _: }3-10 安装TensorFlow（上）
z# _. B! }! c/ b) ]3-11 安装TensorFLow（下）, {8 m% E) K, n4 s
3-12 安装Python类库; m: B( g7 x2 z# [3 }5 r) c1 w
/ ?. n: N7 Q1 b9 h第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
P" U. L- O ?% u$ @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
* z, v6 ` t8 v% W3 x$ D: j4-1 从HelloWorld开始
$ F* K8 X3 q% l- K) Q2 `, {- C4-2 TensorFlow的编程模式
* R6 I8 _; a+ I* A2 B7 }2 e% J1 W4-3 TensorFlow的基础结构) q& n7 L( e+ p# U! d
4-4 图和会话
% ]7 v# G: {4 c; ~& ?5 @4-5 Python常用库Numpy的使用) ~4 g+ m& B- |% r
4-6 什么是Tensor（上）
3 \- Z0 h/ Y) V3 P/ r4-7 什么是Tensor（下）
: a; U9 p1 A/ K' Q9 f# N: k8 X4-8 图和会话原理及案例（上）9 J @/ R! f1 G3 H; }0 D8 r' `+ k
4-9 图和会话原理及案例（下）( | p; G2 x I3 M
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
2 |0 n: ]1 D3 e5 C# k4 }4-11 可视化利器TensorBoard（下） G" q0 L9 k; n0 X Y- V3 o' T% T) X. I7 L
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround& H9 _' b- P$ V7 c
4-13 常用Python库Matplotlib
, E6 c( x4 R0 [' i: |5 i8 \4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）/ ?) a" \6 y. r
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）; l: x+ G8 @7 n- u/ E( T
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
* d* Q# k! U4 Q9 Q4-17 激活函数（上）" j r7 t# C2 o/ l
4-18 激活函数（下）
$ e( _* Z' _9 Q: J3 x% K6 i# }4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）3 h7 H9 K( B% X, [/ s
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
5 s4 ~5 q* A, m# e5 O8 j4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
1 }4 ^/ s8 }: R( P* k9 ]4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
6 ?% U6 C. V3 q8 A4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）; {3 h- c5 L' v( `8 ]: F5 e
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点0 P$ E8 Y; I) G
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)$ d" s- Y' h* `" b4 i0 T* u9 h
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
* s- ^5 T& r8 G! ]3 r4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1) C$ f' c) W9 i
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
4 h) w$ S* K. P. }8 a4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)! ? i v- m4 r& H7 {8 x |
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* Q6 c4 E8 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
; [2 e+ m- r1 ?) b s4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
; Q, |6 F( d1 P, y3 M4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)# A) E4 U h1 i8 H1 D; U; |0 \
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)! n, {/ E% a; j$ a
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法! j+ ]* q' R; z9 O& T; ?
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
1 p' a$ O3 m9 `/ ^3 Z
2 L R2 m' L, N第5章 案例一 会作曲的人工智能
7 U5 L: e0 R1 k! \* 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
) e- d+ j9 c7 P5-1 背景和知识点简介
! S6 V* f, z7 M6 u# c# L T5-2 音乐和数学的联系
0 o* Y6 n' }! o r+ o, E7 G A& v5-3 什么是MIDI文件" d: @* l7 ?' M; u2 x E+ @
5-4 配置开发环境' L& O0 u; A0 g3 Y/ `( [& {- X
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
4 \; f1 Y2 e7 @6 X9 D5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法" }3 M- Y( Y7 ^4 D+ r
5-7 编写整个神经网络模型
4 {: i. w( b t4 O$ }8 E3 x5-8 编写从训练文件获取音符的方法
i! P, W$ ~/ N/ `5 h5 ~5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法9 H3 u" H! N' Y$ D' ~6 s
5-10 编写训练神经网络的方法（一）& e+ l' w5 x0 Q
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
+ @! s% w+ _5 ~5 q0 x5 \6 Z" ]* m( B5-12 编写训练神经网络的方法（三）
7 I8 G0 [2 D3 a5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）# P0 p; E5 n) R& y4 ^0 M* j3 h
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
1 d- `6 }( E% I$ [5-15 纯TensorFlow版的预告8 L n' L0 |+ m( D" `
. F/ L3 i# N; f, V, u
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能7 b# b. M9 u7 G8 L8 |6 r
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
% R1 u8 s+ N- T% h7 p! s. m6-1 背景和知识点简介$ `0 C; A* }) n" s+ H& ]
6-2 配置开发环境+ j( L6 Y$ A2 V \8 S( H$ s
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
6 n- b% ?) }' M) z4 _0 T9 W/ s# R6-4 什么是DCGAN$ y8 {6 R4 s# ^# w. T* t" F% X1 p
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）; E$ q6 i6 e+ w2 j8 T% Z
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）6 B/ E9 w! }# w) }
6-7 编写DCGAN中的生成器模型0 ? e& ~5 D' Y( H" Q' D
6-8 编写训练神经网络的方法（上） \* G( U* a2 i5 \3 [! D9 f# U
6-9 编写训练神经网络的方法（下）9 [. ]' a1 {$ N/ x0 A. J7 k2 D
6-10 编写神经网络生成图片的方法
* E2 S0 A* `) n- V2 h" v: ]6-11 代码完成和测试模型
" d5 t0 w' j3 g/ Y6 V9 v6-12 纯TensorFlow版的预告% J# l/ S2 o' X
+ d/ r5 f' w& V: p$ N第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能: F& b4 O( A6 Q, c. @+ F
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
- I* o. h1 s5 `4 k" g$ O) ?7-1 背景和知识点简介
* Q' k" I3 |1 }/ D* O0 e; E7-2 强化学习的经典实验环境
' S/ `9 `7 M8 B1 }+ J1 U8 i7-3 配置开发环境（1）7 N$ }6 y$ }& V7 W5 Z- @' U1 a
7-4 配置开发环境（2）3 g- a; ]' ^% a+ X% X' t
7-5 什么是强化学习2 c6 @8 |- \7 Y
7-6 什么是Q Learning0 T3 K% X m3 `
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
" p5 T" _* q- g4 b7 t. v/ V! f1 k1 d7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
1 O/ G {# z( Y5 S/ {) }# L& x7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
/ ?/ Q/ V, D3 B9 I0 }5 R+ q4 J7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序0 b- w& f/ J7 ]0 K0 j7 D
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
) N: F' T$ v. d; ?# D2 o7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）6 {) ^2 V7 {# g0 f
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）1 Z" R# ]5 w& c6 v1 i* W* I& f" F
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序0 o u5 x7 \- d' q3 f8 ?
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
- u6 k' E/ E% q+ o7 b7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示0 D5 b/ m# q% e0 q3 Z7 I, B4 W' {
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
% }; V+ `& w! j$ ^- f7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序2 M% C; D6 o; t
" k( Q; \$ x6 t
第8章 知识点总结和课程延展/ m- r$ O* `3 w" z9 ?; v. I: 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。$ {5 g/ X$ q6 J8 p" T5 @, v
8-1 总结陈词和补充0 }7 M+ g4 y& ^. ]" C4 S( @2 s& G h
8-2 如何学好英语
( _; k }0 p7 [* w" S# P8-3 如何学好数学
2 \6 U7 ]9 u1 |+ s1 U8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结0 v: o+ D) J# b% m/ B
8-5 深入AI和TensorFlow
. W: X! m2 l. H0 k2 j3 r& z- C* e1 Q" ]0 z; c2 N
〖下载地址〗 M5 m' c; [* W, v7 P0 ^$ [# d
. v) F. M8 o9 `
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/ r3 k [6 J/ `( |( m( N( |5 a〖下载地址失效反馈〗, b, [/ S5 @# l( z1 N$ 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.com* {. i4 q3 q5 `7 H4 U
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