. A) W9 w5 }! d. o4 o$ ^; A
" \% M: t% Q( u7 ?/ {+ Z) z3 F
〖课程介绍〗
' T. T/ [7 t$ G; n1 C7 k4 X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！ ]0 A" D( W4 t" Z5 u9 d7 ?
- |+ j: m) Q; B0 V9 [& ~3 M3 n
〖课程目录〗4 ^- i# N5 X7 l- R
第1章 课程整体介绍# M0 N2 s: O- x+ b/ E8 ~
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
' j! X, ]$ T [# t/ E8 c f) \1-1 课程整体介绍及导学
, a5 `9 c* ]/ I" a1 D) ]! [, L* O! T7 ^ J4 f2 V( }& ?# z
第2章 人工智能基础知识
* W% e4 }+ B9 I4 y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* u( |! q! b; E& J1 x k# y+ p7 @5 d
2-1 什么是人工智能 试看
( b! W/ {& t! `9 e- D6 S2-2 人工智能前景 试看
, Q* R$ t4 W8 K, N3 i2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看 p# y8 u! B) ]$ Z) K
2-4 人工智能简史
" A+ |: S& N" i2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
5 X4 ^9 ]5 \7 ]$ e! m$ d( b2-6 什么是机器学习9 D5 { i8 `# o4 `
2-7 面对AI，我们应有的态度/ h# x; B+ A% Y9 D
2-8 什么是过拟合2 J- n% W" H5 m2 I' [
2-9 什么是深度学习) m, x' f' F+ z
' V- Z1 Z* Z9 c+ @3 t n第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建! q% r6 `9 p' D7 z# G. q
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* ?0 w4 @0 F* q+ O
3-1 什么是TensorFlow
" S6 N' }. Q+ J3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1% n) W( ?) s& z4 ^
3-3 如何学习TensorFlow
: m6 M1 G0 e5 ?3 K# U; ~3-4 TensorFlow前景% ~* I# Y% T _, {+ e
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
- k S4 \4 i- E1 t' _2 W- C3-6 安装VirtualBox
: u3 c c8 x3 W3-7 安装Ubuntu
0 Z$ v4 z8 P3 n3-8 配置Ubuntu系统 d2 ?+ o* U+ |' h |$ Y/ f
3-9 安装Python
5 P$ U) B& x+ i' l' O3-10 安装TensorFlow（上） [( [1 ^# z0 w1 r: c& c
3-11 安装TensorFLow（下） k( [* \# ~3 o5 f
3-12 安装Python类库
! G4 ~+ a, d8 O7 m" ~$ M0 G8 P1 J. t! L1 | G8 _) T3 _ }
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）. @& P$ p7 T+ Z- v6 D4 T1 `
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
! e- Y9 }' v8 Q- [' G. i5 ?4-1 从HelloWorld开始
w2 r) y b- O( s, Q' f4-2 TensorFlow的编程模式% f! U- Q7 T+ \1 k& C
4-3 TensorFlow的基础结构
. Y* U3 h" g2 H' F( T2 y9 g7 ^4-4 图和会话7 { Y& n, z1 w' E7 v8 O) _1 r2 c
4-5 Python常用库Numpy的使用; P4 M: D1 `8 \3 ~4 \
4-6 什么是Tensor（上）
0 z' [! B7 H' k5 W/ I& i; }3 f! j4 G4-7 什么是Tensor（下）
. l7 R( c( @ u! m8 ^6 h, H4-8 图和会话原理及案例（上）
1 @% {* H! i# ^0 e h+ V$ Z4-9 图和会话原理及案例（下）; b& R5 B% m0 Y' x
4-10 可视化利器TensorBoard（上）; d1 L; S$ n2 m: P3 i% c
4-11 可视化利器TensorBoard（下）2 E. |% D/ @/ N9 R4 J6 g
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround3 i- K$ K3 Q& `8 O- O
4-13 常用Python库Matplotlib
! E, ?# i% q( C8 |8 n) v4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
3 q y' T* z _4 M4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）6 r( z0 @) X, u3 o" d6 }8 b* o
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）2 a" t2 H3 ~( I
4-17 激活函数（上）
7 f6 Z9 y" A. e4 Q: r/ Z4-18 激活函数（下）. Z% I" D% D" o+ P" ]. P5 r3 x/ s5 \- {
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
0 M2 _3 `" G( Y4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
- r$ u* v5 c# j- O$ Z6 ]4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
/ |- _, M7 `; L: M( V4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）* W- x/ Y! V& \9 D
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）3 f: I- m3 x( E: L: ^5 r5 ?! J }
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
" T+ L: N+ ~- u% o4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)+ i4 i; Q, D' b+ g) @- j- s
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
6 v* w# u, i4 Z8 Q4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)15 n* `. j0 E7 y4 w( t, e) z5 f8 Q
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
4 {% A0 I( D; i* n; b4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
4 i( \2 k' C: w# l- T2 y1 ?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
* f0 T. m8 b ?; s+ z4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)25 H. v0 a0 w1 k+ g/ Q; W
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
# c/ ^4 _) f2 m4 J! p, k' ?4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
1 d+ D4 a9 n6 v, ? p4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)6 j* V' E; o# l7 S: }4 x
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法! u! F7 H) Q" w8 E; Q$ t
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
$ J: _' z% `' A; }/ Z7 M6 S2 U$ a T6 S m
第5章 案例一 会作曲的人工智能# L" _2 Z. u" r& s# g! z. ~7 K
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. K o2 ~; U7 i
5-1 背景和知识点简介
2 K- _; |: d" `+ ^7 p8 _; ~5-2 音乐和数学的联系0 i5 t1 w3 p# U) H
5-3 什么是MIDI文件$ b0 |2 I* R8 y _ P
5-4 配置开发环境; n" @3 i$ N4 U; ~, s. l8 b" g
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
4 Q! {6 S4 P8 z: `* D& T5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
+ e, f q9 h8 p& U% K5-7 编写整个神经网络模型& o' H6 {4 q8 g2 l, q+ Y' a0 T$ c
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
f) K" i4 ^) r4 G2 ^& v2 r5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
" H+ ~* \, h# q5-10 编写训练神经网络的方法（一）
9 V0 l' N E9 G |6 x" |5-11 编写训练神经网络的方法（二）# }- @5 Q! L3 t9 ?+ V; b& d5 X; D
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
' h$ |# p5 I: f4 V& s5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
( d8 w$ J% _& C7 w$ X, G7 l5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）9 Q8 U' c+ o; Q; D/ O) w
5-15 纯TensorFlow版的预告) F9 K! l; r$ {8 k8 u
s+ u3 ]4 g* z4 A' |' W
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能7 ?; H0 ^8 w w
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$ f; d- j7 Z% i% k$ O
6-1 背景和知识点简介
* c( I) Z( s, Z# n% E6-2 配置开发环境
, r2 o: g/ j" ]& t5 H( u6-3 什么是GAN(生成对抗网络)/ Z& i7 `$ |- ^* B9 `
6-4 什么是DCGAN. Y1 {9 s: J7 j
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
7 n( R: T( H4 g4 [6 M6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）- O/ B+ X0 y0 V+ K4 y7 K: M# j4 O
6-7 编写DCGAN中的生成器模型6 Y0 f+ P" U- v
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
4 T$ d$ ~' o5 t/ w+ X2 }6-9 编写训练神经网络的方法（下）
; J! P: `; |* F% _$ j: G) Y+ h6-10 编写神经网络生成图片的方法
# L7 |/ e3 C2 F4 q5 P7 E: q6-11 代码完成和测试模型- y4 m/ ]0 h6 R7 a, d0 V
6-12 纯TensorFlow版的预告
- A2 m/ p; X: k8 M( U& b/ S! ?
# Z9 ]/ d* l7 c7 j: R第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
$ U+ a& j i5 j8 Q9 D. ?- t# m$ B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; j" e/ B$ H7 ~( O8 Y5 T1 |
7-1 背景和知识点简介, q* S/ ?( t) ?) K2 x# |
7-2 强化学习的经典实验环境
2 ?! p/ H+ v' o4 J. u% ?7-3 配置开发环境（1）) ?( C! v5 w$ \& {0 I; M# |
7-4 配置开发环境（2）/ N. p6 c# X: `0 X# o7 a# a
7-5 什么是强化学习
/ Y) F3 f1 d2 C9 J$ P2 ^0 l9 _7-6 什么是Q Learning
5 U1 d, Z7 E2 h7 k7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境% d+ H- b: n X2 v
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
8 r) x3 W* g, ~$ z6 x- E1 ~- A7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
3 }: p/ V, X- J9 X7 W7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
3 _9 Y( i7 _3 W9 X2 s* G9 W7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）6 L' B1 H7 W, q' ~5 T
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
4 M( i+ I. F- Q$ U, C7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
0 `. C* N& _( Q7 f7 E, t0 L( G7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序1 W( ?" B6 x5 M' w, l M4 t" j" A
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏$ B" i6 A: Y2 P$ W4 e8 M
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示7 {9 ~( ?: i. L/ g8 ^6 S; \( F9 G
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境& r; [, A: b) G' v' S5 u" H
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序( R% _$ F# c3 L& W* r
, t- l9 `7 M1 Y! o, o& I6 d- g
第8章 知识点总结和课程延展1 X, `: S) O* j* J+ y/ C" G! ^2 B
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 o$ l6 i8 {% s7 l- ]7 g, w8-1 总结陈词和补充
$ m; B9 O% j- g6 Q$ \1 w; `8-2 如何学好英语
" @* }" `& H1 L6 E) n8-3 如何学好数学
) G6 R* ?! j2 c& }4 M! `, G8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结% H: L/ _/ ]" m# n2 J$ s
8-5 深入AI和TensorFlow
2 w% y- x4 ]; L" |0 `! V; r* A: S. G* n( x, \0 g( C
〖下载地址〗0 j# L8 o2 R/ O
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" P2 M" p7 e3 k$ Z( Y----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 @& p( \" f. h, r- X. r) K4 S# D
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〖下载地址失效反馈〗- d( x- ]. J8 B
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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