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6 ^0 i) G T1 `# o1 L1 h〖课程介绍〗* E) I2 J$ \) {. I9 \
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！
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- z0 W% `! Q" m+ O〖课程目录〗. N; z4 U& `' W
第1章 课程整体介绍
8 y6 K9 H1 m i" ], Z5 H1 K) W" _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 x9 ? C9 {0 E* V `* f9 f
1-1 课程整体介绍及导学3 p0 O6 v! Z" e( Z6 x3 n9 V
1 |: r+ k5 d7 f `5 f% T1 U
第2章 人工智能基础知识6 H! q* x& m* s' k+ S. y9 T" v' E$ U
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( @( i/ i3 A/ A4 ]$ Q
2-1 什么是人工智能 试看
: C4 g f. `) Q9 d2-2 人工智能前景 试看6 }7 n' U* W8 b' O
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
4 E! Z) g" I* \- Q3 K6 J5 {9 N" T2-4 人工智能简史4 W1 i: p" J+ w3 C
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联: s4 B9 ~, W0 z6 \6 ~0 e- ]
2-6 什么是机器学习9 {1 i x/ q" `/ R$ o5 C ]
2-7 面对AI，我们应有的态度5 z. ]) W' @: N* h; Z* @
2-8 什么是过拟合8 D4 i/ O- }, n1 T$ b. K6 p
2-9 什么是深度学习, y( P( m: P$ [
' Q, Y4 ]. k" f1 b. l) o第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
]" @& ?% a$ k7 T0 FTensorFlow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( h, _: E# e; W9 P" w' R5 X9 ?5 l
3-1 什么是TensorFlow+ {5 X0 `8 Z3 ^. p
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
% b" Y. w2 ? G; _3-3 如何学习TensorFlow
/ F z( S5 Y1 v* t1 F3-4 TensorFlow前景
% N& o7 f3 M3 b( H3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
+ ?& S' i6 F6 Z3-6 安装VirtualBox1 W& e' J P4 X4 f6 \" j5 X) `9 e
3-7 安装Ubuntu) i/ [) i7 u; L1 k
3-8 配置Ubuntu系统. V9 S. i% x7 U* i! @
3-9 安装Python
7 @1 Y6 r7 F" F, E; {5 _. B$ v b3-10 安装TensorFlow（上）) a# ]5 f: F# ~7 l! r; D% x; b
3-11 安装TensorFLow（下）7 [9 h* w/ T0 s) |' }, f) {- Q _4 X
3-12 安装Python类库
$ k. i! s2 X& y0 H, s! E
' x: ]7 c! r5 J, b9 ]2 Q; p第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）9 r+ C7 C+ ?" k7 V, J! g7 C; ~
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TensorFlow3 A0 }, {" p$ Z
4-1 从HelloWorld开始
: k8 n+ y- @1 u# V) V6 X4-2 TensorFlow的编程模式1 r4 X/ Z- P9 e+ t6 P1 M* j
4-3 TensorFlow的基础结构- k. V! h: E0 S) k
4-4 图和会话3 K! z+ ~) L* H% P9 }0 b6 d
4-5 Python常用库Numpy的使用
# {8 N, q7 z) U& I$ l4-6 什么是Tensor（上）$ P7 Y$ L* W* o& N% H8 V9 D9 C7 P9 p
4-7 什么是Tensor（下）
1 a+ s. O. o' S' `7 x4-8 图和会话原理及案例（上）$ g& f( p7 e' V& s, J: j
4-9 图和会话原理及案例（下）( O+ J+ D7 y+ C; e9 C5 ]& j) y. V
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
+ z0 K- y7 Y, i3 y$ S3 {4-11 可视化利器TensorBoard（下）
& `# O0 ]" T& Z) u$ c2 L4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround+ H% r3 N* V4 y6 z' B% q$ A
4-13 常用Python库Matplotlib% s+ j8 y; C' ^$ O$ h
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
* H3 ^* X7 P* e# _' V- Z6 |4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
. x" H* c$ t$ o! X0 W4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
6 B$ C& B4 }! Q# [4-17 激活函数（上）9 p5 |, ?# ?8 C* T1 g5 X
4-18 激活函数（下）
, M' ]. ~ K6 s4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）& a9 H) i& W5 o; m+ y4 Y
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
0 K6 p9 j" C3 S0 P4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
6 q8 O, _) X4 c. G9 ~7 K1 C9 z4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
" O8 x5 C/ l* \5 S4 E4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
1 w( R) w# X2 u, N$ e' ^# r4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
7 z# ]/ Z6 @9 P" s6 N ^% r4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)3 H+ O* h% \# g! j: {# Q" q- i$ U
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)* g! R: }( y/ K! {& N9 [7 q
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)13 |. T6 |, R! Z% C! s* w" h1 Q
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2- E/ E w5 m+ l
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
# G9 A& Y3 j) K/ f1 t" [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
1 F/ g0 z1 V+ L b! h8 \# _4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)22 u5 V! |, m Z. H" `
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
: U6 @. H2 o% U3 P+ q4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)& R+ Y _0 `: R* r2 S! b
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)! Q0 {4 d; ^/ @3 q9 y4 k' A
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
) D1 ~/ w( _3 u4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
* A7 g( q3 Y# H) F) b% f6 R6 J. s
( t+ f, v$ u9 U& u$ V第5章 案例一 会作曲的人工智能
# i" b+ p! K* B1 D/ ?- P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 W# S3 l. G, z$ i2 |5-1 背景和知识点简介 A; Q# L1 t- c* u/ M
5-2 音乐和数学的联系
# N( L0 b! T- g& a! n! h& R5-3 什么是MIDI文件9 `4 ] [) y0 a- J3 c
5-4 配置开发环境: ~4 a9 j. |; U9 r2 o1 O$ j
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法7 x5 _, s# {. k" M5 k( J
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法$ y- d/ K7 J+ [2 l( E! u
5-7 编写整个神经网络模型- i% D/ @2 S) l: Q
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
' B6 q6 W- Y, P* D+ R3 A5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
5 o3 a7 a, U0 U# e5-10 编写训练神经网络的方法（一）
/ k) A c8 k9 K' H8 c6 y5 a5-11 编写训练神经网络的方法（二）8 T& s* ^1 O' ?8 L9 v
5-12 编写训练神经网络的方法（三）7 f* F! E5 [2 {8 j
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
# H; A4 v" h K) a3 ~5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
/ E( Z# i* ~; Z! X0 u1 e7 i0 O5-15 纯TensorFlow版的预告1 \* d; m: M8 A7 m8 @' [
, m( p6 M5 o! d$ N7 \* ^第6章 案例二 会Photoshop的人工智能! v3 p9 u. z' F- Q6 ?% X; B
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
+ T7 h% B3 |9 c7 m. ~6-1 背景和知识点简介5 }4 e/ F1 M+ g
6-2 配置开发环境
9 @) i, L" d* n8 |0 B# Y6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
9 K: m' t+ H9 u( c4 y! m! F6-4 什么是DCGAN" |; d0 @, C) Y) D1 Q
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
; K5 i* ^$ s; N4 C2 l1 Q6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下） R' |3 @4 l o2 S
6-7 编写DCGAN中的生成器模型' s! ~* d: R) m9 z
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
% {' X1 u" T! l6-9 编写训练神经网络的方法（下）
& ^3 f. m) a6 ?7 m6-10 编写神经网络生成图片的方法
( q9 b8 z. t6 C# k8 e6-11 代码完成和测试模型
1 ]/ M7 V2 ?; @- o; N6-12 纯TensorFlow版的预告
9 A6 O) W/ n" M& Q3 ]& }' J7 u; E+ x9 q0 h' e* x2 r& _9 J! G5 ?( L
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
* F% F; d& F9 E( M z3 k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4 U. Q7 l' D/ K: U) V% w. @
7-1 背景和知识点简介# _* F' ~* y/ a2 s" p& j, e. Q# f
7-2 强化学习的经典实验环境
2 r3 |6 Z( l G$ t: J: b7-3 配置开发环境（1）
: F/ s. `5 l$ B' z* K' k) X9 k+ H1 g% f7-4 配置开发环境（2）
# v$ _5 j7 n; S8 R, l: \$ ?, G7-5 什么是强化学习
8 B, M- s& i/ P! @0 U. y2 U# j& Q7-6 什么是Q Learning1 w3 H, i. |+ T$ f7 k, {/ {
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境- R' w% z0 U2 R
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）# m! z8 {7 j; D3 `
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
! S" z- |/ a s/ O5 Y' x% P7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序, Q# U8 y/ Q9 a' b/ I1 V: I; c. ^
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
! w5 c) s7 K: `, I6 W6 N7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）( C9 e; R* Q/ u' b7 X3 ^: z4 }
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
! _+ C( x# q3 S% ?8 T7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序# C0 n9 F6 ], L, r8 L# r3 `( @
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
7 K, } x* h4 n& t& U. q5 H7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示5 ~6 O' ]/ q: e& J
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
" m) F& E: b! C$ _2 Q" m7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序; b0 S; K3 K1 K( @% J2 t
- E6 C3 B3 z* E7 k
第8章 知识点总结和课程延展7 G; W$ ] y9 `$ J! f5 z. j
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 h" f, T* R9 f/ T5 p8-1 总结陈词和补充
! g3 q" S$ d0 O2 ?$ D- z8-2 如何学好英语
0 l+ r8 Y$ N5 ? U& H; B0 }" P9 r8-3 如何学好数学* }; P- c' d$ ^+ [: X, Y( R
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结- H/ N/ v9 a8 m+ Q9 o
8-5 深入AI和TensorFlow
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2 X$ X7 w% g! m) t/ z5 G' F) p/ r〖下载地址〗
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. m h8 \, K& t6 t H1 N. i! j〖下载地址失效反馈〗
" f( ]! Z9 s# o3 |; m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.com5 x, h7 t* H4 G# c( @% q3 B
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