1 E, ^- b; L% r6 `- n% x
+ Z- s# x0 k6 s1 f! ?6 ^/ f〖课程介绍〗; B: z. A0 }- ]# H
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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$ X" F* I& ?% n3 i* W, B〖课程目录〗
# J! O0 I" v; a, `第1章 课程整体介绍
3 x$ K: }5 Z0 }0 v; C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, h" L7 f8 Y- _* ?8 ~
1-1 课程整体介绍及导学4 q% r8 w6 l) C! \2 E
* g4 X: I D6 e( ^& \# f2 s第2章 人工智能基础知识
) L- g) t8 X0 I. o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. ^* j( x @
2-1 什么是人工智能 试看
, x7 |/ O' @, B& s2-2 人工智能前景 试看. P# P$ |. a' |+ q. t$ P) {1 x/ U1 h5 ?
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看" s' r( z& A7 @; o$ }% g1 C5 T Z% F
2-4 人工智能简史( @/ ^6 d* |( m. A% {3 f
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联8 i- c& c E: g7 J" w' `4 b
2-6 什么是机器学习
" o- X( h/ ?$ V$ M2-7 面对AI，我们应有的态度# {" }* ]6 _# s& }- \
2-8 什么是过拟合, B# W2 M0 U' ]
2-9 什么是深度学习% W. T' p$ z7 S3 V. ]
. s# o* n! B9 Y/ w第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
3 S0 I+ Y, U9 vTensorFlow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
* Q8 Y1 i* [/ n$ i6 ]/ x0 _) Z3-1 什么是TensorFlow0 P8 i' g6 o: h3 a) O+ g7 K, n
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
9 d6 `6 j7 H& J2 y. V f3-3 如何学习TensorFlow% d' S, O; a E( {
3-4 TensorFlow前景, Y4 p3 R9 O. l* i3 V
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
/ M8 y: i3 t8 d- n- z2 Q3-6 安装VirtualBox" F3 o! M9 g/ ^" @
3-7 安装Ubuntu! |# q# l3 {3 Z
3-8 配置Ubuntu系统5 D v2 U& r( w! A: {8 B1 a
3-9 安装Python
* q1 D5 n' U) R9 e! g3-10 安装TensorFlow（上）+ l; U! K! J2 t. V5 B
3-11 安装TensorFLow（下）
2 q" I$ v7 a0 o" z, W0 u3-12 安装Python类库
r/ R: E4 q. P/ ?1 R* W5 J' W! D' w4 g5 J z9 w
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
, e) h* X4 E, O% ETensorFlow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TensorFlow6 n& B% l+ H* k9 D/ x" ~
4-1 从HelloWorld开始' [4 S) W1 {( c/ P H
4-2 TensorFlow的编程模式
& P( ]) n: H; E( s) l4-3 TensorFlow的基础结构
y9 _. o+ s# v+ {8 x- s4-4 图和会话- m; B. p9 K! j9 l0 _) D0 L
4-5 Python常用库Numpy的使用, G0 H% G' v7 y8 D1 F
4-6 什么是Tensor（上）
o( l7 C6 e! f3 ], M' C4-7 什么是Tensor（下）7 y' G+ Z6 }6 b: F+ _% l. Q: {
4-8 图和会话原理及案例（上）7 N1 k1 M% T1 m. O2 y1 L9 Z
4-9 图和会话原理及案例（下）8 U2 [ W& n+ E, q6 ?9 o. x
4-10 可视化利器TensorBoard（上）- Y$ t9 j: ]5 ?* T% S% i
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
1 ?7 C; e. {6 v5 q9 {& h4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
* e7 ]/ n/ L" a4-13 常用Python库Matplotlib( n7 D( } k8 o1 f9 {+ i5 Z1 K
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
5 q4 @7 u4 t! X, I" Y4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
) V5 ^2 I$ L+ H- {2 a4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
( u- g* U/ Y3 _2 m' H) J9 E& Y4-17 激活函数（上）
4 `# j7 i$ M. u+ E4 k, Z4-18 激活函数（下）0 i% N6 U$ M: T. b
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
) e% {7 S6 c' F! E4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
$ |( s! k& c$ E/ i3 x. C0 k4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
6 H$ L/ h& L0 y4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）/ b$ e; ? k/ {% L
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）& U/ I* B& z& t8 X2 j
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点; q: }# O, B5 O+ \
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
% o9 ?. ]& F& D* _7 N4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
. A8 a9 g4 L- j4 p4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
0 ^8 U" F, v, {/ I8 s. x4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
. u6 }, a M5 W: t4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)4 D9 `3 s) D- ~ t( M
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! l6 E& @, _7 R ?) e& ?
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 Y: x& t: i; l$ j( A0 b4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)8 S7 R {0 }; W! `1 P
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
K* v5 X4 g% ^( o: r/ Q4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)) K0 T0 x5 p7 [8 C9 K1 w
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
3 u. f! p! D6 `* G& e( x) Z" Q4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试9 W+ n! b' ~+ W' R+ {. `- o
! X# i3 N* |7 a第5章 案例一 会作曲的人工智能- b" ?& g7 s6 ?/ s
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; ^( }. v0 U7 {8 V4 v5 a) }8 L2 Z
5-1 背景和知识点简介
& V- D8 H: z# T5-2 音乐和数学的联系
2 `3 s0 ?. o& `6 e5-3 什么是MIDI文件- C- ^0 D8 i4 b8 g9 B# H- g( ^
5-4 配置开发环境
* V$ c# ~3 h& d( E1 V- D, K* `6 u3 V5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
9 s! V a' N$ j; J6 c7 r5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法6 l# B3 g y% f- Z2 g6 U) X
5-7 编写整个神经网络模型, c* ^: l! q B2 X, a6 r$ ~$ p z
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
; U& e! f7 M) Z" _! o; O5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
0 p$ ?! ]: ?/ O0 h5-10 编写训练神经网络的方法（一）
# O. o5 |0 [% E6 V5-11 编写训练神经网络的方法（二）
1 ?6 T0 b# G5 [5-12 编写训练神经网络的方法（三）6 E% `3 }) b$ q. o9 @
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
+ c; p* k2 \) v; ?& y5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）# u) M; ^5 g' n
5-15 纯TensorFlow版的预告
: v. e6 ^" b, ^5 T" {, S- b& u( @+ j0 J5 U- S5 W
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
! h; |& u3 Y; ~' t0 L1 _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. I8 n7 P# W1 D: C
6-1 背景和知识点简介$ k+ U6 b' J' ^3 Z# }: u2 B
6-2 配置开发环境
K( M0 V) S5 R: n$ R+ o* d6-3 什么是GAN(生成对抗网络)- S: T' K0 ?' g/ u2 D
6-4 什么是DCGAN$ v; Q( B6 g- z
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）. m8 `/ `3 L$ d
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）$ w# j8 b& K3 e$ i# z
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
. ~) o/ s& [/ n b6-8 编写训练神经网络的方法（上）
3 B9 r/ {9 y/ ^" d! R2 Y6-9 编写训练神经网络的方法（下）- {4 S2 ]/ k* k" i5 I' \
6-10 编写神经网络生成图片的方法! \+ d' Q' O+ P, W2 s
6-11 代码完成和测试模型: C9 B# \3 n; `+ r2 P' `8 H+ h
6-12 纯TensorFlow版的预告
/ O5 C) E& c/ A: F% ?
# p1 S, S$ E9 z$ v: k2 `第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能8 q) ^& [/ }* c" y8 z( ^" _
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
' F! l) b8 q r2 J. e# S. ^7-1 背景和知识点简介* T* H5 @9 G0 v1 |
7-2 强化学习的经典实验环境& A6 P3 N/ N: X4 F1 l# L6 B: R' M* ^
7-3 配置开发环境（1）; n% n( [6 H. D/ Q3 d
7-4 配置开发环境（2）1 o% S% D, b% _
7-5 什么是强化学习
3 z+ v9 X) _) q' m7-6 什么是Q Learning
& d* Q7 \" O1 u% C# M: J( I0 V7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境: F2 _, S+ C( D- w
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
k/ f) E2 S$ }! N$ W4 V- a7 x$ ^7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
; z: D2 B( m" n" ^' b! `7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
. X* P' N1 g# R8 R7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
% i. i- u5 \! W, J& ]( c' t B7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
D% B/ ]; I0 N9 @" [$ R% N; x7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
; J" R; ] J5 F) k7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序 V# v, ?0 {% q: s0 ~% A+ I$ ^
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏 O+ L- z# D4 u/ H" f B# `7 Y
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
6 [$ _. M, w1 ~% I7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
& t4 a4 ^; T' }+ K7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
! N8 A* e" e( O# H5 J% ~4 N! M
第8章 知识点总结和课程延展
8 T/ v3 C" m+ u8 K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。1 l' }6 H9 z A+ j2 l! e) _
8-1 总结陈词和补充
7 |' ~+ q+ k! s8-2 如何学好英语- D+ p' f) O! J6 Z
8-3 如何学好数学
. A7 ?' n/ d: e: v9 q5 j3 @8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结% E ~) b. L( D& u1 U
8-5 深入AI和TensorFlow
2 [9 n( B& p& X2 v1 u+ F" Z
5 ^/ r1 R8 {4 c2 m〖下载地址〗
# o: y9 G$ q& Q6 b9 t' G/ F* y8 E T7 Y
7 c# W# B: f% R$ _& H0 [# D- O
7 U5 e" o2 m7 t0 Q3 _( q" ~----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------, e# j: x3 Q: S! k- X7 k8 Y
9 _8 S" U9 M& O w s' [〖下载地址失效反馈〗
0 ]5 f6 l- P3 B l4 V4 L- L# D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" z! Q" f- d, E$ p$ `
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