o+ r) Y/ K& z) i, z$ f
# l4 v( U3 O2 c" ~4 @ Z4 {& W
〖课程介绍〗 C2 C8 X9 I+ e: B
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！; J3 L2 i) x4 Y5 @
" o' j' b5 V( P〖课程目录〗& e% n/ o3 h" K8 i% K
第1章 课程整体介绍# p3 l, ?* N2 A+ q
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$ b" D! d: w' A8 J6 w9 n$ T z
1-1 课程整体介绍及导学
$ s+ b& s9 U, x e7 t: o
& X, q, t6 e7 h5 s0 G4 q第2章 人工智能基础知识
k f! q% H* n+ Z3 g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# \" Y* o p8 V8 m
2-1 什么是人工智能 试看( O, k! p/ T( e4 f8 t3 l4 }, o+ ^
2-2 人工智能前景 试看
7 ~7 T# t: k- c4 o& V# P& b8 G9 v2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看8 b! t" `3 X2 r8 z; F/ k9 B; z9 }
2-4 人工智能简史8 S) k1 E. k! @, O8 ]- {7 Y
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
0 Q! p# ]5 m8 z0 f2-6 什么是机器学习
! M5 I+ n* w: a1 r2-7 面对AI，我们应有的态度
. r' Z. z7 ]$ h2 m$ L. `2-8 什么是过拟合
1 Z( u4 b0 z& n" d' l* ~: r' W# ?2-9 什么是深度学习
- q: I' V3 @) Y- ^7 V; s1 v2 x/ I+ i0 Q+ n
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建 j* s" |; u% J5 O& Z6 U
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. [7 Q5 n" z* r# ~! s% e) y
3-1 什么是TensorFlow
3 s2 |, N5 \) S2 B* S3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
/ t- J8 o( Y( a- o# M6 ~/ J6 g9 }3-3 如何学习TensorFlow
) @, G" |, D) d( J+ L+ b: {3-4 TensorFlow前景
5 k% J$ n% [) n; q9 G3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
% w. x* q# H! w0 P2 s8 U3-6 安装VirtualBox) z; E$ t! [! E/ O( p% H2 `7 f
3-7 安装Ubuntu
6 [: Y9 ]9 F8 k% [$ M: B. Z3-8 配置Ubuntu系统9 n$ `: ^1 F# E/ J+ b6 E% R
3-9 安装Python8 n' {" x B& m# Z. V
3-10 安装TensorFlow（上）4 b c0 c& O \1 ~) t
3-11 安装TensorFLow（下）9 y9 t& R. O7 Y9 v _8 u8 [; S4 J. V
3-12 安装Python类库( @# A" @# Y* K1 l% y [; J! s
' C9 W. [! O6 W! s! X# G L5 {第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）3 w& L1 g% k9 F+ O4 ?
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TensorFlow8 I. D' o5 t! _6 _* u
4-1 从HelloWorld开始5 C* p' @& k( p4 A5 B/ l
4-2 TensorFlow的编程模式" r7 N1 D6 z9 E& J' ^* z
4-3 TensorFlow的基础结构
' l% `8 Z$ E% I5 P! W' k/ w) X5 Y4-4 图和会话
0 ]& Q$ K" `) Y) _; {3 t4-5 Python常用库Numpy的使用
( g ?2 A1 ~. b4-6 什么是Tensor（上） N4 l$ R1 `2 q' f- Y
4-7 什么是Tensor（下）0 a2 v% h- f+ }0 K0 z
4-8 图和会话原理及案例（上）
/ F% F N5 Z7 M4-9 图和会话原理及案例（下）
+ t: r1 c2 Z6 J4-10 可视化利器TensorBoard（上）. e# N' v |5 d5 Y
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
8 g* @4 n9 M! N" d% t4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
6 c/ g9 p; f; v* d4-13 常用Python库Matplotlib0 o5 A9 n* r8 }9 f
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）/ O& e% H' e1 ^# ]* v6 I+ d" u
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
8 m& }% o" L! y4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）" G) g, w' k. V" \1 y: d1 V
4-17 激活函数（上）
' h3 [2 ]: h& U: B' ~4-18 激活函数（下）- Q \( g/ k* L+ Q0 K7 N6 e
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
4 l. `' x* O- o: D9 _4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）8 Q1 A6 t. H: O& |3 J4 ]9 Z v* D
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）& n, p! z8 g: Z
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）) B; W% C2 |1 m" u3 l* h: x9 i& f
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）* Z* |8 _% V6 Q- O: q
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点9 Y1 A' [+ ^! e2 G& b
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
& F$ @, ~ p5 X2 }: i$ ^4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
/ N1 r8 T- h# a5 I1 N, p4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)12 t% u! t' O, |7 S# b
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
/ [4 Y M. A' W: ?/ v! v4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
5 Y' ]" c( B4 p y$ S: L4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)16 S( J, n; P, @2 U6 |
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! H6 d* C' e* G3 ]6 @3 n
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)" b4 f1 p5 E8 F0 o6 g* C
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上), {% U# Z* j' X7 w$ Y
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)3 A% z0 L; [8 z# o: ?5 [6 M
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法; v2 z4 p5 f- h( J o7 a9 H
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试5 s7 ?" c; V. e3 v( t! p; o9 i
- D% P6 }- E* T3 e% @/ [, F1 Q
第5章 案例一 会作曲的人工智能& n) M! O( p6 P" H! `
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
2 p. l- s2 y8 O! V6 h! R2 ?5-1 背景和知识点简介
9 v3 f t4 F5 D. ^5-2 音乐和数学的联系% \* ^+ ?0 W u5 A* H: A9 F# [' W
5-3 什么是MIDI文件& y8 l5 w# q. g
5-4 配置开发环境
- s! H+ a( ~& Q7 S# g5-5 编写转换MIDI到MP3的方法% j9 k: e, \+ L0 x, v6 F. A
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
1 J, ^2 F9 s, [4 ?8 ~% f: x; d5-7 编写整个神经网络模型) P- o: v: z8 F: i/ l4 q
5-8 编写从训练文件获取音符的方法9 {) Z/ w$ @' X: S+ a& i
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法9 q8 f7 C, P, l& h9 C9 j: f1 D
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
! `* L& \! F1 |# q- D5-11 编写训练神经网络的方法（二）3 ~# O5 Y' S0 U( t
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
$ {& ?; y* |, ~: X0 [" |5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）# N. @5 t% n/ K2 i/ } s
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）0 O% c3 Z" `: C" p% K6 ?
5-15 纯TensorFlow版的预告5 u2 |! _% U+ m. P- p: M# {$ Q
# r. u+ r# }; |! w第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
/ Z# I( A0 D7 b' c% i% o+ T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4 Q5 h% T# b& g1 |
6-1 背景和知识点简介3 A0 o$ p- m# q5 p
6-2 配置开发环境
" A0 _& ]0 b- v; Q+ p6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
$ E+ t5 M! e3 |6 m8 j% X6-4 什么是DCGAN3 Q: u# r- q5 \! y" O5 i: n, a
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
' l1 @$ W' s4 e# n7 h( c6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
& c; F1 y( i) @; z( h! [( R6-7 编写DCGAN中的生成器模型
/ q) Z' K8 K8 D" P* Y! \6-8 编写训练神经网络的方法（上）
3 l9 U( ?. j8 H( H0 [6-9 编写训练神经网络的方法（下）
+ J0 k" E- h( K$ b6-10 编写神经网络生成图片的方法0 d: [- M4 h# D
6-11 代码完成和测试模型% c3 ^3 E( \ \+ b: c) [
6-12 纯TensorFlow版的预告
' h! D" N# s$ s- E. N2 W' W
% ]* A$ z, c$ E% b) L, t) m( ^) R第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
8 X% W( B& z$ t" w, G+ }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" p! z1 w/ w& c4 z0 f( ^
7-1 背景和知识点简介
; P! Q. p. T+ G0 Z7 o# M7-2 强化学习的经典实验环境8 {7 G0 S0 Y- k f. u: b
7-3 配置开发环境（1）
( ]! W# M4 a9 J( `$ N& \ ^7-4 配置开发环境（2） V9 z" w+ L, ~+ A3 z3 e1 o( r4 i
7-5 什么是强化学习2 f/ U$ Q- Z& v) L! r: k3 ]
7-6 什么是Q Learning) h) n5 D5 Z- {; p3 v2 k5 W( b
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
0 u2 k2 x+ F! K5 F3 S" Z7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
) A5 Q: N" k1 ^: E# k; C8 w+ ?* Y5 ^7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）3 l+ [* Y8 ]* \) B1 Q6 t% F
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
3 d2 e6 l! `9 r6 g' d2 \+ y4 d' a/ T7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）" r/ p4 R+ |8 ^2 c0 q0 _' M. t4 ^
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）8 \. V9 D4 t7 ^! H& `
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）9 R: j3 w) V2 t7 h
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序4 J, p# d+ ?" ]$ f _
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏; K' t% t# O; }6 w
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示" D% ~. H# O/ J3 L
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境0 E! m' V* ]# ]
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序/ y! }' M0 H( P6 X
9 \1 |# A, o& d% }
第8章 知识点总结和课程延展
6 A# f7 b% [: v2 G, W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。
# w1 N2 e- [/ G, l; q8-1 总结陈词和补充" h0 c, d5 j+ L% g
8-2 如何学好英语$ @2 q& ^ ~0 P w
8-3 如何学好数学
% M* }. Y/ d7 q9 O( x. \. |8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
+ j- ]) {. @1 s& i! L6 h# o7 B V8-5 深入AI和TensorFlow
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* X+ K4 ]5 V0 B) f8 a% G〖下载地址〗 w' M" z# N% q; t Q
0 X G. s: j/ _8 _3 M
* {. n9 M7 J+ V" D6 C P6 g( @4 Y$ {9 z3 `1 W
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0 i B0 g# h+ i2 s+ c6 d- U〖下载地址失效反馈〗
$ t7 k% Q, h9 w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; x# ~1 H$ _1 d8 w) W. b
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1 P0 i4 L4 }2 v. X+ U〖客服24小时咨询〗
* M2 p9 ~/ z. U) B" {" Y0 U有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。0 v5 U# a' g# e: r8 o1 e. H
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