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4 D6 p2 T8 c4 k0 g7 M〖课程介绍〗
8 {) Q M( i- V, b \4 T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！
# J9 o0 q( D, q* E8 B4 E7 |: a/ k6 [* E' U% Q, T* Y
〖课程目录〗
X% e5 X8 D% G: s u第1章 课程整体介绍 p# d/ h/ x- [# L6 M
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
( h0 i: y1 ^8 u* [ Q" o* z0 b1-1 课程整体介绍及导学
7 G: x7 b3 F! Q
4 }$ c/ x1 w, M% h1 n& `6 u1 ?第2章 人工智能基础知识1 O- u0 e- N9 l9 k& Q" _" i d
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4 F6 C. G- i( C- r0 c4 C
2-1 什么是人工智能 试看
! R8 r1 _; E+ n/ N" n6 X2-2 人工智能前景 试看
; S1 h- N( W, S9 ~6 v0 f3 h2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
/ p% Q7 w4 e: \2-4 人工智能简史' }9 ~0 \- x% h
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
: C# T8 G- ^$ O+ s2-6 什么是机器学习
1 X. h* }! d1 ^+ W& r0 f+ m# y2-7 面对AI，我们应有的态度
: c, v$ N* s6 r& C% O" `2 u2-8 什么是过拟合8 c* O) [3 L4 k
2-9 什么是深度学习
$ U) i" V( \) N' W! f/ @2 [2 H0 W+ b1 ~$ E7 L. p
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
! N- E; D* r' U; N& {9 qTensorFlow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3 Q& |$ j( p7 y) [1 o
3-1 什么是TensorFlow
! B7 ]% E& W2 D) F$ J3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
( w7 e# F9 M( }3-3 如何学习TensorFlow
+ u9 C2 W0 M- ~5 a$ U4 r1 m6 f: U3-4 TensorFlow前景
# B7 u/ \+ O5 f$ Q3 N1 _' w- @: |3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
7 J* W b+ k9 R# |; P3-6 安装VirtualBox; s$ a, O/ k) u# D. h8 q* U* V: O) }
3-7 安装Ubuntu
/ }$ W5 l/ A! e. s+ q1 N$ s3-8 配置Ubuntu系统5 r' I1 t% L4 z2 k9 `9 B" y
3-9 安装Python4 T7 c7 f1 s2 O( b
3-10 安装TensorFlow（上）' A3 F6 T9 s6 c. _3 Q! Z
3-11 安装TensorFLow（下）% A. i/ Q* D5 c+ l. G% h0 I$ g
3-12 安装Python类库
" G- ]7 B+ z$ @
$ ]* x3 e- @6 k( c& I# H6 [# w" u2 A1 [第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）) J7 K3 D* C8 F' V( |
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
6 {2 ?' k9 g8 e7 O4-1 从HelloWorld开始; v: l$ R2 \% T7 M ^
4-2 TensorFlow的编程模式
6 C d4 U6 k; l* e# O4-3 TensorFlow的基础结构* n( @9 c. R+ W* d& D9 m8 `' e
4-4 图和会话6 |' r% r2 M) v5 T G" n
4-5 Python常用库Numpy的使用
# U: B b- L& W- q% {4-6 什么是Tensor（上）
* O7 V# O2 ?' f" Y8 I( d4-7 什么是Tensor（下）. A: z3 G( ~; R
4-8 图和会话原理及案例（上）. T: Q8 t" S+ x5 u# w5 {: V
4-9 图和会话原理及案例（下）
9 Z# l5 @' Z/ Y7 |4 Q1 J4-10 可视化利器TensorBoard（上）! a5 {# p2 o' O8 J+ _, o" m1 A
4-11 可视化利器TensorBoard（下）$ b; {& k$ R, c8 q& h- g# `
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
3 q: G8 I5 W7 t8 w: c4-13 常用Python库Matplotlib
* [/ l: l) b# I+ w9 j4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）3 G+ k, Q2 o; t
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）/ A/ C+ A) U& O
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）4 s$ _/ _' b( T
4-17 激活函数（上）
$ p$ ^% a9 ]/ Q" c" Z4-18 激活函数（下） D4 W% W3 \9 F7 M
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）# y! \5 j ~& D
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）1 X% k6 C; N' C% u( G8 m% _
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）0 [: b# T. q! [/ C$ p
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
. N7 d: t: n' ^, t/ [1 H4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）, M, \0 E# D: ]/ Y0 l, H
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点4 v4 @, [. R- P% D1 r& ]5 E5 H
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
* C) N0 [, y. l% d7 `4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)4 w" } ~. k2 b+ C' k
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1& C0 I4 r. N& U
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)28 F% A# r& I) o+ @1 `! k
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
% J, ]3 N0 ^5 V, l9 X( a; ^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* o: U3 A) k/ f& d0 o/ l
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. S' _$ Y5 `. I% v# R$ _
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)) G; J0 S. M7 Y6 l# w4 b
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
# I6 y* [0 A9 |. J5 V1 x4 l4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
" y: k0 ^0 r1 U5 U4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法% U& ^( q+ A4 H8 G5 e
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试/ q& w4 U7 |: m5 V
2 O8 K8 W8 H4 Z, _
第5章 案例一 会作曲的人工智能- Q* G; d* d8 L( F
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
% j, m% F& q0 L* U9 w/ W5 c& B5-1 背景和知识点简介$ `3 W0 A8 ^0 `0 p; j4 I/ i
5-2 音乐和数学的联系5 B, F% m; S/ G
5-3 什么是MIDI文件9 c: \. F& K F
5-4 配置开发环境: L; P' ]# \; ~& x
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法) }6 I4 c0 C$ n: Z: M
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
* H1 b0 A& s5 a' M9 C# X0 U5-7 编写整个神经网络模型6 M8 K8 \. |* ]: c
5-8 编写从训练文件获取音符的方法5 }1 r" J/ |2 G/ f q
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
5 d# a8 s4 q, m( w1 {5-10 编写训练神经网络的方法（一）
. l$ i$ _. M/ {5-11 编写训练神经网络的方法（二）
8 p+ u: X) Z8 T5 L) o( ?0 h5-12 编写训练神经网络的方法（三）2 c8 k7 V) X( `
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）3 N6 o5 l! A$ r7 B0 [
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）# W! V+ @3 A u2 P
5-15 纯TensorFlow版的预告
" d4 g; \4 u0 `. K ~- B, \
" t1 z& _, \$ H$ ?7 ?; |3 ]8 Z第6章 案例二 会Photoshop的人工智能3 I& q [+ n+ n7 _3 a" d
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
' {; }' t* I' g7 | a6-1 背景和知识点简介
# ]0 x! m+ `5 k6-2 配置开发环境
9 }4 R7 g- \; f! l9 M, ?6-3 什么是GAN(生成对抗网络). v$ l1 a0 J9 \2 M4 t
6-4 什么是DCGAN$ e0 f9 g/ _5 y; {1 y
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）4 c, A4 p& G% R# w: S8 _- c; w# f
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
6 w+ U' U* ` I( E- ?- M6-7 编写DCGAN中的生成器模型
_# i1 n- u# Q8 ~! u6-8 编写训练神经网络的方法（上）
& B- m% R( j0 X$ v6-9 编写训练神经网络的方法（下）
7 h/ a- z$ Z+ \* ]* J6-10 编写神经网络生成图片的方法
5 v. T+ u- q2 y8 }6-11 代码完成和测试模型
/ R( X* _+ _4 [$ G# \- k7 K6 v6-12 纯TensorFlow版的预告
, u9 X3 O s1 j8 Q1 `2 b; t* x" o
5 E2 L2 p! _. c! z2 ^第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能0 G7 z5 _1 G p `$ y7 t
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
7 d3 d- v8 i. t6 T0 |; U7-1 背景和知识点简介
3 _% }/ ]5 S% q7-2 强化学习的经典实验环境
) S9 S& q6 U$ O7 f! {& J7-3 配置开发环境（1）
4 [9 V* n/ n- K4 r0 ^' ^. W; z' ]4 s2 r9 p7-4 配置开发环境（2）8 H E- O- n5 G! @
7-5 什么是强化学习
8 P) H; f3 h9 z) S7-6 什么是Q Learning
4 A; x* G& I: k c' |7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
/ j( V- q8 o) C$ k7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）5 [. J- W7 o& |( l2 l
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
8 Y$ h _" m# L, O; ?7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序5 ]5 i$ s2 N0 O2 T
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
1 m+ G0 e0 o2 w' `2 p7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
& @4 y7 U0 [3 s, W/ F( a% b/ S7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）- K: g. U$ ?* K1 v& H& i
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
' Z6 t) r1 i: Z7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏( u( U8 M6 P9 h; W% E
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示: S8 l2 h) r% Z: B
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境2 G5 G4 x" n# P
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序9 `/ ]4 @# m, v
8 p5 o; |; R4 Q& m" w1 Z# z
第8章 知识点总结和课程延展3 ^! G% t, E8 x6 R# ?
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。- D S/ w) h( h" e7 q& _3 N* W; `
8-1 总结陈词和补充3 s9 N& w, m; x, o$ i8 ^
8-2 如何学好英语
* q: }1 U! V$ M: ]2 Y. K8-3 如何学好数学
( U- c" h# T; ~+ K0 ?8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结& g8 \' k& V3 y8 T
8-5 深入AI和TensorFlow
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G2 c* p) }* ^' S〖下载地址〗
h, y0 t) ?4 m4 O- {9 d% Y: u. X3 Q& q) }
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' E( O. F; A2 c" @! Z I: C& S- b2 }8 g0 B$ r8 ?+ z
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