. g6 U" j5 J& g- `1 b C' Z: h" r- r/ E8 H* J, e/ b
〖课程介绍〗' a5 {& d2 c; M ^. D( p& H f
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！
* r6 [( W; R) B/ R# k5 S! n& G1 {9 l( Y* l% x$ ]& w: i
〖课程目录〗
, h1 @. K/ A2 T$ }2 _# U9 f第1章 课程整体介绍. X8 ~7 V i& A; @ ?3 X' U0 B
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
6 V/ ]4 f+ i) E# N: m2 k1-1 课程整体介绍及导学
4 \5 s/ f& j0 Z2 C; l8 T; l: `% P, ^4 i) u
第2章 人工智能基础知识
' D% ?* w$ r9 p, J# J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
) V3 y0 K+ D1 L# Y2-1 什么是人工智能 试看* i4 s, ?. o( w/ \3 l1 j& `
2-2 人工智能前景 试看2 X& v* R; e2 |- x( E. g
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看( V. i. Z6 w! _
2-4 人工智能简史5 O8 ?: R8 z$ m& d
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联6 m: o4 W7 a8 _; v V" {
2-6 什么是机器学习
0 L: O3 I( I5 t1 I a2 `( Y Y2-7 面对AI，我们应有的态度
# H1 ]0 u* F1 j+ V1 z2-8 什么是过拟合/ S* \* E: x7 @& }0 d5 v
2-9 什么是深度学习' b- U3 x- J9 Z' G; u# t% P
" \! M2 ~$ p2 V; I5 ]
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
; V3 P5 z+ C& Q, M8 a2 ]# v6 xTensorFlow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 `8 ` |% d, R' q- _5 [; f/ ~: C
3-1 什么是TensorFlow
) S" y/ G1 D/ |+ _3 {, {# w/ f$ q& u3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1* @* ~$ m x/ D
3-3 如何学习TensorFlow
) J6 ?6 |9 s9 u' p/ n- \3-4 TensorFlow前景! i: G: A+ ^3 `. y: b) ^ e- }/ } p
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
) p* |9 h) P2 [! q: w3-6 安装VirtualBox7 h( z6 R% d/ K# W- c c% H
3-7 安装Ubuntu
; w" R0 K+ k! h3-8 配置Ubuntu系统
- y2 }- s0 v" J3-9 安装Python2 p: O/ b/ B% B
3-10 安装TensorFlow（上）: x& g& n8 E, `$ {3 W' A
3-11 安装TensorFLow（下）
( \) j- A2 O4 r; Q6 h- D4 }3-12 安装Python类库
" o6 `) Y" a& g& E9 k. H5 G/ S, y S
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）4 o. `, Y2 E. M) @' T
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 m1 o: G0 O6 U; w/ G, B
4-1 从HelloWorld开始
5 k/ H- ^0 v3 D9 F' a0 _/ s$ r4-2 TensorFlow的编程模式
0 }% G% N2 Q F" V# W# a9 i4-3 TensorFlow的基础结构" P: N" @6 ^, z3 Q, \. W& w4 v) b
4-4 图和会话" C/ |+ M6 t) \/ [
4-5 Python常用库Numpy的使用! w: ]# e7 y4 V- A
4-6 什么是Tensor（上）
" @# {# P- L7 U4-7 什么是Tensor（下）
( @5 x* R1 A9 L+ |4-8 图和会话原理及案例（上）6 c9 m" @1 f$ W# m: @5 ]3 s }
4-9 图和会话原理及案例（下）
" \8 i* r1 ?+ W7 R! ^" _% c4-10 可视化利器TensorBoard（上）+ M! j4 ~ Y6 K( P% ?
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
/ G5 B' a9 l0 _- p: p. w+ I" d6 H4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround% l- J; E) [" h3 L
4-13 常用Python库Matplotlib# P& ]2 r+ `% E) s5 R* ?2 o
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）* z+ j ~* C$ _7 S" _% M& y
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
) t L1 w, I% g3 o) U5 G4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
5 ]- H9 e, D- a9 o8 G" _4-17 激活函数（上）# s1 U& b3 _ l' E: I
4-18 激活函数（下）
. ^* `0 ~7 t! H: [' ?( q' N4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
( W, d1 o: k3 n' H# [# ^1 U; h4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
1 z8 Q/ o f1 A% ^5 X) [, h4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
1 Y7 c! o( ?4 K9 h$ p/ k4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）) U8 {1 W5 G l5 g
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
- X% S( V9 N3 o8 P6 ~4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
9 f6 ]6 f: l0 f/ N' r2 T4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
: _8 C( Q# s1 c7 Z, q+ T1 U4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中), H: @1 C& n& z* }+ z
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
5 n, o8 Z( f- ^0 H }1 ~* }4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2" S8 i8 [5 Z5 N* L/ D6 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)" H+ o3 }. @: f* d* w' E+ k- E7 G
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
3 _( j/ f( |1 x4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)27 q8 i7 A% h. b. F
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
; N' L" }& _% }" @4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)3 V) X6 h8 _* i2 x% _
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
, E* I- V* z' e8 N7 q4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法; T) Y9 Q) A" [3 d4 y
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
- N, F: M8 E% d6 I, v; | |" y! U9 s8 i* A& N
第5章 案例一 会作曲的人工智能$ J1 _2 j1 b) @6 O* m' T
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. ?% r, F% R$ Z; H4 D+ L n
5-1 背景和知识点简介6 q2 a4 t# [. e( Z9 a4 J* f
5-2 音乐和数学的联系
+ W7 v, T3 K: b4 J0 W6 S5-3 什么是MIDI文件
# }0 h9 t/ z$ U$ e5-4 配置开发环境2 w: M6 o; t9 b3 [9 X
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法$ m- H) d+ N! t Y
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
( o9 h! { ?8 }1 |" t5-7 编写整个神经网络模型
; M" E u& t$ j5 l! ?8 H1 B: N3 l5-8 编写从训练文件获取音符的方法
' r9 ~3 h- d# R- s3 S5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
; J5 ~" o4 X7 I# S% L7 Q- L F- p" F5-10 编写训练神经网络的方法（一）# Q0 _7 s1 t) I
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
5 i3 J1 N0 v/ x: u6 b. |" e5-12 编写训练神经网络的方法（三）
6 |$ _3 H4 g9 L/ Q: {- n5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
9 f* y6 @$ m" R' H, ]2 b5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
( ]+ y" i U; |3 g8 k; Q; L0 `0 f5-15 纯TensorFlow版的预告( B* c' T% [$ ?1 N! L5 G i
" @7 F1 ?& D, I( G3 ~+ `第6章 案例二 会Photoshop的人工智能6 Y3 P, ]7 p) Q) }( z, Z' q8 z
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7 ]$ D, w, a% m `
6-1 背景和知识点简介" ^0 r2 j% n8 U7 f: z0 u9 m
6-2 配置开发环境
1 U" a$ Q# p7 U8 s+ m% T6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
! m; G; N \+ X+ b W! Y6-4 什么是DCGAN
5 {% \9 y4 _$ _! x+ N# d) Q+ ?% R' s6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
( ?& v* C g" k- F6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
5 B2 t* p' E- ]2 d6-7 编写DCGAN中的生成器模型
4 m! Z5 X: Q- ]6-8 编写训练神经网络的方法（上）8 `5 R; ^# D$ m9 e. [
6-9 编写训练神经网络的方法（下）3 j, I5 A3 K) v+ X' k
6-10 编写神经网络生成图片的方法2 o5 v4 L: p. H0 H! h
6-11 代码完成和测试模型9 b8 k, D1 R& k) |* S: z
6-12 纯TensorFlow版的预告! E% n3 q+ w _6 ?$ i
0 Q ^' {! z) B4 {
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能8 H& X- ]6 R2 ~' J5 ~2 L
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
% j2 O1 |( t+ }/ Y; r1 |) e7-1 背景和知识点简介
( u0 u( [+ A" h6 t4 w% h7-2 强化学习的经典实验环境
/ x0 z; T; ~& I* ~) @7-3 配置开发环境（1）0 e$ O9 b1 u5 x; E y
7-4 配置开发环境（2）, C5 V; ^; Q k
7-5 什么是强化学习
) D0 D( g9 j3 V$ w" k1 [7-6 什么是Q Learning
/ `4 @2 k U" C& u) ~# D( i1 S7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境7 Y2 \- Q4 J; K9 h5 W& q l. w
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
. O4 \0 k1 |2 b1 Z( ^$ s3 A7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）. c2 c5 ?, z$ J$ u. I* |0 y
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序/ Z# ^* x8 z# f8 ]
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
7 w$ A' U( v& f$ w! l L7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
1 a f" ?7 D% t7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）0 c& `0 ^" A9 b4 M& ?
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
+ R/ [" ~) K! i5 }7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏9 ?6 q" t9 W/ h/ m2 `% b6 M$ S" M
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
$ q/ _" ~8 S% \6 q( }7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境) K! `" ^) v3 p5 t/ m( J& v- A/ r
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
/ |: V9 @5 c5 L0 l' U6 C" Y2 A6 \
第8章 知识点总结和课程延展- y4 H7 j) p5 b$ r3 c" D1 o* z
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。
4 t0 B# G* s7 c$ h0 }# A8-1 总结陈词和补充
; h+ u7 m8 t* h" K# W6 n, n8-2 如何学好英语! D- E/ @, f9 P: a6 d; B4 g9 y0 ~
8-3 如何学好数学
8 c7 l2 W1 d5 g- b8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结# z% ^0 X" E1 o* C* }2 P+ S
8-5 深入AI和TensorFlow
9 i, f/ o2 P) K/ b
: X# x0 ~1 ^2 r9 u1 ~1 A〖下载地址〗# B% J! w! ~. B3 x
" Y9 _+ Z' E8 H! d( c0 K. F" H( \) ]5 | ?2 Z K+ N+ l+ c1 h
9 \& R# f! ~2 O6 h+ F# l8 {. Z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------4 v0 o3 _& C+ U7 d* V! R+ ?
6 y# S+ q- ^0 _& e5 ^' i& c7 ^
〖下载地址失效反馈〗6 }4 K# @, s- R3 I$ ^
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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! R8 b3 c2 z% y$ M/ @- A: J7 Q" r
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