0 q, l/ L/ Y& |9 S" @
- `/ H% ~& Y' z C/ x- p1 L〖课程介绍〗! F$ r0 g5 O2 i5 U
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！
' g; [2 o# Z1 _' C% b% a6 g7 }7 M
〖课程目录〗
9 ^6 _& n# R, k( n第1章 课程整体介绍
3 i& k/ b2 L. Y$ O: C D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
4 N6 o) i( a) X1-1 课程整体介绍及导学* J3 i7 y+ }4 F/ Q& m9 `
: d, }6 o* p/ B. _9 i
第2章 人工智能基础知识& T" ~2 W* j q7 U9 N
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, p. D% b/ P* k/ o- C6 @) Q0 M: s( T$ ?
2-1 什么是人工智能 试看
* F+ V% ^' W* |0 b2-2 人工智能前景 试看' w4 b/ @; ~- I: z3 A
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
) K8 [( g0 K2 K0 g5 R8 W2-4 人工智能简史3 [7 P |7 n' m, r" y: X% Q: K
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联- p: b F2 [% v$ n& V+ G+ V# _; @
2-6 什么是机器学习
) z: t! v4 u# S6 ]2-7 面对AI，我们应有的态度8 d+ ?, n) C9 N3 p5 O( O8 p
2-8 什么是过拟合
/ [ c' e& d' E! j6 P! q2-9 什么是深度学习
. U3 I- r" q5 i7 j9 H+ m; n4 p; T5 y5 v& U8 K- }
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
% j7 l% v" x0 u/ KTensorFlow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
* y {) z$ l! }+ Y( V' m3-1 什么是TensorFlow
4 I: V+ J: H% i7 V- `" b2 |* L3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
% d0 w: c- r. M5 F" V( C3-3 如何学习TensorFlow! ]- p- ^- s2 B6 X; w2 C1 p
3-4 TensorFlow前景
% M2 A8 f# h" }& [" r3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件% X) k7 ^! A; b9 l7 R/ h, Q
3-6 安装VirtualBox" K m$ F# r$ S. G: ^
3-7 安装Ubuntu1 f" l9 O& c/ h( B( o }- M
3-8 配置Ubuntu系统9 t8 ^. C$ |4 H
3-9 安装Python
- M0 A2 s" N& h2 ? l. N8 y3-10 安装TensorFlow（上）
5 ]% ~, e/ v8 u3-11 安装TensorFLow（下）
. ^) l6 K7 S! Z' i3-12 安装Python类库
4 C1 g P. x( e+ X
N$ H8 s$ p: G/ T第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）) m. V$ N% P4 P: t. q
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
4 T1 W. ~& {1 `5 D6 [7 m( u4-1 从HelloWorld开始
2 I7 y% z/ B3 S7 ^% T) h1 q4-2 TensorFlow的编程模式2 E; M# `0 N# a0 \5 ]8 t {! o
4-3 TensorFlow的基础结构4 ]& _2 |& v# t+ Q' C
4-4 图和会话/ L) Q: B T; M0 @
4-5 Python常用库Numpy的使用. J% U ]2 V9 {
4-6 什么是Tensor（上）2 W% W0 o& Y8 q" C4 T! M3 P; S1 N0 n
4-7 什么是Tensor（下）
: _- x$ g' [1 u4-8 图和会话原理及案例（上）8 C6 X! h' i! O: D+ N
4-9 图和会话原理及案例（下）
t, v" b. n4 k. N/ l( a/ e4-10 可视化利器TensorBoard（上）, q, Q) f& s8 i# J" D9 Y! ^$ D* [
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
) k: J& w+ K$ f- _( ], a4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
+ ^/ U1 H1 Z7 A$ Q# S |4-13 常用Python库Matplotlib
1 L9 G! P+ V. j/ D: p% k6 d: _4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
) n' m+ G+ K) E N; }' b4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
% w: h" e. ], X; S' S% K/ O2 C( j4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）/ ^0 y7 [* Q) E/ P
4-17 激活函数（上）' p- Z1 ^4 ?7 z
4-18 激活函数（下）
% b3 k: s# s4 W( y) i! L" s: O4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
. B8 r; x/ P! w* y8 m" d% n. F4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
( c3 `$ n% h: s) N. Q7 h3 V8 U4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）* ^2 z& L. @9 o8 j) m6 N( o3 C
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
; W" q% {$ B# g$ N2 }4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
: D# u) P: d) M% h+ q6 H9 u8 A7 I' E) g4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点* Z; i8 p9 d3 |3 N E. p
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)9 Q& w- P$ m2 X/ m7 f
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
3 |" e' R% j' h0 @4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
2 t( w- F, j9 x% H, S5 E' D/ G0 l4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
: r) L/ ^0 P2 B2 }4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)6 \; o2 E N1 Z7 R3 K
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
+ z- S2 v, w9 I- y! Q I# f( M4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)26 b5 U6 t% n+ U& K" M6 |5 i' 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)0 |/ `6 p- ^) x% b, g9 v
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
Q5 G4 K; P" a' N4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)* ]# ^: \5 g7 q* k( ^) n
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
) Y9 s1 n$ h/ e, w9 o6 T4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试" U3 S1 R" g! Q# H
/ d1 V, ?0 t5 B4 L1 g第5章 案例一 会作曲的人工智能3 p9 C, H+ d& I; L. \) `; M
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) D! K; f7 H; q. O; I; E% Y
5-1 背景和知识点简介8 ^- n: ^4 f8 m& {& v+ g
5-2 音乐和数学的联系4 |( V- t6 M9 |" x
5-3 什么是MIDI文件
. l: n; k* J6 q# a( R' M! F5-4 配置开发环境
0 m$ `+ S3 k0 z% I+ h/ v6 |5-5 编写转换MIDI到MP3的方法! N% g9 s& z& D, J! X: S! {6 s
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
+ U& s3 d" T7 }% r7 ~! L" s) t5 _- E5-7 编写整个神经网络模型
( e1 n- F8 L0 \. m6 N7 [) A+ n5-8 编写从训练文件获取音符的方法# V& ?( k& Q. j4 O+ ]
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法! {! z; e1 B, x% a! g9 ~; u3 d
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
- j8 K6 z) x% d! }7 Q5-11 编写训练神经网络的方法（二）
7 R/ u, ?+ P9 _5-12 编写训练神经网络的方法（三）8 q' {( q) z) J! a$ g' f; }' B: k
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
( f. F; ^* U1 f1 M5 H) p5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）; ^8 d- I6 x- o; M9 u" d5 ]
5-15 纯TensorFlow版的预告" r! q1 l/ m$ D' w4 R7 P
]2 P) L2 M2 E) K8 f
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
# U u/ }( ^ 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
6 K: B$ R; n5 ^" c# [6-1 背景和知识点简介
. E6 N& K1 K% p6-2 配置开发环境
% ^# V) d _3 Q0 ^6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
& E) f, R. n2 I, y+ G3 S* l# u6-4 什么是DCGAN+ U! j5 g+ h$ u9 P1 k) s) T! @
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
3 t. r# @6 j# ^+ M" ?# K6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
! s1 O( `+ P6 A/ i {6-7 编写DCGAN中的生成器模型
% u8 { M: I9 W7 j( l; y( c6-8 编写训练神经网络的方法（上）7 ]& w* V! E+ W" V1 A" C
6-9 编写训练神经网络的方法（下）/ z0 ~' [8 {0 D1 R( z. y1 ?
6-10 编写神经网络生成图片的方法
; j8 i, I3 t+ U' E$ [0 L4 l6-11 代码完成和测试模型7 s) s' [4 [2 T, x* J6 @
6-12 纯TensorFlow版的预告
\% Z0 H& }6 @% Z2 r$ G2 A1 t5 d7 B- t" @" T# W' }3 P% F
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能! \! E9 y' _* r. J6 M
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8 `0 N. d! w9 n! ~
7-1 背景和知识点简介
2 W! g! S' g: r6 p7-2 强化学习的经典实验环境
9 V1 Z( I; ~% N' I' W/ U2 E* }. V7-3 配置开发环境（1）. }$ k+ ~1 g/ F
7-4 配置开发环境（2）
" l4 q/ B& r9 n7-5 什么是强化学习$ h: S n6 A& ^) X2 E' h7 N
7-6 什么是Q Learning7 y; H, b3 x! O! y
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境( y( K6 N0 e o& k8 {8 Z
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）0 x4 O9 D! }# O7 M: F8 f9 Z2 Z+ d
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
1 t0 f; O; n# m: a' R& U$ b7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序3 P$ t+ W% ]6 u/ _1 s. T$ M
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
1 ~) N2 p* ^4 @% }7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
* v5 h3 O. L) j8 G7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）. i. D5 [. u% Y
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
7 |. b2 X- a2 o4 p2 W: Z7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
5 s! n3 y1 k8 z( r7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
* l' L2 @& a' I7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境8 _6 e i* _) i% x* u$ y3 z
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
0 c; X6 D' I, ^" |$ s+ k5 |
4 w5 B# V7 L% U6 s第8章 知识点总结和课程延展
1 J2 m2 z L1 s6 c6 t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。
# J6 H4 L, F' q, g& z9 F! d8-1 总结陈词和补充6 E" k! q$ S, v( z$ f( J: k
8-2 如何学好英语) o+ \8 {, H) a; \: K% _/ f+ k
8-3 如何学好数学
7 @) X9 |5 F; o. y* x8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结" x: o4 v4 |' |. |; g7 Q
8-5 深入AI和TensorFlow
. r3 H3 I1 E# U0 Q3 G7 b9 Y4 f: i( m2 B+ c( w9 H8 x
〖下载地址〗6 d+ ^7 M& g+ ~/ F
( Q- [% G" ^2 c
4 u( k4 q& O- S2 `4 T+ ^6 p* _% S
; B! u6 ^, h7 S7 ]1 }5 ^
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
/ I1 E; g7 y1 S }( A( n$ \$ |
) h2 B m. J) g" }〖下载地址失效反馈〗/ B: I+ x4 ^- i: ]. l2 G4 X
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$ ?9 P, r) N8 H4 l) ^
4 t" x1 @, N0 N: X% {4 g
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
2 N$ }/ z8 b! u: i5 T ?5 C全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
0 X! b& p/ {( \1 A. Y0 d
# l) b, c8 ], H3 J) ]2 I, N〖客服24小时咨询〗
4 f, N7 A8 _7 W1 O$ i2 L有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。# x2 H& z* o6 t X
. S S7 l1 v' y. ~0 A& {
& m' j: Z$ V" q5 o9 q* f. h4 | |
|
[复制链接]
