) |- E) I1 b# M% x7 E2 I
, i8 q2 b n. p/ w6 p〖课程介绍〗
/ b9 m: S* N6 G& C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！
\. l+ \' [$ s- v8 v/ h2 c9 E
〖课程目录〗7 \4 v3 K8 o% j: d
第1章 课程整体介绍
Z4 x' w1 X- O! _2 z6 ?# J, K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
& U( \; C* T; g1-1 课程整体介绍及导学
& V+ \/ }8 ~% l
! R- `. k! q L& f; e- H% k# G! s第2章 人工智能基础知识 e% [; j) ]0 }
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8 y$ q, @. @) D: }$ _
2-1 什么是人工智能 试看" f6 w, J8 a$ V
2-2 人工智能前景 试看5 W6 M. d' H" c$ A; L
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
6 [. Q& s6 o3 q! u4 C2-4 人工智能简史0 p! A2 w* `& K4 i4 m
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
! x4 u1 s, R- g2-6 什么是机器学习3 x: l9 Y" H' O% X
2-7 面对AI，我们应有的态度7 z& p; k; P+ v
2-8 什么是过拟合
; h" _, t, a- p& s; ~" M2 E2-9 什么是深度学习
8 v7 M( ~' j; O! |. m! A; x, H2 I; w+ M" p) L% A
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建+ X0 X# L) m1 {: `' _! l
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
' J6 U0 V5 V2 I; [) L. Q$ R3-1 什么是TensorFlow" R' A5 K; n9 @' `* P& M( X
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
: L5 }1 t3 H. B$ g6 k R3 j& m3-3 如何学习TensorFlow
7 @4 |, l! W+ d+ X3-4 TensorFlow前景4 ?; r$ r3 ~) V# z
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件% N" b6 Q( d1 M% a: N/ j
3-6 安装VirtualBox: Q6 P) z3 ]7 i( G5 X" H7 H
3-7 安装Ubuntu
. H( g( m7 l. Q3-8 配置Ubuntu系统; K4 s1 |, L0 L4 M8 ]7 @( m
3-9 安装Python+ q5 G( l; k- |
3-10 安装TensorFlow（上）9 T3 m- e: s4 `, n
3-11 安装TensorFLow（下）
# c( h& G* W; K1 d( F3-12 安装Python类库
: [8 m! U& n$ k6 t+ T& e. ^7 _
" u& T# m7 x" q3 E! s- \$ G第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
3 i6 E: X/ `$ fTensorFlow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
/ o- l6 C) M, V0 v' V6 O- w4-1 从HelloWorld开始- |+ y" p. H2 J
4-2 TensorFlow的编程模式
9 Z1 |3 \ l, A% R# W2 U- s3 J4-3 TensorFlow的基础结构
I; ]; C6 R8 f, {1 s1 X8 F) _4-4 图和会话
! C; L7 z9 C, O' _! _4-5 Python常用库Numpy的使用& M1 e, R" Q8 K2 Q$ Y$ f
4-6 什么是Tensor（上）6 { b k3 Y6 l
4-7 什么是Tensor（下）/ ]1 W$ J0 \' X# Y- t
4-8 图和会话原理及案例（上）( Q8 B0 b; e4 z) N5 k8 y
4-9 图和会话原理及案例（下）
* I) O( H+ D% a4-10 可视化利器TensorBoard（上）' q3 z* E; ~8 k/ e3 {. h
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
) @0 Q% i: {! p% ?! r% N4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
: G9 l, e4 J; A% f* d! }4-13 常用Python库Matplotlib, I) s2 ~, B5 G8 b9 Q
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）) X! v# M @* p+ r1 g. `: L& C- u
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
1 A: B8 O7 B% Y7 A8 V6 l: P% B( U7 Z4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）& z J' s' x2 y s8 M. L- h& a4 H6 V# }
4-17 激活函数（上）. Q9 \! S2 ^9 u- [" q" M% R
4-18 激活函数（下）: ` a# P$ }" a0 Y: W, b9 w' V
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）0 m, `7 N/ O0 |8 \/ N
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
: [) b d6 l$ X: l( S+ m4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）/ o' ^, j1 M/ j% \) Q2 |
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
) b! I( p3 T& E- e* x4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
$ k, }8 H% K3 A4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点; [. N- k" Y7 E+ m# }- X
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
: t& J/ m4 m+ F' U4 {4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
- T8 m9 @1 o1 |& k3 {4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1( _. j: t% o0 L3 c5 x$ t7 r
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
, g% |% R. t2 g/ \ Y+ Y6 G4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)# S3 T$ o8 e% x i4 W2 d
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
' v! |; E4 R3 b" E, E/ J+ K, |0 o4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2$ C; d: W& Y4 f6 m7 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)% \, P! I: w, o" }- b: k
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)4 J; g" }( Y; k8 Y8 u
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
5 y1 H( K/ D. \2 [7 b! s4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法4 [! Z0 I1 E/ e2 Y, P: |
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试' p8 J% i s; d3 W8 B9 X. [
u$ H- G" ] K第5章 案例一 会作曲的人工智能
1 _6 J+ r. L; x+ @4 n! _, b" A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
* z- i% i2 z! b/ l/ s5-1 背景和知识点简介
. _5 [: ~+ [; a) j0 `5-2 音乐和数学的联系
! ]2 x% S6 i+ c5-3 什么是MIDI文件9 j' J1 V5 |, N6 s
5-4 配置开发环境
2 O1 }5 B* h' {0 t5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
. y X' O3 R3 e$ S5 x5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法' l3 m; Y+ l1 M% q/ T
5-7 编写整个神经网络模型
e) ^, s" J: l# F# g* M) h5-8 编写从训练文件获取音符的方法' p% l1 l3 P& W n( x
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法- M3 Q! G$ i6 V% z+ r
5-10 编写训练神经网络的方法（一）/ F% R" p h+ B
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
0 P/ H3 w* C) i, E7 J5-12 编写训练神经网络的方法（三）8 j+ h* g7 O# e) K4 L
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
- k H9 F+ f# g9 V! K5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
% {! u9 D. Q+ j5-15 纯TensorFlow版的预告
9 h3 [/ ?0 \( q' H5 L! q
- X6 `* Z+ x& I0 C5 a( S5 K, |第6章 案例二 会Photoshop的人工智能3 P! l0 ~. I# K1 @: k: d( J
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
. ?% B0 h3 l9 n2 Y6-1 背景和知识点简介
+ w2 f' o/ Q% v1 R6-2 配置开发环境
& h0 F' L: o7 k; o: A6-3 什么是GAN(生成对抗网络)6 G4 E+ V0 j( ~( _2 Y
6-4 什么是DCGAN; N: s2 f" z; D" E4 W1 `; U+ R
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
5 g; u" W8 d1 c( D) N9 E. f6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
7 Q8 \4 i& Y+ f+ j, R6-7 编写DCGAN中的生成器模型
5 N! w) b7 W3 T: Y6-8 编写训练神经网络的方法（上）! ~" j7 z5 v3 |3 [% ^8 F1 c7 w
6-9 编写训练神经网络的方法（下）! n, C0 g( n. M) Z0 D
6-10 编写神经网络生成图片的方法( T4 ]- w9 X' c/ ?! n' p. m( h
6-11 代码完成和测试模型
" {) w' V: ]! T4 w6-12 纯TensorFlow版的预告# d: C8 q! c* k8 S
, A0 u" o- V& A4 b* k第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
/ D5 k. m. t9 A" i/ G3 h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9 _* f' G7 X1 X3 M
7-1 背景和知识点简介. f: V! a" _4 M8 H& M1 H+ X3 l
7-2 强化学习的经典实验环境
* t6 U; Y* I8 y3 B8 u8 x7-3 配置开发环境（1）
9 y( m6 ~; S3 V: z2 ~) d( r2 N7-4 配置开发环境（2）
) X9 m+ [5 P8 m/ r$ Z3 F' |' [7-5 什么是强化学习! S, G2 @( O0 J4 d! l8 A# J
7-6 什么是Q Learning
1 N' p6 Z* J5 a7 }9 F: I9 k- _7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
( r' Q0 V7 M' K8 a9 [( T, v, B- M7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
( }' R7 } n) X, o: ?) s7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
8 W* m) j: F' j0 i) [0 D3 W7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序6 O9 i8 R0 [2 J& j8 ~
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
3 N2 s @: o1 d/ z! I' ?2 t( X7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
- y' x! y! \9 a( k* z" F4 o$ {# A7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）3 n# z# p# s0 [, m0 l
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
3 v3 ^" ~7 g2 S3 U( V( v- a2 v7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
! f7 n4 b- a, O/ _" G+ w- @# c# M$ n7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示0 }0 }8 o, V% r( _
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境% \7 i9 o! g% m$ l0 V
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序8 i5 j7 P/ E$ [# q
) d2 j6 k" a3 n6 d. e' Y9 N5 r6 h, c
第8章 知识点总结和课程延展+ T. B4 {4 u. v/ `- N6 ~- x6 h
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。
/ @/ T7 _* n @& f& t6 j" X8-1 总结陈词和补充
( `+ t) g% q) Q" U5 R8 t- g# p8-2 如何学好英语1 c& [( w6 ?! D p: v M( a
8-3 如何学好数学
8 P& G3 \, _+ q6 K7 j8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结' y) a/ c* i1 u. [" V) l+ Q2 x
8-5 深入AI和TensorFlow
4 W; I" \8 @$ _0 T8 F+ y/ l; ^) F m6 W- U( [9 `9 @3 l
〖下载地址〗
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, D% F5 o) \7 J2 c! Y1 d c. b" n: f
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