6 \1 R5 u0 B# [# I5 L+ y- d/ E' W7 d g2 j A$ r; \9 n. B' X5 h
〖课程介绍〗
1 o, i1 n' F6 U0 u: v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！
! h; j a. f8 {$ ?* J/ J$ ?. E" ?6 A% ^) j7 J$ D2 I
〖课程目录〗4 A W7 q. m% S0 V [
第1章 课程整体介绍
' j: M6 X, T/ t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
0 c. V3 B' g0 |1-1 课程整体介绍及导学2 t* g5 X" }2 n( j! L! k
( Q# u' J7 f* C5 ^第2章 人工智能基础知识0 s, V7 G3 {0 n6 F) L
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- j( \' l& D% f' {6 W- @3 P9 l" i
2-1 什么是人工智能 试看. _8 n4 [* ^3 L+ [1 ^: V! H1 G
2-2 人工智能前景 试看/ B) r; l: Y, D- P- l% f# u5 T
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
" U( v( Z$ `% v) a2-4 人工智能简史
/ f# R" h0 h1 D2-5 AI、机器学习和深度学习的关联+ j9 r i8 m$ m1 M4 W
2-6 什么是机器学习+ l! C- W0 ^7 H) S* ^, v
2-7 面对AI，我们应有的态度3 x* ]: y0 s9 q
2-8 什么是过拟合& Q y+ q- U& I
2-9 什么是深度学习0 f4 d8 R7 V" Z8 w! B( Z
& s6 c6 r: {3 J$ q) x第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建 P! _( c* G6 {, f* J6 `* ^
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
+ J _- h% L' J3 v3-1 什么是TensorFlow( x, ^! q, a( E. I1 J# d% [* C6 h3 Y( U
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1/ C# T, n9 N; T7 k
3-3 如何学习TensorFlow
0 o9 i5 l. m; J1 U3-4 TensorFlow前景
0 u8 V l# }) Y+ k$ K8 I H0 f% h3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
; n- z' N) y# \1 W3 y3-6 安装VirtualBox2 ]$ V# q2 Q3 C
3-7 安装Ubuntu
& Q1 q& t; m9 o G0 s6 v$ l6 S+ C: X3-8 配置Ubuntu系统
3 D" y0 c' V. I2 E3-9 安装Python; G2 ]/ ~% b8 }5 Q: r/ M& @
3-10 安装TensorFlow（上）) v1 ~ K1 d4 q
3-11 安装TensorFLow（下）; J* Q9 r7 S' f2 ^9 y! W4 O, m
3-12 安装Python类库8 S7 R0 @) r. X( B
, u" j5 u: p0 h/ T第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
1 f7 Y, l. G3 B- ]/ B! ^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+ M% Y; ?+ }/ V) f) E; d
4-1 从HelloWorld开始
/ [; [ a7 T- V( |; ~4-2 TensorFlow的编程模式
; L. z8 h# A; i, h& S, v$ c4-3 TensorFlow的基础结构
6 l, t! l! c) h2 X) f6 d4-4 图和会话: p7 \+ x( _' Q9 J4 g
4-5 Python常用库Numpy的使用! C# F% n8 @& C
4-6 什么是Tensor（上）
$ h7 h$ h8 c% k. g) J4-7 什么是Tensor（下）/ A L0 X9 K& ?$ N$ i! A4 k
4-8 图和会话原理及案例（上）
8 e4 x2 \' @% ^* D4-9 图和会话原理及案例（下）$ N" i$ |3 K0 f: Q5 {; s$ y6 X
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
" m4 ?# c2 r# @* \! |4-11 可视化利器TensorBoard（下）
4 b3 d' i% X. T6 L* q$ S3 c# `' f4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
- R4 T$ D/ B/ D0 O4-13 常用Python库Matplotlib" ~, h) O! @* W, f7 W
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）% r8 {2 J* M0 y+ |; d+ v1 B% d# h
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
# D; R3 Q$ O' t+ u4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
% l" q+ p M7 I1 D* ^4-17 激活函数（上）4 t' d! ~0 p, f* o1 T: ~2 t* [$ M
4-18 激活函数（下）% L* k# }4 o: R0 n
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
4 ^% N7 z5 u/ w( Q' k$ W9 l- R4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
/ M0 |: O; `7 l) u; N" n: O2 Y4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）2 ^4 f, x9 `* |2 J3 u7 s
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
" Q8 u8 J$ y* J$ _" S/ E) c, {4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
! X+ V1 `0 H2 w3 a5 d% K4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
$ O; }% b6 x8 u1 t* N3 g4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上) i- x" ^3 `* b& m6 \# P0 F
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
; [4 J5 \- b& R h+ @$ g4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)19 X9 [- S1 d/ D! M
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2/ Z) h {) [: J& @2 B- | |$ |
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)# T; t( p! }3 x* e; Q% V
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)18 G" T) |+ m/ W" M8 ~" L" s
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# O' k- c/ M7 v/ F9 p! v1 o' c
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
9 N# T* E4 G- {" s# @" J3 d4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
% Q7 f5 }- D& O4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
3 b/ d6 i! |" m4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法9 N& a3 {! V _- i c7 H
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
" G9 m4 j2 h% [- w, |& [; f9 k I
( p5 o1 b {0 G# \# m第5章 案例一 会作曲的人工智能1 B: Y$ L/ g( Q# 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
, T5 C2 F. \' i5-1 背景和知识点简介& I! H& a, c! c/ I% r! `1 N( [1 w
5-2 音乐和数学的联系
* }0 d$ _# _1 k( S6 S5-3 什么是MIDI文件
0 ?9 g1 _! w0 E' F3 q' w( c1 R9 \5-4 配置开发环境
2 J) s+ f- M& o9 U. U2 I5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
4 i4 O& t! a5 `* h% L5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
) V$ }0 F h' h; j( N/ p5-7 编写整个神经网络模型
+ h% m6 S- b: j# y- Y) B$ p5-8 编写从训练文件获取音符的方法3 N( L3 K6 D+ x' S
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法3 P8 h6 r, l2 w2 x/ U4 E) L
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
7 I( U, I0 K- M2 i/ N5-11 编写训练神经网络的方法（二）" | h0 \8 y, _; Z) i
5-12 编写训练神经网络的方法（三）8 q9 ]9 T |3 n; h9 y; p
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
" D8 q0 k# T. p. l5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）6 G# Z% F( K4 u4 c, C4 }) w
5-15 纯TensorFlow版的预告+ D% N9 J7 F6 O; b2 e
9 N& R$ d0 `4 d4 A6 r5 i0 K5 x" g第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
8 x7 T3 A9 e+ w4 ~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/ b# V; E( Y a2 V2 |
6-1 背景和知识点简介7 o T$ i' C7 v2 E
6-2 配置开发环境3 P8 h3 ]6 b1 Y; K; _# f) ]
6-3 什么是GAN(生成对抗网络): X, o- r+ B' q: n
6-4 什么是DCGAN
2 q2 T& x/ K4 ~4 T; A# j# I* B6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）/ Y4 o; t- J# |1 Q+ N( `; ^6 K
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
% {9 _; [' `. p6-7 编写DCGAN中的生成器模型
& r* o/ U, a; R8 S" Q: ?3 p6-8 编写训练神经网络的方法（上）% D! L6 s+ e1 y
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
" }) z& g8 }5 w7 m6-10 编写神经网络生成图片的方法
9 g' V1 v4 ~2 D6-11 代码完成和测试模型5 Z4 y, w7 T! B7 `- G( I A
6-12 纯TensorFlow版的预告7 B: T% b& I$ A- h8 k: i
; O* o" I3 s; }* V第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
5 D6 @. E: o1 J2 h9 D' @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% Z; r& K# Y. N: F, H3 j
7-1 背景和知识点简介( B3 N( K& @% }% I y' O1 ~4 k, P: B
7-2 强化学习的经典实验环境1 Q: b6 b& s' h' V, M
7-3 配置开发环境（1）" \$ o7 N6 e w2 n6 v
7-4 配置开发环境（2）
: D* X b1 g8 t7 b4 {9 c7-5 什么是强化学习
% k2 B6 x8 l3 m% a" _% G6 z7-6 什么是Q Learning
' ~ e; {5 w {/ K3 w, Z: e% {- m7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境: N. `/ k! \; g' B0 J1 B: r6 }9 j
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
; T# x" h8 W+ I7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）+ U( I+ e4 f; Y; {7 k
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
@/ V6 A* F. v7 c; ?& S: h7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
3 z1 G- m: K4 I$ ~! \8 D: G& b0 B7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
! [0 M( f% N9 H8 h, b' L7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
5 @% s+ t: c! H) R7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序5 T' ]: J; B& @0 ]( q
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏1 w! q6 {: {! \ g
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示3 p* n1 Y" Q) q/ H# D& O
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境- x* r) y5 l+ l. c
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序* w4 j& X1 G- b8 }( E! i7 V$ V1 J
d9 u9 E/ ]( n第8章 知识点总结和课程延展1 P/ E7 {, h% ~* o$ d6 k7 G( j
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。 w( y3 J( J: {) ^& |
8-1 总结陈词和补充
' h- Z: I6 D, H8 N8-2 如何学好英语
l8 s" \; q6 y' u/ z* t* P% ]8-3 如何学好数学
4 Y- `1 V4 r, B9 l X. J s/ N8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结6 F( W/ z( i/ Q3 v7 f1 L3 _% E+ y3 u
8-5 深入AI和TensorFlow
2 A9 F9 ]4 |4 D# C- K- S5 q0 h8 P9 H/ b9 p8 T2 {4 b
〖下载地址〗
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2 U9 r$ h+ z8 d: R4 w3 O3 ]+ g+ w, U Q* D
2 K. G. {& a1 R3 G% t----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------4 C& M+ ?$ A$ j9 Z
) T2 Z9 A7 \# S) B( \: D* z
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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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