, j7 \4 {7 Z0 _- O, ^# Z
8 n! j {6 X: k4 t+ }: ^- O
〖课程介绍〗3 U( ^# k8 a5 i- d4 A' i
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！
* m. J# f* K) X5 t5 Z$ _
+ `+ ?+ H- T* @〖课程目录〗7 T9 ?/ X1 c" q8 r& D2 M
第1章 课程整体介绍8 D9 T# {) C+ Q4 B. j$ I0 e
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
/ J. s; o2 l- v2 W3 w; Y! m( W& d1-1 课程整体介绍及导学4 K1 \- I. q- M( M
: f2 Y) `5 p" C4 S7 i
第2章 人工智能基础知识/ [ @* K/ O, o* @
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
( n4 q, _5 [, Z, c2-1 什么是人工智能 试看
: i6 m e1 z3 W# a; ?# L& N2-2 人工智能前景 试看
) c5 _ y( h* t* e) @& f' T4 `2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看) Q; o" r4 G( ?9 C
2-4 人工智能简史: i. q# Y; P5 A! d, A y2 R
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联3 {" l# t2 \ M3 G9 N. t% p# \8 [
2-6 什么是机器学习 O9 w4 f H* \
2-7 面对AI，我们应有的态度- p" Q0 `1 Z; d& ~
2-8 什么是过拟合
/ L: w) u8 K# r9 j I% l2-9 什么是深度学习, r1 U+ {) Q/ l' i4 n9 }
% y4 u7 [/ T" U* J# v) A0 i$ W第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
y [) f' R% ^ G: ~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- A. M- }' { V1 @0 S$ g1 t
3-1 什么是TensorFlow
' w( z; G4 h- P3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比11 R6 e$ g* _/ x
3-3 如何学习TensorFlow
8 }0 x t8 u+ ^3-4 TensorFlow前景
% _$ [( W7 Q( _7 v" q9 F" ^3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件1 C2 H4 ] J( `+ Z- |3 p
3-6 安装VirtualBox- H# z; G/ F9 r/ t+ I- K
3-7 安装Ubuntu
* o, o R& ~8 g! B$ U3-8 配置Ubuntu系统
* g+ Q! Q! L* w- k5 a8 T' m9 z, x4 k3-9 安装Python/ a6 i/ f# x- L( ]) }8 L
3-10 安装TensorFlow（上）& ~# a0 { @- h* E: c: M: u( G
3-11 安装TensorFLow（下）
/ P6 L" L: v! r& I* {# o3-12 安装Python类库5 @3 ~ W) M8 z, F
3 u2 I. `+ [5 n+ Y) n8 O# x( y6 u第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）2 y! V0 \/ J0 ?
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& |( J u( T. t5 E( c' L
4-1 从HelloWorld开始& A% w6 B8 t2 y# A+ u
4-2 TensorFlow的编程模式) S6 w1 g6 }7 `5 Z9 ^
4-3 TensorFlow的基础结构
- X! Y% t/ k, b7 m7 Z4-4 图和会话
( { O* I2 ?0 V* g9 ]& S+ _7 q4-5 Python常用库Numpy的使用
2 |) D# |3 v; F( t W4-6 什么是Tensor（上）
- ^; B3 I4 R1 V; {& E4-7 什么是Tensor（下）
0 I8 F0 N7 J7 |) P& c: F4-8 图和会话原理及案例（上）- D6 J V* L& C) S q0 ]0 D
4-9 图和会话原理及案例（下）
( n) P9 F* n2 m7 z; v) D4-10 可视化利器TensorBoard（上）
: W0 W4 b G3 d3 D9 j1 e* d" e4-11 可视化利器TensorBoard（下）
* X3 K- [; B& l [' H. l- a4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround2 `/ t; ?$ _) J. |* k& y. h
4-13 常用Python库Matplotlib
; X+ u: Q9 o. ?0 d9 k4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
* |2 U$ b$ {1 R( ~! C2 k- z% T4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
4 r6 X( l I8 R" a* q4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）+ y' v* M$ v1 T3 }2 x7 G$ l
4-17 激活函数（上）3 }7 v1 d6 i( U9 }! ?4 d3 ?' y
4-18 激活函数（下）; d9 I9 [7 s/ e3 q- \
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）1 _/ `3 w7 Q3 w3 ~( i& g
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）# o" @5 V+ C5 m& M9 m
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
, G& @! p) [: Y/ n4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）0 m& l6 k) b* A: ^3 k
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
1 O) U D q6 B9 a+ F4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
( P, y7 [. d' m' c7 A: c4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
# O8 E# t4 K( o% o, r4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中): Q( }) c7 }% s" s
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
8 t: M+ K: y0 b5 m+ }2 ^( S4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
0 l' S+ y; K* {6 B( T4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
7 W# f2 ~" m4 J: D1 B4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
/ B9 |+ |# n/ K2 _5 f2 m+ u4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
, i9 ]7 g' [8 e& h' g8 N) a \4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
, l- b+ K9 N) T. y5 f o! l- W/ C4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)0 @2 f9 G; T2 J, N) \$ M
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
( J# x% R. G- m6 @! j4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法& I5 X. ~/ c, ^6 b
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试2 X2 R: ^5 ?# V. A
3 F4 ~) E; q& D
第5章 案例一 会作曲的人工智能
. D: |0 }; p/ e* P. H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
9 O4 e! F$ X/ d9 `5 o; |3 R k9 r+ V5-1 背景和知识点简介8 u" y+ p# B) @+ _' s
5-2 音乐和数学的联系2 |+ ^9 C' e7 L1 J( ?
5-3 什么是MIDI文件3 ]$ f. S k" \1 |3 t7 Y
5-4 配置开发环境
& ~4 }6 X& T& E2 P6 l/ c9 f5-5 编写转换MIDI到MP3的方法/ G- \. q* ^1 f$ s) `
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法% `7 z# i' @( u) a6 P
5-7 编写整个神经网络模型
& E8 O1 e; `* [; ~: P9 B2 D5-8 编写从训练文件获取音符的方法( w& T! F( A% M& H5 k( [
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法2 I/ Y: L4 ?* G' T
5-10 编写训练神经网络的方法（一） O+ i' s5 ]3 Y7 W1 ?
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
$ P: `6 ^& D0 l- ?5-12 编写训练神经网络的方法（三）
- y( v$ J) b8 u- Y# m2 b/ ~5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
$ e$ U- v( C2 T3 h" P# Q5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）9 x% f1 r# F6 U; W
5-15 纯TensorFlow版的预告9 l7 a3 F* R M3 J
& z& c4 C' N7 l: ~* l4 o% r. S
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能) g, e& r F1 Y: r5 u! @4 R
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' l/ ^+ `2 k! o' m9 T7 e- r
6-1 背景和知识点简介7 q2 F0 u& B+ @- I) L i0 A
6-2 配置开发环境
& m) v. Q/ T) E* }) o0 O6-3 什么是GAN(生成对抗网络)) J# r8 |7 ]; U- ]
6-4 什么是DCGAN
9 {9 ?5 ~, w( n# o- v6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
+ Z) z/ F% E+ O; t" E( C+ ~8 [6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
1 \) t' |3 c5 L% i; m b/ t6-7 编写DCGAN中的生成器模型
! a0 [$ v& D2 k+ L6 R: ]6-8 编写训练神经网络的方法（上）
: k- Q$ {$ [. [6-9 编写训练神经网络的方法（下）
) e2 g6 ]1 C4 X) I4 a K2 V7 u6-10 编写神经网络生成图片的方法9 T" d. n6 v3 I1 ]
6-11 代码完成和测试模型9 N4 C/ k- v5 U+ @- S0 v% N
6-12 纯TensorFlow版的预告' J1 P9 s! a; s4 {% M% p# Q8 O
) o1 J( x+ x% F& l! x
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能8 V& F d( I6 p8 b( |4 Y- E
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) E- `8 l9 g! A7 @9 Y- U6 Z
7-1 背景和知识点简介% v- _* h8 S. j- g
7-2 强化学习的经典实验环境 R A4 d+ r7 S& d
7-3 配置开发环境（1）
, H U0 r/ m; r# P& p7-4 配置开发环境（2）
, Y$ _# n( g/ N1 a# j6 }8 y2 q7-5 什么是强化学习
N+ `4 Z0 u! n' R }7-6 什么是Q Learning; A, J5 w" Y) D" r
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境' V0 ]9 r# d U
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）. r, a% ^3 g6 X7 b8 ^
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
7 |: G8 h( N* h- a* U7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序, }1 y4 G. d' h- }- P
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）/ J; m o! R. A T# D9 B& ~
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）" g2 \$ y% K3 {) v; q
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）+ K* S/ ~0 F0 ]/ e+ m( _+ [
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
) y* t/ z V% h9 j1 p( {: e7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
& n( W2 ~$ N6 m& f+ h. V0 D7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示6 _: F+ u: b9 O4 a& K8 E
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
5 h2 J+ }/ c# L- d$ u7 o9 r7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
m( }7 t5 y0 X; |; S9 j6 x) x# B4 Y& I: J7 d+ G
第8章 知识点总结和课程延展
0 _4 t; s* i$ N# S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。
" F( C0 k9 i$ j7 ?8 P8-1 总结陈词和补充# F' d' d t& s1 U' A$ F. C H
8-2 如何学好英语
2 `- R. U4 |! j6 Q- R2 [8-3 如何学好数学2 g1 a# ~$ b4 P6 ^% [# t, _& ]5 {* q* V
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结7 [2 a" d& J3 o
8-5 深入AI和TensorFlow# M/ f; D! ?, |' c
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〖下载地址〗
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" M& D9 u3 J& L4 ^7 ]0 `* ?; R3 |〖下载地址失效反馈〗% r$ ?5 a8 S6 I- |5 c
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" @! a5 }: v/ x; p8 D) S) f
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0 _8 s6 C+ ?3 ? [1 {, U6 t; N, E有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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