$ N- N q6 S9 o: C1 j$ V9 P! _4 H0 @
. m7 e' z2 h, w* \〖课程介绍〗
. ?" L D8 ^, m9 a- C8 C5 |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, d* ]) N8 H, ], H! W
, Q! [# j" w, ~/ \; c〖课程目录〗
! r" K0 z! e) ]' I9 l! w0 ^4 {第1章 课程整体介绍
8 D# E( @2 e6 k1 D0 r* `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
5 J6 ]; r8 H! n1-1 课程整体介绍及导学
+ z7 K4 b' S4 h$ y& o
# k: [, _( E* }" t/ p! p第2章 人工智能基础知识
& m' ~. _* D( w$ B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
9 A7 a j# R: K9 B; n# r* O2-1 什么是人工智能 试看
( ?: \- _: M" H" C2-2 人工智能前景 试看
7 l1 q- U; W: S% l2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看4 h5 s# g/ h F. g
2-4 人工智能简史! V) O- J" S; p0 [: @- ]/ s6 |
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
2 H+ f. }/ p. v, Q# N; [2-6 什么是机器学习8 d/ V2 X) n2 u/ c; U# w
2-7 面对AI，我们应有的态度) v. {. \3 N2 h* o% p
2-8 什么是过拟合
4 W& E8 u1 u: w7 F2-9 什么是深度学习) M7 O( q: l7 N; s. R/ H2 y
( U$ ]1 m+ J. U% T p; I
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
. f/ c0 q. `# a! [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8 F& m( n, J$ L7 F m5 s
3-1 什么是TensorFlow: z* ?$ {$ }) I, W8 ~
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1! ?$ H4 ~ _1 G$ K
3-3 如何学习TensorFlow: L; }3 U$ ?* F3 u
3-4 TensorFlow前景
/ n9 D/ j8 k; f6 g3 W( P3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件+ V, [6 f# s/ ]1 @2 ?/ i8 ^
3-6 安装VirtualBox$ B$ d8 p3 H4 R
3-7 安装Ubuntu& O2 b7 m4 f9 b3 h+ u- ?5 Z
3-8 配置Ubuntu系统
: e6 k: v9 M3 X, Q" f! @! R8 P( ~3-9 安装Python3 \# {6 ?6 H( d3 R q/ b
3-10 安装TensorFlow（上）+ a5 V j4 L& ?& t' k6 h
3-11 安装TensorFLow（下）2 g6 U/ r1 G& H
3-12 安装Python类库# m; k! H7 K8 s3 D; L. v: Y- O& H
: S6 C& Z/ {% {0 d0 h! X; e第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
0 E8 Y7 ?8 ?0 ^7 Y3 m" F7 jTensorFlow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, u" f0 W$ A$ q0 u0 |/ ^. Z0 Y
4-1 从HelloWorld开始' }! N$ Z5 [' w. a
4-2 TensorFlow的编程模式4 c1 N8 ]9 j0 B9 o* n3 w, M z
4-3 TensorFlow的基础结构. J0 H z: X8 H. @
4-4 图和会话
I7 G6 j$ p- U- W5 k8 i; J% i4-5 Python常用库Numpy的使用
# M& f# R9 H! l9 w6 k7 O0 M. r4-6 什么是Tensor（上）
2 }" ~/ G+ N( k. \4-7 什么是Tensor（下）! m$ @ x' g, E) C8 A8 A6 v7 j
4-8 图和会话原理及案例（上）
9 t# O g* `0 w8 r; x- A. d F( Z4-9 图和会话原理及案例（下）
* q/ e5 x* J& t1 V& G& C4-10 可视化利器TensorBoard（上）
$ h/ {, v' X' {6 r4-11 可视化利器TensorBoard（下）/ |+ y2 Z: l0 \2 J+ x
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
7 O# ^" c& D3 `+ p. Z5 F4-13 常用Python库Matplotlib
; ~2 X4 e0 Y* Z4 V# ~2 g4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
2 w# J! h3 g8 z! \* r- D4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）, I/ M0 z# G7 _" e
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）; N q* s c2 v
4-17 激活函数（上）
* a+ o+ f- f9 M/ @4-18 激活函数（下）
9 \1 K% U2 b# u& m) _4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）) a% ]+ w, [- m4 H
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
' I( z# R6 e$ j; x0 l: G9 v% C7 V- `+ \4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）2 q1 I5 C* L- B, T9 W
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
. ]& v; h2 |& ?! O- h4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
6 P" X4 s+ F$ `0 Q& V3 H" x7 }# ?# i4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点 L6 s9 c9 g& Y2 B, x1 p& r& t- P
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
Y1 |6 w0 d; B% x7 o0 K4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
# q2 E; \% [& U* I }( [9 n4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
# t1 e- H' P% B C$ j1 `6 Q" F4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
# q' T. |" j Y9 i$ g: A2 u4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上). X# I0 [9 j8 L H7 X5 u
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)12 H* |) |. _) D! K! N+ V
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% d- p0 J! I/ ?* d4 R
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
2 j& R" R) f7 h/ N4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
, }- h* f% }4 e5 P1 c6 c4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)- G: z5 F4 B) I; s) z
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
: ^; n7 s- F& a/ E U4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
+ [+ o" h! [. [' H) W
' h2 W' `. w5 O& e7 v v! x第5章 案例一 会作曲的人工智能 p: |* W# x9 ?% g! Y
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2 W# Z- H) m+ G3 n! g- F
5-1 背景和知识点简介5 {! j, y [) R$ T4 f$ D1 Q. U" W- M. K
5-2 音乐和数学的联系
* e- H! d. q2 T( s& o% G5 ]9 O5-3 什么是MIDI文件" X- ?3 ?* r! c& B* u% v
5-4 配置开发环境
6 |+ V! C; d& M" G+ E7 G7 O5-5 编写转换MIDI到MP3的方法$ z; }7 m4 O- f8 Q9 Z
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
* f5 B1 F$ M4 j5-7 编写整个神经网络模型$ c& h8 @: L, w& R# N3 ^
5-8 编写从训练文件获取音符的方法4 q; f1 T" }) A- p. M! w+ s
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
J' x, l8 g3 T% I# M7 W5-10 编写训练神经网络的方法（一）
1 p- _% u7 L, g! @5-11 编写训练神经网络的方法（二）6 m3 k) g0 P; [) ~6 d
5-12 编写训练神经网络的方法（三）" i4 D3 P9 O# [" @) Z
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
- P$ b1 @& M- u# H5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）% Q8 |! w9 t. b! m% O) [7 H
5-15 纯TensorFlow版的预告& y( l, y% G8 R; x2 s
; H" Y, C/ V% _+ S2 k6 x第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
) q9 F4 c) N6 Q3 n: H5 j8 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
- W1 N4 a/ t, G9 e8 \" T9 o# l6-1 背景和知识点简介4 p s7 v, X" h2 |- d2 v" g: g
6-2 配置开发环境! w/ m, ^* O. n- N4 d2 J0 u
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
. n, Z5 f2 Q) _6-4 什么是DCGAN
0 z! l9 K7 ]* g* Y: y6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
# \, e3 [1 @2 T( l; ^) M. r+ I5 W& m( A! J6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）0 l8 i, o4 ]. g/ H* g) Y4 m% @
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
6 o, h; E8 a! `/ b+ b1 h) V4 {6-8 编写训练神经网络的方法（上）
$ u8 H/ K' V# S2 _; k6-9 编写训练神经网络的方法（下）& E3 t4 [7 v* s( q' Z
6-10 编写神经网络生成图片的方法: c/ m/ s2 I1 R# ]9 c$ h
6-11 代码完成和测试模型
" D3 Z0 S2 | C& o: k w6-12 纯TensorFlow版的预告
0 A7 W( Z$ \. C2 Y) {
% A4 z' F" w. @ _7 j* D# Q第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能, U4 H( x( |/ d9 a$ F* R/ T }
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! p' W$ Z; |' F& u6 e/ I
7-1 背景和知识点简介
/ m! x+ H) X5 v7-2 强化学习的经典实验环境
5 i$ _1 k! z0 w: w. E7-3 配置开发环境（1） C) ~8 t3 R2 S q# r
7-4 配置开发环境（2）8 b2 E. K1 c+ N# w7 `0 i
7-5 什么是强化学习
, x( Z. \3 V @1 @# o6 N7-6 什么是Q Learning
7 l* B. ?! R0 u' k& s! R7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
6 u/ |$ z0 c, P0 R7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）0 Z5 P: q1 [ f9 O/ ?# V' m: }
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）/ e( U2 ?( n! }' U
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序! j. b* B9 P: u6 Y2 h" |
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
! D5 u3 Q5 N7 k7 z" M5 c7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）# w, ^6 Q! o2 e2 V
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）% z+ s1 M! A- ?
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
; [, J" R0 D/ f9 V8 ]1 Z7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
* o- @' G5 Y2 r, ^4 f7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
) d9 b( o; B$ b- w7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
! [% G, a& w3 L( Y7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
% i8 z1 u/ M* P& q9 }6 j0 H5 }; { Z! n" p ]; }
第8章 知识点总结和课程延展
: @1 I' n+ V8 `6 g) U" A6 c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。
& U( s5 q3 E4 Y5 s0 A- N, v8-1 总结陈词和补充- j1 i+ p5 r' c
8-2 如何学好英语$ u4 Q2 Y7 a7 j) t1 E
8-3 如何学好数学! `9 p+ F" C% B. l8 I4 }. g3 j3 E
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
) B' H; N/ D1 p3 V8-5 深入AI和TensorFlow/ h1 {4 F: \' y( _
9 q( f6 L3 E; A
〖下载地址〗+ M, y$ p- D/ e, I! g
8 p/ ^9 b& G3 j' I2 M( s) c
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; i h$ o7 n+ a/ J; K1 T7 \2 k( ^; @% f- f
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4 l8 G. H `( `/ c* ^$ D有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。) N4 s( T5 I; _8 ^. _" j6 A
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