/ C$ X) ~. j9 l Q. H, T3 `$ Q; U' ^3 f8 A# `8 I# D9 X2 b
〖课程介绍〗 r1 Y/ }5 m1 W. X6 q0 _7 A0 H0 o
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 b1 o R0 n. T4 v3 O6 D% {& C5 L; ]1 f) n( L) G
〖课程目录〗' ]4 O4 U: t8 [' Q* `$ q
第1章 课程整体介绍) Z- w, o" w. 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- r+ k/ H. y6 q6 S- f7 `) P
1-1 课程整体介绍及导学
2 ^% D; Y- c' A: U- n; Z
4 V9 ^/ O$ o/ [第2章 人工智能基础知识
+ u+ A! D$ ~" L" A/ E) G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
; a5 F, f# y& o0 W, w* z2-1 什么是人工智能 试看: t( k( T& w+ j% o# O
2-2 人工智能前景 试看7 ]- o1 k, R5 v! x) X3 |3 r& ?
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
8 d& a& s+ c) `; ~/ J$ B% m* P2-4 人工智能简史
9 l& P& Y' _' |) A2-5 AI、机器学习和深度学习的关联4 q9 N4 i/ c" ^3 d: q9 B* J+ l+ x; `
2-6 什么是机器学习
4 p2 T3 T7 D7 O( `) q; s) {. u2-7 面对AI，我们应有的态度7 S8 P9 n7 u, n& i
2-8 什么是过拟合
& Y2 }4 w2 w$ m0 U K& P2-9 什么是深度学习* r9 `/ h: k' _3 P$ f# e: ], y
# G m* b- c, D* i第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
4 P& ~. V# |+ `; 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, A$ d- @/ S& `
3-1 什么是TensorFlow
% G* S \8 J# e& G* R3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比18 r: x7 r" X, ~# K# m/ i9 B
3-3 如何学习TensorFlow
" s- e8 c+ b4 \8 N" ]. _& S* G1 N R" Z3-4 TensorFlow前景
# u7 Z3 P/ p& A% L% u; r1 C: g3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
8 F6 Q& @/ k d& |3-6 安装VirtualBox
2 M0 f; ]0 V4 t& h3-7 安装Ubuntu
3 U. G3 f7 P2 B+ y, F$ z3-8 配置Ubuntu系统
' p/ p! ?. ^7 n+ U/ |: ] p3-9 安装Python0 j4 t" d% C9 {6 D) B, q$ k" r8 v
3-10 安装TensorFlow（上）
) a6 N) [3 C0 B6 O5 J: }3-11 安装TensorFLow（下）" l$ S \5 l U2 k
3-12 安装Python类库
6 P, n/ h4 N2 Z2 @. `$ n% E6 |; u$ M" P' e- T
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
- }4 A8 q/ Y+ B+ K" F" ATensorFlow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
" c# m0 d& x- K9 G h4-1 从HelloWorld开始8 I8 z9 e: B5 Z# f9 j
4-2 TensorFlow的编程模式1 w# y6 O8 ^1 z! q2 }! I, Y. x# f# V
4-3 TensorFlow的基础结构# Q4 p2 u7 B) f. m& p& K9 O
4-4 图和会话
; q. }. T! g! \4-5 Python常用库Numpy的使用
; J! Z# O& t, b7 ~1 f# U4-6 什么是Tensor（上）
8 t0 Q0 d; G C5 D- S2 k ^5 s' [4-7 什么是Tensor（下）2 k1 J e" ^) J( E( u) F9 o& K
4-8 图和会话原理及案例（上）. f; V# l, H: n6 b8 `1 E; J
4-9 图和会话原理及案例（下）+ ^+ u' R( Z# @ o: j
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
, t5 H- F! w* \3 {4-11 可视化利器TensorBoard（下）
# V' |1 I. j9 b4 F2 D4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
' Z2 ?9 A! L: I$ b) U9 [% K' f4-13 常用Python库Matplotlib" ?3 N; c: Z7 z" U
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
4 ^- _$ o1 A) Z6 _4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
$ ]! O* o- O: X( B4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
- r5 k# C$ ]0 q* m, M8 P. S8 q1 m4-17 激活函数（上）
2 t7 |8 W/ Q' r4-18 激活函数（下）4 l; f ]+ H4 K
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）! Q; ~7 c' P9 X
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
0 |. N( W4 C; A% R* q3 g4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
5 ^- j7 w2 y9 V( l( k% G( [/ y( r$ C4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）% ? l1 } k3 n" n# a" Y5 u
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）) K$ l1 m2 B6 O0 y3 Y
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点2 j9 C, V3 m6 F# o
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
; w2 K0 P3 F6 M5 Y! @5 l& c4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
) V+ L/ C& `# J. A( b- N1 e7 h4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
" {: U) B; X$ i9 v8 C4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2% f9 ^2 z" ^0 n9 a+ 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)+ _) |/ E2 d' F% @2 {6 n7 c
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
! ^4 ~0 ]& ?* v) G, M$ G4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2: _ s8 F; R5 ]$ R2 G+ B
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)" U9 Q5 o+ y S! I N h( W9 O
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
$ m+ ~# j( j8 Q# s4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
4 f- s6 i; E; E, [3 ?0 w) `4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法9 x3 j, x, k$ W# l
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
6 S3 T l' _7 c
. e5 G" D* k( c4 q; n第5章 案例一 会作曲的人工智能- f/ \& A& l. I, o5 \+ B
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
: w* t8 H7 ^; U" V5-1 背景和知识点简介' b. E X4 C9 ?' N% F! j; K
5-2 音乐和数学的联系2 _! @# `) n; J& W3 u1 p. i
5-3 什么是MIDI文件
/ A% U; b( J: H6 {1 S5-4 配置开发环境
$ ]+ ] A# G% l, o0 Q/ g5-5 编写转换MIDI到MP3的方法% a# _5 Y0 \0 C8 m' E" L; ]
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法3 Z0 j6 V# a! z, Q: ? ?# z X
5-7 编写整个神经网络模型
: K, _- D& T8 ?8 W7 [7 y/ ]% F5-8 编写从训练文件获取音符的方法
! d% M: M4 E4 z; S5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法) E: B: m& F7 j I1 V. B
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
5 Y% x: y7 _6 V5-11 编写训练神经网络的方法（二）1 S0 j4 U- y. h8 z
5-12 编写训练神经网络的方法（三）$ B: P/ A) c! O% o# C: G
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）3 b$ z& l: T9 F: w
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
; i: X3 w5 K$ M9 e5-15 纯TensorFlow版的预告0 ^) c7 [# \( B& f9 @
$ b! I* e d$ ]
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
% }: @% `# S: ?+ M1 b结合DCGAN开发会PS的人工智能。从此P图不用愁，分分钟搞定N多图片的创建：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试
' R f. t$ V h( G j5 T2 C+ k6-1 背景和知识点简介
4 Y0 R2 K* v/ {- ^) ~6-2 配置开发环境
/ R. y, d, w; \) g1 V# x0 P6-3 什么是GAN(生成对抗网络)* l+ t0 e6 D# ~- L2 m
6-4 什么是DCGAN# P1 y* R" Q9 J+ i
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
, ?+ G. j4 v. ~% j; k6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
. I+ R; C; Z1 j6 `6 n! o6-7 编写DCGAN中的生成器模型6 E7 g* R0 M, E) t# g. v
6-8 编写训练神经网络的方法（上）+ [' ], A+ c1 f9 z
6-9 编写训练神经网络的方法（下）, U6 v9 ]) {7 ]* o+ J5 C' ]% q5 `/ h5 v
6-10 编写神经网络生成图片的方法
2 S% ], j4 Y9 i" |. v) \' r6-11 代码完成和测试模型
/ t) s2 `4 h0 X- p, B: S+ y! U6-12 纯TensorFlow版的预告! G$ Q: x" L& _2 z" s
" R6 d2 V# L9 n5 ] V. [ V第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能1 e! f) z J0 F% U' o( P
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( Q" ?! E) k* V; d/ z
7-1 背景和知识点简介- Z4 S! h* J' q# N
7-2 强化学习的经典实验环境
7 c5 m, Q+ |9 p8 ] m$ v |7-3 配置开发环境（1） m/ g" U0 B6 B, o4 k# e
7-4 配置开发环境（2）
. }8 ]$ e1 n4 k% D! X9 x' w7-5 什么是强化学习5 Q+ F" f; u5 v+ a; w" M$ @
7-6 什么是Q Learning
}5 L+ a$ K1 L+ H. s7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境0 @3 c8 E8 f! [, b1 y, p
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）: }$ B5 H9 s* G! _3 Q0 e$ j0 g
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）( M6 J: I" h- _: `, U6 |
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序% |" x) l$ m3 B
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
2 a4 m" K. i* T7 Y% ~7 {5 o7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）& Z, _ B4 q: |! b* I
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）1 `7 t8 k$ F( H" y6 n
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序3 i9 `8 U! n- p
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
6 \: x7 @ _7 q8 v% z& a& R7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
% H5 g1 I8 [4 ^+ l5 F7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
/ Y3 k* v$ l" s( N1 q; }4 U7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序4 v2 x. ^3 W: N$ s6 L3 I% x! z. P
: |- g: q- p. _& t7 |2 s% Q7 @第8章 知识点总结和课程延展' a: d# y5 C2 j" J- o6 d$ G$ i
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。
8 {0 c: Q' o' l0 Y0 }. y; ]2 E8-1 总结陈词和补充0 @% q' p! U1 \
8-2 如何学好英语( U" y" h4 V" [( \8 P) x
8-3 如何学好数学7 b/ K- E, I; [4 J" E* E
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结" w! Q8 T* P" k Z! M( L* C
8-5 深入AI和TensorFlow2 W; V0 B* b" ~0 }7 n) D- v" d
) r- q( ^2 S) [+ Q3 ?: T
〖下载地址〗 G& ^5 x5 u ^# Y* l
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_1 i% x; k& H6 ^) R+ w- j+ A0 N0 k* l1 W `5 i
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+ }$ @7 N |# o3 g* s
〖下载地址失效反馈〗
* I6 g$ r: R( b. M: d/ _- [7 R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.com3 K: a: D, p& H7 M! m: h
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