) z9 j. I5 ^6 s# l4 H
1 G7 L) Z1 C" x P% u〖课程介绍〗
# ]2 g9 b; u* ^% x. h. P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# N- w+ {' Y: F8 L, @" R$ F9 f/ Z
8 f& w$ x& ?0 n7 x( k
〖课程目录〗' t2 G: x& d! X! {: }7 n
第1章 课程整体介绍
. M9 T, ]- w% z5 H* {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 s5 x$ o, \' P( b% ^9 W0 I1-1 课程整体介绍及导学
W7 ^7 c |( I" b
# h6 S5 ^, |* ]+ n0 o( y第2章 人工智能基础知识$ o2 N. `) b- Y% U4 p: t
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1 o2 x* T) [: V! e' m8 e
2-1 什么是人工智能 试看* S# k/ I6 B4 [: ^
2-2 人工智能前景 试看8 r9 l) r* j7 f( U& m+ X P
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
& R8 k5 x0 s# ]5 w7 B# f5 ^2-4 人工智能简史
0 w& S4 d2 }" G% }+ N. Z2 Y) q2-5 AI、机器学习和深度学习的关联* x" H9 h) @$ x1 n5 v( {
2-6 什么是机器学习2 F% p: y3 J3 X2 M' d# ]
2-7 面对AI，我们应有的态度" P" ^7 p+ P9 t# F+ N
2-8 什么是过拟合
% m' \8 A: V* z5 B0 k2-9 什么是深度学习6 f! m3 s/ Y; R' F5 I. o
~$ e/ U1 R$ ?: B8 {: D7 N
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建/ ?( Q) X# Z9 v1 @5 k r8 P# 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$ w4 c; q- m/ M2 Y0 b. @& X
3-1 什么是TensorFlow
/ E3 `3 F+ v s' g$ y3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1+ v" g1 B7 Q( z# ]& K8 f5 E7 u
3-3 如何学习TensorFlow4 p0 |- Q3 p) f, F, z4 E- e# V
3-4 TensorFlow前景
+ t: S9 i# F: u3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
, c( f# m3 u, d0 Y; o* \3-6 安装VirtualBox
0 T9 b v/ R3 O7 g6 v8 z3-7 安装Ubuntu8 \$ Y6 M4 Y, i, n, y8 j
3-8 配置Ubuntu系统
3 x8 ~! L3 {% D3-9 安装Python5 ~! u& T7 ?, r$ D& }
3-10 安装TensorFlow（上）
1 N5 Z/ g; d4 w4 H+ \3-11 安装TensorFLow（下）
' F0 A3 d1 `; a7 _3-12 安装Python类库
* Q+ p# T1 |( I0 ?& v
3 b4 s" \) c3 _# J第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践） b0 E! U) c& Q4 m* B! o
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TensorFlow8 u0 i/ w0 E. e& V: e$ W, Y P
4-1 从HelloWorld开始
) l: ?8 N7 v2 H3 D5 w5 g: ]4-2 TensorFlow的编程模式0 @3 j6 r% Z. [
4-3 TensorFlow的基础结构
" |' b5 m0 Q# _; n! G5 x4-4 图和会话
: z* v7 w5 C9 r3 k$ J- [& r+ g4-5 Python常用库Numpy的使用& S* _3 {/ e. W% J/ u, n
4-6 什么是Tensor（上）
& e5 t& A; b" N6 y- u4-7 什么是Tensor（下）
8 i# x7 p( b% T' n$ x0 F$ r* X l- x4-8 图和会话原理及案例（上）
* V7 E7 D5 P. S9 ~4-9 图和会话原理及案例（下）: S% G3 O0 T- _
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
' n" |8 F7 x I( E0 @% h) S6 c+ ^4-11 可视化利器TensorBoard（下）
# j7 K& J. K! e4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
% Z& U' o- G4 Y( w+ _7 [) }4-13 常用Python库Matplotlib
& |3 H7 y( i0 B4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
5 x2 j9 A) _9 @# W7 j1 _; c" W4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）8 r9 e/ h0 N; W: N4 _
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
' l5 _9 p9 L1 x5 {# v" R% j4-17 激活函数（上）! l' l; h2 w( x- L# C& ~
4-18 激活函数（下）/ {. q: [9 E) Q) S
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）* @. e; ~$ J& X8 P
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
( M6 F9 A) m& y9 T3 b. O5 {0 @: n4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）/ U8 W, t; A/ Y% P
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）, u( k# X( M: e9 M
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
. |6 D9 [0 T+ j. I( i6 p- }+ ^4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
0 R% U) i2 s% n- {4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
5 K; ~1 O: `9 _( L2 H4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
4 a/ S( L' L0 e* M5 I4 [0 P4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1+ H9 m4 q$ q+ ?6 p6 P( |, g
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)21 r1 C0 \" }/ {0 [
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
4 s- c8 G1 c& }! s# _1 o; ^9 m4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1* D! e4 n5 O/ l5 B
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; x, v' \2 N' P; x. v: A% V6 I" 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)
4 p3 {# i2 m5 H( u" a8 [4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
, v0 p3 `6 _$ f8 | N* b2 V4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)/ @$ I& }1 G, }/ e$ y3 {
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
: U7 v/ n& Q9 A- U- [4 \. V6 r4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试8 f0 u6 R! W1 I2 V. r/ o a
/ @" U9 W# x7 v" r5 i2 m
第5章 案例一 会作曲的人工智能
7 u. {7 N2 p% a l8 F! K' F! ]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, I# T& e5 N- y& [0 K
5-1 背景和知识点简介
9 [) _( D3 x+ O- z' ^5 v5-2 音乐和数学的联系
3 j" n/ O1 s2 a- E6 B$ i! Y5-3 什么是MIDI文件
. ]) D, |! _: H* J$ J. k+ \5-4 配置开发环境
( M* j+ n' Y' H1 O( p5-5 编写转换MIDI到MP3的方法+ g1 X& M1 B+ r0 H2 c) Y
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法+ h) u) P) G3 d0 m6 W9 }; [# x
5-7 编写整个神经网络模型
1 P% H, T- E" R8 b+ y5-8 编写从训练文件获取音符的方法( S, Y- N* X. K7 t& Z8 ?( d
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
7 [$ l! N# U1 m5-10 编写训练神经网络的方法（一）
: v+ N8 p' l, B0 m$ h# z% z9 D5-11 编写训练神经网络的方法（二）
$ f- z2 W8 p# {! }7 o0 {$ V5-12 编写训练神经网络的方法（三）
0 e/ |* O1 t7 ]9 m4 x; b5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
8 J6 O, J) r/ s) F5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）6 h( J' x) \( u% h" b
5-15 纯TensorFlow版的预告
4 ]2 s4 D0 S0 k8 w. z! y, C
9 u% ]( k/ r" ~3 ]/ h第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
1 K6 v& \8 ?7 R) @2 d8 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/ J' @& d4 y8 {& `5 W: A' W
6-1 背景和知识点简介" x- d3 [+ [* T" \; ]# R
6-2 配置开发环境
8 Y X* p( Q5 C6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
; B5 u# O. D# C- ]/ r$ D6-4 什么是DCGAN, z+ r! F% @6 p" c
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
5 s2 h) v) _: s6 z* |6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）" @, Z1 I7 Z4 R- E
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
- u% P* Z- W; D& W6-8 编写训练神经网络的方法（上）
7 ~$ ?# r. p" o8 J8 l8 p- }6-9 编写训练神经网络的方法（下）5 U2 ?9 G1 o8 A1 V8 @9 v
6-10 编写神经网络生成图片的方法
, ^! @4 E( g7 P2 H8 r( M% {6-11 代码完成和测试模型
% m* L7 T+ j& l( c6-12 纯TensorFlow版的预告
$ o8 v0 c9 m4 }3 m: }
7 @) R) a4 ^5 M* J9 J7 i第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能% D7 B) O, w( n' u$ \! G
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
& C, ]; c* P8 n7-1 背景和知识点简介! D3 m0 V3 r2 U# [9 E
7-2 强化学习的经典实验环境! f2 H, I w! s9 ^
7-3 配置开发环境（1）8 Q6 `8 ?4 [' ?' r3 s
7-4 配置开发环境（2）
w' n& f5 k9 p. l1 H* \7-5 什么是强化学习) w# Z; A2 e# B; k' D+ V2 r, v' n8 x
7-6 什么是Q Learning
1 ?4 E1 G% ]3 K: h: b7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境$ z8 y2 t( y, f+ s1 u9 `
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）7 {) J5 u7 C6 U. o: i' y& u2 m, r5 ^
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2） n$ b9 E6 d/ ~7 P% V! I# Q; t4 O% _; m
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
% f1 M0 r, X0 C" L7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
5 M0 D) H/ I6 O7 W7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）( V( O( h' ? L" P, y. n
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）* ?4 V$ X6 \' l
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序# {4 t* C/ o9 {9 S0 v, a+ t
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏# y7 }' k, V: j4 }7 }, S
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
& u% r- T4 ] T: x B' F* h7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境6 m! n9 W0 [$ t+ f+ z+ m, q! ~4 K
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
$ k: O, f! L8 p% p4 x* v( ~% M$ W" e" _8 B+ E, Q; W/ e7 X& f
第8章 知识点总结和课程延展: V. D+ A' _( x- t. T; 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。% v3 [/ d* U) R' n- k! J" n7 z8 B
8-1 总结陈词和补充
8 E5 r' ~# q; i8-2 如何学好英语
5 _6 K: u- I9 E5 P- ?) o ]9 }8-3 如何学好数学
: y% |; n5 L: [* w, E8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
/ w5 t1 w& t" n J8-5 深入AI和TensorFlow1 g+ J+ M0 n4 y- v! S7 T
! a" P% Y1 K8 l5 N! S3 m8 j% R〖下载地址〗
0 t: ]: C7 A- b2 e! _9 j
8 @6 R3 ^+ q- M* U3 W, g, ^2 ]4 [. j5 }% D% R
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. p# f) o4 Q6 ]9 W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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