) K1 E4 X) f5 d. P+ ~2 c5 R
1 Y7 u/ t( e! ^. X- A. S〖课程介绍〗
. K) G- T: j0 _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！ j, G) w w- j$ [ a0 o- k
$ E1 \) v3 Q( P, a- l〖课程目录〗
* q. p4 n( G9 T7 u: I* g第1章 课程整体介绍" a+ U. g8 [" \- J6 h3 ~
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
- c5 I f2 ]! o1-1 课程整体介绍及导学# j0 K( ]( i& O! m& [1 D
. f- K( R8 F# L% k第2章 人工智能基础知识
4 N1 w r# x! U* N& D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 l# z: f3 P3 p7 f+ U2-1 什么是人工智能 试看
1 @; ?# m3 f$ y# H/ {2-2 人工智能前景 试看- u7 R% M- V8 }9 A- R( k, I, z$ l3 ~
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看# R: P3 s# o5 S+ k
2-4 人工智能简史
" ?; N7 a |" ?' a/ @( l6 F2-5 AI、机器学习和深度学习的关联% v5 [4 v5 t# n( j$ h! O
2-6 什么是机器学习
" Q; i, q7 u5 R/ c4 M2-7 面对AI，我们应有的态度
2 q6 T7 a, G8 T2-8 什么是过拟合
2 G' X7 O6 q L/ C4 j2-9 什么是深度学习 v: Y2 M( b" o1 I+ J
: l. j0 _6 G7 j Q- t3 J
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
+ \ }% O5 ^5 c8 G3 V" ZTensorFlow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! M$ A% o, {6 y5 a* `( D
3-1 什么是TensorFlow& i3 ^0 `$ h. n# k+ |1 O
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
8 u; e @: R0 t5 x3-3 如何学习TensorFlow
! _! c5 @5 u, F8 ~: |3-4 TensorFlow前景
7 O. F+ j0 h8 ~' C3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件% k3 C) D2 {3 N) u. E1 ]
3-6 安装VirtualBox
- t5 p8 W0 F: K! E* L3-7 安装Ubuntu+ ?& l8 `& N5 [# y
3-8 配置Ubuntu系统& A, {2 q& W) T
3-9 安装Python
$ G' _6 P* Q. U6 A" k' q. v3-10 安装TensorFlow（上）9 x$ q3 q% J6 @0 Z$ r) d$ I7 E W
3-11 安装TensorFLow（下）; c: X& Y% s4 v1 X
3-12 安装Python类库
$ {& ~" x# V! h7 i, N, ?* o% t, `8 k. a
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）. r3 V# e5 G% C% v1 [3 {
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% b# @* O( J' _7 ^. E. D0 S
4-1 从HelloWorld开始
& w" l- Q4 r/ i* }0 I4-2 TensorFlow的编程模式2 S+ N5 k) `7 {
4-3 TensorFlow的基础结构
4 h2 m9 I) H# r/ p( W8 N$ A4-4 图和会话, L# m, b' ^, p) k# |5 ?
4-5 Python常用库Numpy的使用. _1 F. p1 E! ]8 R6 x" }$ n
4-6 什么是Tensor（上）
/ K: c/ G: F6 m' L, N, w6 i4-7 什么是Tensor（下）9 ~0 `, h. K6 m5 T" E. _# }" C# @
4-8 图和会话原理及案例（上）
( z, }5 e4 M. j4-9 图和会话原理及案例（下）6 R* e- T+ a4 J4 n( n/ c$ Z
4-10 可视化利器TensorBoard（上）4 Z* O8 B/ P3 l3 _7 B0 T* v
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
( M" Y1 L. W( ?* W4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround1 B5 b7 a) M D6 B B. }
4-13 常用Python库Matplotlib
N- w, a$ ]/ }* F; t. F4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
+ D/ i( v) @% V" Q9 ~" D* a4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）4 y* x# \3 k2 T" J3 K. |+ u; b
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）7 ~; Y s/ H. Q. d* d# q2 M
4-17 激活函数（上）, V/ F! O0 ]! H
4-18 激活函数（下）
" {# M8 X0 M2 _/ W. e' s9 l4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
$ ?2 [$ ]& _: V6 u" L8 \4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）# @: A: y3 l& Y! a, d2 G* l
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
2 v& B/ a* @- v; W! g* U$ }, a4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）( d: i/ T: c) F9 N' ` n/ k& w: r
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
; M; m) i8 V w4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
. a% ]* w, r3 O/ ?4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
3 U6 g+ h) ]5 t u0 e4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
2 O. ?+ j0 ~' ?6 Z& g% j% C/ C4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
, M, b% x+ A4 g3 ]/ p, B2 A) O$ v4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)23 i1 A; d" S. |# ]$ C
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)* X. N2 j L" @& W: T) V% 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)1# i+ n+ `5 ?' ]: y
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; t2 c: R$ A% B/ m- a m
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)6 U6 F! j/ b, b' J' z% N
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
; h9 Y& S) z( p3 E( o5 I7 @) }4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
- {3 `. t) I2 U. ?9 S4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法3 q+ s9 Q9 h& ~, a7 S0 z
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
( V3 j# W0 t( ^2 j: E. h9 T2 k1 C( k- A
第5章 案例一 会作曲的人工智能3 _) e" r3 k- P; W; t$ V J
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. q' G- }- h: V
5-1 背景和知识点简介
# i' w% }* r* T- F' \# [5-2 音乐和数学的联系
6 |7 [! d! ]3 _: @5-3 什么是MIDI文件
3 l$ s8 _$ r7 p4 Q6 h5-4 配置开发环境
; ~7 i' @8 _- V* S' d" N: r5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
) u+ m5 {' [( c8 _5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
9 B- {+ P- R& ?3 g5-7 编写整个神经网络模型
2 E0 `) N- ~$ H) }/ U5 s& w- n5-8 编写从训练文件获取音符的方法% V! Q5 [ C: I
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
1 h9 [, T) }6 v5-10 编写训练神经网络的方法（一）
8 t! E6 S3 |: |) W- U& ~5-11 编写训练神经网络的方法（二）: v' t) j& n$ ^" [4 [
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
% `0 {. R; _3 h6 M; \, _' [5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）: l, I' ]" {4 i# G) D6 z, G4 P
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）$ w6 N8 }) w# O1 c
5-15 纯TensorFlow版的预告
" Z8 v2 {8 v) f3 W
) K4 d2 L# z" C% M6 D第6章 案例二 会Photoshop的人工智能+ r, {+ u2 g5 _. H
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
% s: V6 { M1 A3 D" r6-1 背景和知识点简介
4 v- n4 c: D" E) O( b6-2 配置开发环境1 H' q5 \! u' d
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)6 T( G4 W- `5 Z3 U8 Y* x+ ?: _( f! q
6-4 什么是DCGAN
8 {* z: a" s1 p& E# m. C6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
9 s" G0 f% E+ |4 ~* B8 r2 a, i6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）, V r$ u) W$ g# X' _2 Y. N1 C1 h
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
% f1 ]* H! I) \' J/ }6-8 编写训练神经网络的方法（上）
3 A0 F1 K# G5 Z6-9 编写训练神经网络的方法（下）
2 M/ i" j- H' g/ U, w, @ y6-10 编写神经网络生成图片的方法
8 J/ e# F. S$ y+ ]6-11 代码完成和测试模型7 L( a4 D2 @- O! ?; D5 |7 o
6-12 纯TensorFlow版的预告6 j. n& F8 H3 _
9 x I- i0 i3 L1 t: S1 b+ U7 l& K3 n第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
3 P4 h, Y+ u3 j3 q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
# B9 ` ^/ q& m' O7-1 背景和知识点简介9 l1 W g. R: x$ m3 p+ W, j
7-2 强化学习的经典实验环境$ z y5 N5 O5 }/ c
7-3 配置开发环境（1）
% \6 ]: X$ X0 W- e4 V' z' A7-4 配置开发环境（2）/ B# V L4 B! o E) U
7-5 什么是强化学习 w8 u$ F( ]" h0 F6 a6 N
7-6 什么是Q Learning" ?- {# ]% @0 I* p+ [% ]
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境% j2 o8 g/ m2 b' v7 S6 R- `
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）6 j' d6 W2 x. ?" [+ \' l
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）6 M$ i Y. C+ ~2 Q: T u
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
& j/ W6 v7 E% J" [+ X* H7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
% o$ T _: N. Z! i: O7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
! L s+ x8 o9 R4 A$ b- G7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）8 \9 P9 e+ a& L6 `5 t# h
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序+ y5 @4 a _1 x: |# U0 A
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏- V8 M F; X( b! u
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示- c/ v0 V& ^& R& T3 T" @ A% N
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
$ K& T) ~/ p! P7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序& |9 A i& S U2 x! T( j2 ` A
$ G% v! b/ ?+ Q" Q- M2 L
第8章 知识点总结和课程延展& c2 Y$ ?& e. e# a J$ S; I. k
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。6 N- w- r, M5 p. M% j% D3 [
8-1 总结陈词和补充0 X8 n" {/ h- x+ L
8-2 如何学好英语. _9 C& X" h; g' k% n
8-3 如何学好数学2 Z. N2 U) X* q( g3 F* [
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
# t, T/ {* B' ^! f8-5 深入AI和TensorFlow
; ]6 y1 W' G/ s1 O
# T+ \# {& M! T( f: f6 t, q& |〖下载地址〗1 q1 ^6 ^/ T% P# I. E0 g
, b4 d% J6 d+ f* i' l
: z6 L4 w+ A1 x) s2 l3 j
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〖下载地址失效反馈〗, U" S- [9 B! K: T
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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3 O" d) g% y1 m' _〖客服24小时咨询〗9 F5 g* X$ S9 X [4 P( L$ l- }
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