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〖课程介绍〗' n+ E L/ \! u% e: h
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！! Z u9 P' }9 S% R
2 n* D2 \% X* q/ Q7 O/ G) ~; B9 ^
〖课程目录〗" B& _( q1 f4 B: v3 r5 }: |; k
第1章 课程整体介绍
( q- U) r, o& L" c7 \; L: s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$ v! w( _( @; G9 C2 X& V! p
1-1 课程整体介绍及导学
5 \; V7 n2 A" N9 |/ n1 @7 [1 Z/ A0 m6 Q, L
第2章 人工智能基础知识
! f: w+ `+ v0 k3 O0 M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
# e1 k5 W9 G2 D' ~0 F8 z2-1 什么是人工智能 试看
1 b; L/ @0 L$ Y3 c% w2-2 人工智能前景 试看
$ a' z2 ^! O& o2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
$ J/ Y' R% [' E/ E" H3 I2 j2-4 人工智能简史
2 _% J3 ~3 t- J: w2-5 AI、机器学习和深度学习的关联 I2 [+ k# R; Z2 B* b- x
2-6 什么是机器学习
$ m0 w( e, k, g* B6 P* p2 [2-7 面对AI，我们应有的态度
. N/ y# k7 g# E8 v- f0 v5 y! q3 `2-8 什么是过拟合0 K- {$ ^! H G h; X; i1 \; X
2-9 什么是深度学习
1 F5 b; X2 M5 z) {! @' c2 ?( T6 j3 t* b& ?
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
5 s, n) S* {) j5 L5 HTensorFlow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& \4 z/ I1 I( N+ d# f# V3-1 什么是TensorFlow; V# I4 t$ E% y! f1 f+ ?' F+ k
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
' K( v$ S1 Y& e( H9 T' I1 r% g3-3 如何学习TensorFlow
$ F! D* G' |2 M2 v( F3-4 TensorFlow前景
& e+ J v G! U3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件9 b/ ?4 B" x) i% |% Q5 r( M. ]
3-6 安装VirtualBox
* l7 N; q/ l6 m6 e3-7 安装Ubuntu
! p/ z0 O( m1 @; U, \! K3-8 配置Ubuntu系统+ x: @' T" M$ w7 e6 C* n+ [7 o% `
3-9 安装Python( i* [; v9 ]. I- R7 r
3-10 安装TensorFlow（上）/ M3 }6 f$ c" b: }) T; j2 U: X- d, G
3-11 安装TensorFLow（下）+ ^; q( ^5 [$ `& p$ i: T
3-12 安装Python类库
4 z: V: o+ Q. H4 y
! }. R4 T% A8 x0 W3 i6 _( N第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
6 l& Z1 K/ {$ \9 e, h* TTensorFlow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TensorFlow6 t" E( E& [" t% R0 `
4-1 从HelloWorld开始
# P5 ?* u0 R2 W5 {+ N0 F4-2 TensorFlow的编程模式
' \5 q% N- C5 w7 R2 o$ b- i4-3 TensorFlow的基础结构+ r# }! n' F8 |& H
4-4 图和会话7 X" Z9 W/ m8 ~: c1 A
4-5 Python常用库Numpy的使用
r$ `! v7 w: M- `0 X3 \: Q4-6 什么是Tensor（上）# z; J y& B% k4 P
4-7 什么是Tensor（下）& t2 d) I4 N. }2 I8 t/ P) v; X
4-8 图和会话原理及案例（上）1 {) s t! ^4 k( m( o9 r. w: p [
4-9 图和会话原理及案例（下）
% k" z2 @& }$ u3 P: q* y0 n7 M4-10 可视化利器TensorBoard（上）( z" R+ v+ |4 ?/ u. Z. W
4-11 可视化利器TensorBoard（下）9 T& p0 O2 C; R: b3 |, L
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
0 @) D: N2 W& y1 o4-13 常用Python库Matplotlib8 r1 U9 e: b9 I' v
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）& r, F/ `' m- t) {3 J
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
- U/ J7 s: T1 b0 _' D4 k3 }+ {4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
& \/ t* Y B$ _1 Y) L2 k/ R+ O4-17 激活函数（上） r. {9 [7 x/ y ^ R8 E! U
4-18 激活函数（下）9 b8 C* b. g, ]3 f* X }" Q
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
/ S; k2 k0 p0 z. B1 k4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）) U8 c3 g& `- i; s
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）- s2 [" ^8 o8 }4 d) E* b
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
9 Q x: Y/ v# r5 l b4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）4 z3 f0 S N; x: E3 U+ G7 h
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点9 U$ a0 r) n3 w' ?: \9 W) X0 C
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上) w- `- x8 X5 x8 ~/ R
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中): W4 ?/ r. y2 P& p
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1- e2 v, a5 [1 q
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
7 b& T; `, {' a) I6 b; {* p4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
0 u2 o+ v8 K9 }' j3 u! o9 j4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
, C) A4 Y: }' A2 L4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
6 N/ r+ R. n/ q* d; N4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)/ W, }, A1 V. | K5 x7 z h' v0 X- y
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
* C3 X+ w2 Q B$ @8 g0 `9 N: l4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)9 q4 B5 G" i4 i, E" p- j
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法. ]8 a9 H f6 X! Y( B
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试* V/ u/ ~7 e6 V2 r5 I
- }9 A! i- t( _/ u第5章 案例一 会作曲的人工智能
' B1 i7 |0 i# 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3 P I& O$ t* J. P% J
5-1 背景和知识点简介$ X* \. _- B5 L5 L
5-2 音乐和数学的联系# ]1 C/ F- ]1 m! |' U
5-3 什么是MIDI文件8 b/ F) M8 ^! S! e8 @ _
5-4 配置开发环境1 Z; U/ J! a/ n1 f+ d- \
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法) P$ A4 C% W Q6 Z
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法5 i- o6 k! S, l
5-7 编写整个神经网络模型3 a# z9 ^! G* ]0 @2 K; ~ G/ n2 j
5-8 编写从训练文件获取音符的方法* a- J. E$ k# Q( }% k% a4 G
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法1 J, Y4 |" M* g9 z# [+ n6 I6 K$ X9 G
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
% j& a: w) D" r& z e1 Z5-11 编写训练神经网络的方法（二）" X7 u) N4 z" r4 b7 ^+ D n* ]9 ?
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
, f+ S! D* L/ q9 X# \; C5 f5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
( B$ {, }+ b$ d/ Q9 Y2 |, H/ C V5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）! h; W# b: o: i5 a/ m: I. F
5-15 纯TensorFlow版的预告: R" u2 o- w: J. f+ I; q
+ n# q, b5 Q, _9 a" Q* o第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
- K3 O" Q( r. ~' o& r7 K* `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
1 n/ j7 x. c/ b* Y) q; s. k; h4 x6-1 背景和知识点简介/ R" ?; e+ Y5 I) {( }; e
6-2 配置开发环境
6 C$ B# J+ Z' I/ y! d) D6-3 什么是GAN(生成对抗网络)9 J9 v/ q- D9 N; Y3 x- J) N/ j; G
6-4 什么是DCGAN B! N4 X. u/ Q' J% F
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）4 k* L) \$ D2 `& c
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
( v8 o. c: e) `0 u6-7 编写DCGAN中的生成器模型
* ]* J* j5 L/ R3 S6-8 编写训练神经网络的方法（上）
6 v; W* k- N" z1 \% X6-9 编写训练神经网络的方法（下）% W) V% o7 Z$ t! M$ m; ?' Y: e6 q
6-10 编写神经网络生成图片的方法
5 N- t$ G2 c3 B& j- J6-11 代码完成和测试模型
1 o' H' L% n: D1 h( L9 F% C6-12 纯TensorFlow版的预告2 A, U: Z3 t/ u9 @4 g. n
( d8 A$ j H% H- S7 z7 o第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能1 {, Z% O; g1 v& b, n. r: c' |
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
# v$ X3 s# ?, S8 G# M" v7-1 背景和知识点简介
' J6 x, E4 C( g7 B; v3 v y7-2 强化学习的经典实验环境
4 G( f8 y- |8 V5 p2 S7-3 配置开发环境（1）; j" }+ q0 o9 k. f
7-4 配置开发环境（2）
; i6 q1 C# H9 \& ?+ J# d2 x5 D7-5 什么是强化学习. w* P8 r6 @, V2 A. V/ o4 P1 C2 ]
7-6 什么是Q Learning& q0 Z9 F; J: a( X
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
$ T3 w; z( E" {0 }, k4 I' S7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
( o- g& L( g& E% Z7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
4 I; N y3 W7 B- m6 W. F' E7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序; h" B, o# x Q$ u* h, b% i: _; q' i) K
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
7 P3 r4 z; U9 \- T1 I9 K7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
a' Z2 C6 M+ _6 l" C) L7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3） w. Z9 f4 ]/ `
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
1 G+ b0 O n+ m0 }7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏! x" M* P# C: w: l# `: p/ k4 ^ \
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示' u' r! p/ ]' `0 Y
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境- S5 Q( M* |, k" l4 r, M
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序2 x5 n$ e8 [, ?! X. f/ D
! D$ R$ M, t6 x) ]# c" S# k
第8章 知识点总结和课程延展
. r# H$ G( q p+ f7 M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 D' J. e3 Y; {: S, C8 n. e0 a8-1 总结陈词和补充
" w: {2 D3 q. k; ^1 J) {* i' T% w8-2 如何学好英语
% C0 l; Q" t* @0 u8-3 如何学好数学
) S" x6 X8 @, l0 a& u* d" Q% K8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
8 z, i+ N' }' ]4 Y8-5 深入AI和TensorFlow/ x* f1 E# P6 b5 J/ f0 ]7 o0 M
U) p8 m* @- t; L0 y7 u
〖下载地址〗
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7 F+ S* U8 F$ S8 I" t) l7 l〖下载地址失效反馈〗
0 d* S0 O. R: K- z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
) J" J, a5 o7 M, W4 }) ^9 S" d& n! D* Q' k
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* |1 b" g: C, Z7 D6 R9 O) r! u3 X
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