/ ^( q4 p) S, S/ v h) K8 l$ E9 S+ J
( t+ `6 v, x0 K/ O6 J3 r& m/ ]〖课程介绍〗
' c8 j+ q: q, i) T3 K3 ?' r3 C% n/ K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！# s$ q4 e! e( U. V+ y
" w. G# ?$ \$ }1 U
〖课程目录〗- v% W* \# C% w b3 \# R" q
第1章 课程整体介绍2 X( z* {* E1 F- l- 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* t K! h8 r" h, j/ G; x4 c( K
1-1 课程整体介绍及导学7 x8 K# f9 f4 }( E5 ~% J
# L( k& g) n+ w; H5 v, Y- P第2章 人工智能基础知识. A* ~8 g# b8 n
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
' l# l$ y% ]- b2-1 什么是人工智能 试看- _. n, x1 G3 O! }0 ]+ T
2-2 人工智能前景 试看
0 }9 t0 K8 b; o0 Q7 }2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
. K; L5 c' m0 j" N( e' h2-4 人工智能简史
2 Q* N# p T) F. \: k. q# g& t |+ L9 ?2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
5 E$ h1 A9 [9 X6 ?' r( `) _7 d2-6 什么是机器学习. G. S8 O4 \0 f5 O
2-7 面对AI，我们应有的态度
7 q, a' z5 j* p& n2-8 什么是过拟合
& {5 Q6 _: r1 a. _9 Y2-9 什么是深度学习
& _. C7 l% w8 A3 t8 {$ l4 ~/ E P6 ]. @9 m
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建! E. x, _4 p* T
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% A2 I1 U! H, v7 _
3-1 什么是TensorFlow
. U! @" |5 r" W% _5 q& g, s3 X0 l3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
2 V$ y3 E" {( {+ S3-3 如何学习TensorFlow
1 w: v# U# V2 W; L3-4 TensorFlow前景
# q$ Q' E% p9 K& G9 u$ E9 z3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
t1 y, ?5 P' f3-6 安装VirtualBox6 D t9 \ `/ _$ |# {
3-7 安装Ubuntu, Z1 s3 T( I" {. n- d. ~
3-8 配置Ubuntu系统
2 C1 E: r' k4 R/ G% G1 |8 g4 @3-9 安装Python" `- j' l9 {8 a6 }* _$ U' V8 n
3-10 安装TensorFlow（上）
6 t0 G" U% l8 A4 I+ _3-11 安装TensorFLow（下）9 K! o1 O! Y2 [) t+ U
3-12 安装Python类库
9 [* M3 ~' J* E0 F' r, G3 B- t0 M- u p( p2 @7 Z/ `5 `- S% O
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）& l( j, }/ G1 m# R5 m/ b( u5 F% D& N8 I
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
0 V1 N. d0 c" g4 D; p, j4-1 从HelloWorld开始. X4 B0 N1 Z; m( n+ R( q
4-2 TensorFlow的编程模式
4 @* @0 W0 D$ O" U4-3 TensorFlow的基础结构! k& J8 j- v+ E2 E
4-4 图和会话
3 n5 ?! v& U4 I4-5 Python常用库Numpy的使用, s; p2 W+ f3 p
4-6 什么是Tensor（上）: X/ f- b! G. H& U
4-7 什么是Tensor（下）
( _( o# v: {5 ^6 V6 ?4-8 图和会话原理及案例（上）
3 [+ i. Q; Z. f2 E& L0 Z4-9 图和会话原理及案例（下）
, K$ ?+ T/ E, A* |+ U4-10 可视化利器TensorBoard（上）1 |' `* x1 ~* D& ]: z7 |
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
3 x1 m; [0 r( C0 n8 a4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround* v$ ?, z# Z) {
4-13 常用Python库Matplotlib
$ z' i0 B1 v$ V. U1 w4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）! x8 Q; F8 z! g9 F- e# r4 O
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
8 S" {& p4 I: G* N4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）( Y% J; y. ]; a7 M* [
4-17 激活函数（上）
) P9 e) H) P& j: _; @/ O4-18 激活函数（下）
) q; P$ C, ?" f1 g* C3 s0 e, t4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）( C4 m) n8 v. Y8 t- C
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）9 A: h5 ~9 G" @& i
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
0 P: v/ v1 y3 f& L4 v& V% o( i0 s4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）9 P# |( L2 i" e0 P7 G% ?7 ` Z
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）6 m1 w' T# H- {6 F& O3 \5 p; e6 q
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
- u/ M5 n$ B: j- R4 h* ~4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
% R: j, Z2 F2 E ^# r. t, ?9 N( h5 W! V( q4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
/ r$ W" _3 _9 y4 |3 ^4 q3 z4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
R/ z4 j6 I; [( r% F3 ^ B( `9 y4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
$ \7 Z+ Y# e3 S7 ^ w4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
6 [6 w* X9 }6 o( b& a7 D" Y4 L4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
0 @, m x. ^- E1 d' z5 f4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2% l1 K! ~$ E+ x0 M- z
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
8 y8 @$ h2 D* {7 k1 L# a4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
+ x# w8 b3 Z8 D1 E# U5 V4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)6 C- J% z1 n! s. M/ h7 {1 i
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法9 C' Z* Y& b8 L( M! M$ J; F3 w
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试3 O& Z4 v, I. \/ M7 u
: s# F8 g& \# @8 w6 ~# _第5章 案例一 会作曲的人工智能* D. R+ \6 m. A; q7 M- s
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
: J4 N1 z5 O F9 O2 Q5-1 背景和知识点简介, N. d3 q7 P* L0 Q4 G$ F8 g* V4 F4 b7 I
5-2 音乐和数学的联系7 x1 q3 a1 r+ [" e1 N% m
5-3 什么是MIDI文件
- R7 W1 `2 f5 t4 W# q X5-4 配置开发环境
3 m7 Q0 i A7 m! s6 A5-5 编写转换MIDI到MP3的方法$ r1 y4 r/ q8 v0 w) S8 ]! m
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
+ u! j) [) G& R1 W* A5-7 编写整个神经网络模型
/ c4 c- L6 J8 z. V/ x5-8 编写从训练文件获取音符的方法
8 t, j' X E8 h4 ?5 t4 K5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法2 @/ O, E* N+ y0 `. m2 S
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
. A& g. f: Y: @% L2 T5-11 编写训练神经网络的方法（二）
. N! N7 J `; ^5-12 编写训练神经网络的方法（三）, T" j# d X- m# h( g, H* V
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）: s/ p0 L) f% [$ `( H
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）( M Q N5 Y9 x/ \2 b9 V+ s
5-15 纯TensorFlow版的预告2 f& O3 Y8 b! K3 V
% p7 ?6 d, g" m9 q6 Y6 F7 z
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能& z! ~& P0 k( t! ]* J/ v8 ^4 j0 u& `
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9 L ]1 f1 B, e! ^0 |
6-1 背景和知识点简介
7 O# l1 Q6 f: W6-2 配置开发环境
. ?% `! [8 u* g* m1 R! W( D( L6-3 什么是GAN(生成对抗网络)7 l' H$ z2 s% D2 E9 G N+ C
6-4 什么是DCGAN
" [; ~7 I5 ~( i( s- m6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）1 {" u3 n/ J( e
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
' ?: C: D: }4 G9 k6-7 编写DCGAN中的生成器模型
8 b3 Q) i: ]$ j8 Q3 o2 Z! o6-8 编写训练神经网络的方法（上）+ i. }; X1 d; f, |# H& J5 h
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
; f, ^# W0 X( `1 ?) I, S6-10 编写神经网络生成图片的方法) j: m' U# Q( r
6-11 代码完成和测试模型
) Q% B" W% F7 j. i6-12 纯TensorFlow版的预告7 c7 D& e) ?2 W6 M C& z
4 ^4 k- b3 B" R9 N. h
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能4 W# {6 c( Q8 p4 ~1 x2 `% b
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, n; M$ w0 n) ?0 S, b
7-1 背景和知识点简介: H" ~! H% C! j& E
7-2 强化学习的经典实验环境
- _2 ^: s7 N3 {+ k3 J7-3 配置开发环境（1）) M- e+ T/ t5 i/ F4 Q3 Q
7-4 配置开发环境（2）
9 D2 \3 j/ u8 z# L) W& {5 H5 h7-5 什么是强化学习
: \2 t' ^2 K: h# ]7 n* ?7-6 什么是Q Learning) M( ^; S8 E! k8 \* r. l1 \
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境0 c. s: J' v6 m z$ N
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
1 R' | c+ v' y& i4 B3 J7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）1 @* e+ @0 w2 F% q& b
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
0 ^ m) x- m/ x' U* ]0 E }: y7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）' \/ e" Q* ^/ \+ Q5 {1 a; b2 b# H
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
" ~5 H ]9 M7 ` e5 _! j& e5 N7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）# G; u: X! F% D& }( ~
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
& a! J- ~9 m3 D& `7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
) \4 L5 i. E$ _) E* u8 B7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
\" n/ k, e, }7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
- s' c9 g0 ]( i7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序1 _% n8 z7 W) p8 d# S- @
1 |. Y, A3 B Q第8章 知识点总结和课程延展# i# O U8 y Q; c3 p( X
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。& Y1 Z# N& j- L% R* ]0 X' ~ M2 ]
8-1 总结陈词和补充* }) h& b4 u! k- R' h5 ]* f4 r
8-2 如何学好英语, @; z& o U- ]- [/ p
8-3 如何学好数学3 i- ~. p9 m- D9 b
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
0 f. [+ s& U1 u3 `5 @3 K& \; e8-5 深入AI和TensorFlow
: m, q; l9 Z9 @" v7 r \) g, ]3 C9 r
〖下载地址〗
+ @5 i! I0 Q- X9 q! l
9 w- v8 \7 D' U* U+ P9 H+ C- q3 W- \) g' R1 C
) t4 c |* r- X' V, a# H2 \0 F7 r! F
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------+ I; Q% i) x% E: G+ h5 y/ p8 O. y
6 Y! ^- |0 j/ P, h& z! g' G〖下载地址失效反馈〗
8 C- U* z. ^0 n. E6 t% t: C, v" ?/ D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
, Z! }! i% `4 r0 f! u0 _ o) k# ~3 d; t( e- r- S. N2 j
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