J2 V' g* J/ U% Z0 d. P7 \9 O/ P2 ^+ D% e, B, M0 K% v
〖课程介绍〗9 Q8 d5 g2 L3 n
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！) ]0 M1 ?0 K3 @: D" T
: l! |( ~, c& b a, M
〖课程目录〗* X9 f/ i% p6 Q! h1 Y! e5 |
第1章 课程整体介绍2 \9 v6 y1 ?5 G X) a6 c& 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% A$ Y. c _# Z, h- `$ M) `! L7 N, R
1-1 课程整体介绍及导学5 I/ Q% i' j# j6 H) m
2 K( k M P6 D第2章 人工智能基础知识
& K$ m- e( Y# N3 @$ i4 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" _6 L. f. A _3 K! ~ z$ P
2-1 什么是人工智能 试看
' D' Y) @( s# o2-2 人工智能前景 试看& r7 g6 z1 }/ B5 W+ ~" D
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看5 e! ?1 T3 f* n3 j+ @
2-4 人工智能简史
6 }2 Q' j1 W7 l, u; H* h2-5 AI、机器学习和深度学习的关联* i d0 B& i2 Y
2-6 什么是机器学习
+ G1 B5 H% n1 h& r! t3 p2-7 面对AI，我们应有的态度8 ~1 f# `5 b# b+ o
2-8 什么是过拟合
( k$ U, X( m3 Y7 W; w2-9 什么是深度学习
2 \' @5 a9 r. }) }/ q+ \( e' W! k4 t7 U& h# L4 r( C2 w6 ^
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
& J1 T8 F# b1 h3 I4 O- }* x. u0 mTensorFlow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
2 O9 X9 }& \+ ?% t& h- h3-1 什么是TensorFlow* g. g7 U Y6 d# S6 u& F
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
, y/ ~5 L( d/ m: [& W* c3-3 如何学习TensorFlow/ |! w: H6 Y$ t8 I" Q5 a( x% o
3-4 TensorFlow前景
; X. b& h9 W3 @. z, ?/ m" Q' P3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件/ U+ c* `; z" f& Q
3-6 安装VirtualBox3 @5 t) y1 j' v* u! w
3-7 安装Ubuntu1 d$ m" m6 d/ S- Q# J4 P$ |
3-8 配置Ubuntu系统
$ ~+ e: h& m. ]5 t; ?% N' B3-9 安装Python
- b7 k/ z7 K( `; ~+ H- ?3-10 安装TensorFlow（上）
# v4 U( Z7 X1 [+ B8 q4 z* i" I. W3-11 安装TensorFLow（下）/ R5 ~; q8 ]' N3 T9 w( R3 Y/ Q
3-12 安装Python类库8 ^; q# E, @# ~' `# p/ L
" Q u' Z1 L1 \3 p0 A
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）- {4 |# \+ B) b& z# R$ E
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TensorFlow4 Z" I. r2 [. [6 g2 c+ M0 B) x
4-1 从HelloWorld开始" K1 E1 m: m5 h4 D! z; n/ A
4-2 TensorFlow的编程模式3 y B- v$ B- F/ H
4-3 TensorFlow的基础结构! U- y# Q0 ~- p8 M/ m: I
4-4 图和会话
5 D* z9 X) h% a/ N4-5 Python常用库Numpy的使用( @, |& Q0 |9 ] E; _0 M
4-6 什么是Tensor（上）
& l5 h& T$ x: o. b4-7 什么是Tensor（下）, |* r0 Z# O d! a/ |3 y8 c4 P
4-8 图和会话原理及案例（上）
. @/ {3 f$ O5 I. o4-9 图和会话原理及案例（下） i6 m6 I& l; T5 ?' }- S5 s& N
4-10 可视化利器TensorBoard（上）3 i ]) F. h6 c2 B0 j# i8 [. S
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
4 s4 _1 r( @5 @+ `4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround) G3 r2 V+ ^/ B, {) e9 U% \
4-13 常用Python库Matplotlib
* ?/ ~7 Y. g8 }# @. D/ Q, D& D( \6 L4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
, O2 g+ }& T' T$ C8 y8 D4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）4 c/ Q# z ^/ m/ h8 h( E
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）6 X+ \4 F7 j; }7 Z
4-17 激活函数（上）* X+ u, I6 e+ }+ e
4-18 激活函数（下）
3 F m9 T2 N8 L- l: \4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
. f G. K4 l9 [- t, y+ ~ ]( B4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）6 z$ _, ^( g( ~/ b/ {* ^
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
0 F+ K( e! r$ T- T9 ^4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
( |4 u4 {# p7 |! {: I8 b" x* Y- O4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
) o8 G/ t0 L6 S% }0 U6 T) S4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点 @0 E& p. o x0 _
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
2 M* {2 x4 b3 w6 X& Q/ R4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
, `$ [7 e }! E/ E4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1( }1 H4 g: z9 `) P: m8 V( D9 J
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2) G4 ?% n) Y G* h* S+ G
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上), F3 v% P5 z n. H9 E! y% Q9 R
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. j8 d2 E/ q k. [& J2 F& {
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( _4 [, A" x% L$ C; B* v
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
& H$ ^& X0 R8 O4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)8 I. X/ f6 Z* `7 C e, F4 W0 x
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
8 M4 D* ]0 ~, m1 R, H4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
9 O* ?7 d3 _/ ^9 K7 Y" x% E4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试- o4 G1 A% C8 _( W$ y5 l
" a% i' ~* @* t) e" Y7 }9 d6 \第5章 案例一 会作曲的人工智能
; x. {2 U4 n2 ~3 z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
$ ^0 |1 D+ J# G$ l5-1 背景和知识点简介5 N7 M0 o) B$ S2 @/ }# s8 M
5-2 音乐和数学的联系: w# r: ~* D. p5 O
5-3 什么是MIDI文件
9 J+ a) c. L5 E8 S8 d: J" A) T# z5-4 配置开发环境) C( g4 r7 s7 K: m# j' d, K
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
, Z: l! d. y6 z8 p8 U$ l8 b5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法; a( Z; A* u- H* F2 P( `
5-7 编写整个神经网络模型4 b6 L2 N! t3 }$ u( I
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
7 S: K9 U) b; B4 G6 y5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
9 E) E8 G: Q2 g: _5-10 编写训练神经网络的方法（一）0 n+ S; E8 `, p5 P* ?" i0 _* m
5-11 编写训练神经网络的方法（二）- U5 W8 b) E8 h7 Z6 @- E
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
8 s5 s( ]9 s& [5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）7 X& `1 l& c' i. }0 |& E
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
% [" r3 f1 [' H5-15 纯TensorFlow版的预告8 }' d, b- w- Q( Q7 U
, ~: A5 _1 p3 S( k0 L% k
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能* `$ Y8 ~" O4 J8 J5 f8 |
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7 @# i( K9 h6 `7 M& x3 t
6-1 背景和知识点简介+ v5 a, G( x7 n1 }+ H& m
6-2 配置开发环境
. S" ^8 ?6 i5 f' N( `6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
4 c/ Z- y- e5 y& @( }+ l6-4 什么是DCGAN
9 e3 y2 a0 q. s" ` c9 }' s6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
0 O- N( W7 B& |8 R6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
7 o) w4 W$ _' x1 D/ z/ ^) X$ Q8 ^# K6-7 编写DCGAN中的生成器模型
7 N+ L' i9 Q& m+ E. e M: m5 _2 d, y6-8 编写训练神经网络的方法（上）
- g: {. e7 D+ z5 F# v6-9 编写训练神经网络的方法（下）
: V# F5 X% B( d, ~! W, I8 _6-10 编写神经网络生成图片的方法
# k8 u- M+ b$ s6 n( w6-11 代码完成和测试模型4 T9 q, N$ V. W
6-12 纯TensorFlow版的预告
% ]! j9 K# T, r* r8 H9 I% { z t7 k9 f4 V9 N2 x! K. a, k
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能. k" x& g) X8 s, Q% \' O; M
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; \6 M$ y! d$ g% o, T$ X+ q/ I
7-1 背景和知识点简介
* s+ ]7 j* f5 `) ~7-2 强化学习的经典实验环境
- ~1 o! m% L; O2 B# D7-3 配置开发环境（1）
" K1 q$ R" B% \1 X9 B7-4 配置开发环境（2）
+ n6 p/ P0 W4 u, x; H7-5 什么是强化学习
1 q# `# ~% }9 ~+ S$ t" x7-6 什么是Q Learning
: p3 j- }& ~* }& S7 }7 d1 H0 Q& `7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境* e) J x; {" o; g! L
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）0 h; e8 }& C7 L; t6 {+ v2 y
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
. [, G9 `. [9 x% ?: L y, p7 L7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
5 i% n: X% ]% G' g7 O# B7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
6 f/ s/ `9 b5 v. S$ y0 M7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）# @9 X8 S# I. L0 D2 Q
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
( D. F- s6 o& G7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
5 _4 g: g1 d" C7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
( o, U5 Z8 M7 ^6 v. F9 m+ S7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示6 s5 p9 R8 i, |8 w8 h
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
7 p" K; u, e1 L7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
7 s& K0 N9 l5 @. r( @/ i# p+ b' b+ G+ X0 X' A
第8章 知识点总结和课程延展
& A7 [6 k! o& ?" x" _ n; n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。3 _. Q! N& D! w) I
8-1 总结陈词和补充
( i5 v) A5 u9 Q0 U) C8-2 如何学好英语& e3 j( y5 o; B4 D x
8-3 如何学好数学( j8 i9 `# C% I4 [9 A9 x5 |" b
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
) M* L! h5 Y4 p$ w6 [5 K; a8-5 深入AI和TensorFlow
e2 _& A3 W# T4 D8 k& H, `0 r: O2 m7 y- ?" \) i
〖下载地址〗
, D. G: [0 F3 I4 Y! ]1 @9 O& b# c
; S5 q5 D# d; C$ x' a' Q1 |8 f' }; f+ j9 R
; Y0 h0 p4 e5 O) ~7 A4 k5 D% C7 i
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------1 l6 A9 h* c' V0 A: @
5 z h0 I* r0 n; p; F〖下载地址失效反馈〗
" }( C6 }- f: F( O+ ^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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