7 k5 d9 Q* w6 Z
! h; c; |! f" I2 {〖课程介绍〗) d+ q' F9 m0 b
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！) i- e) e: n! o9 F% D9 M) ]
" g& ]9 f2 y9 G5 H8 n! x, `〖课程目录〗& n, n: u& N- B3 n+ z
第1章 课程整体介绍
6 A. O2 I8 h- `- K" s( }4 b4 o+ \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/ u0 u4 r1 B# _! J
1-1 课程整体介绍及导学 B: K L, I7 u
( q) J- U* R/ E$ ]* p+ J, N6 M第2章 人工智能基础知识) i& }7 A8 ?- B9 p( }0 A
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 b3 H1 F4 _! u
2-1 什么是人工智能 试看. b, L- {( l& d8 M
2-2 人工智能前景 试看
- J; p, n; _; T7 [; C+ U+ P @+ V* j2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看' p# P4 W! L! {4 A4 W) a" v
2-4 人工智能简史2 W3 T& G1 g7 \' n, Q1 e
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联9 C2 B) ? s" z0 x
2-6 什么是机器学习4 E% _/ M+ n2 @: A, Z
2-7 面对AI，我们应有的态度
7 u" j5 {8 I* @# ?! U+ l' A" q2-8 什么是过拟合/ M5 o/ `+ t& ~7 F
2-9 什么是深度学习
( M6 l+ ?" }5 J' G; q8 H4 G: T5 W! c: g5 g3 S2 l
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
5 V' g2 M' k& B w! XTensorFlow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 Y4 M$ a z) T; M# c8 M# N a
3-1 什么是TensorFlow
7 K6 \2 O4 F9 u q3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
- U: O) D! ]& s1 _; K+ ^: p) T3-3 如何学习TensorFlow
5 o* e/ |" p }7 K. Y" M* A# L3-4 TensorFlow前景
" Z- e, C5 Z6 L5 ^3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
) |* |# Z! A5 H6 a' V) y! k3-6 安装VirtualBox0 f5 {- e5 e+ ]
3-7 安装Ubuntu9 T* a% L. L+ }
3-8 配置Ubuntu系统
6 i: ]+ Z9 W! i0 e3-9 安装Python R6 J5 o: z; Y& w [6 E! [& Y+ H
3-10 安装TensorFlow（上）6 T( j: }% n" T" v$ H% i* B$ e
3-11 安装TensorFLow（下）
, ^3 \1 ?9 L6 k4 ~3-12 安装Python类库$ ]0 T' L5 ~+ e* ^5 m& d
! t, D. O/ a& H% F3 q
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）& {; B; o3 p' J0 B3 n6 j' ~. F
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
+ P: b( ^) U& Q% I5 X" _* u' B4-1 从HelloWorld开始
0 l% h& Y% b, C) o4-2 TensorFlow的编程模式0 |! H0 I9 [7 ~+ b8 ]3 Q
4-3 TensorFlow的基础结构
+ Q7 r" v& ]6 m+ j4-4 图和会话# ^5 M$ j8 i+ p5 L$ A, [/ P& w
4-5 Python常用库Numpy的使用2 E' e6 O. g" P9 r9 j1 n: B, F( Z$ q2 [
4-6 什么是Tensor（上）* U4 h2 }4 p1 h- k5 ^
4-7 什么是Tensor（下）- k$ s, K3 t% |* C
4-8 图和会话原理及案例（上）/ i/ ^: f+ j# u; O5 \8 c
4-9 图和会话原理及案例（下）: v3 \4 G( Q4 Q# a3 G4 z4 e
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
4 z0 Z4 v0 U- \( v4-11 可视化利器TensorBoard（下）' k. v. S, S5 p2 I
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
: G9 l) I* w& P6 y5 E9 ~4-13 常用Python库Matplotlib
3 h5 S$ G j# J: R6 }4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）9 X5 C$ x$ z4 P& D6 S/ s& ?
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）. U* o. S3 V4 n$ E* [
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）5 K& @" V9 b2 n" ^; \/ q1 s) y
4-17 激活函数（上）" H+ B; N1 E& p8 a" W1 h/ U& o
4-18 激活函数（下）
3 |! r' g e0 p$ a7 d4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
/ u; ^' ~+ w6 a: I H# V; D% m4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
; ~$ z5 j$ p/ E0 Y4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
: X7 p- Z1 @7 ]5 b, I+ O4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
* F I+ E' j5 R4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
j6 ~' h+ J+ s6 F- x H; R4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
* w! l+ Y3 w& d% A& ^+ S4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
3 a" L: S4 X- Q6 F( ?% M3 n% d. f4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)# ?7 q7 z X2 w9 ^ u2 `2 i3 |
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
& [+ g- m* W! v& Q& P$ p$ N4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)25 S! Q8 Q( G/ F0 c6 l& 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)
) d7 s5 x! X2 c- ]0 K( b4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
/ d7 v( n Z" G4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2& _1 p& t5 O! L: M) U& 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)
3 R4 E; D2 l1 m5 b# j) H4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
* k" t% U! m+ Z; Q7 m5 o; y4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)( P. ]4 `1 l! u5 g* B
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
2 U8 t" m# P' E }% ?4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
" ~! Q2 d4 w5 x$ u. t$ f( @% K l8 V8 n2 d. j; j
第5章 案例一 会作曲的人工智能
4 h/ J+ Z& s7 X1 e0 @% N4 |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
5 C# F0 W0 N- d! ^% p; I5-1 背景和知识点简介! |9 A/ h$ b0 i) E% ^
5-2 音乐和数学的联系; |3 G" R2 d6 Q# O/ e9 U; w
5-3 什么是MIDI文件
. r- R* f* H) i6 F: [# x5-4 配置开发环境' a* U, o$ N) n
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
% B9 s* D! T" p+ |" l! t! [5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
9 w9 _4 f% ~6 F8 `: w: V5-7 编写整个神经网络模型
4 F2 v3 H( i# \ T/ r! C; A, D5-8 编写从训练文件获取音符的方法
) P# k, O2 K! v5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
' j# Z7 \3 g6 n& p0 e3 F5-10 编写训练神经网络的方法（一）6 l+ F4 A6 W1 i! i7 A, B
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
8 m" m: P2 D F. a. X( `/ D5-12 编写训练神经网络的方法（三）; Y* ^$ @8 m2 p& m9 O- ~
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
) h8 k0 \; D( E }- M/ h1 T5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
1 \0 Z4 p/ {$ N3 u! O" t2 P5-15 纯TensorFlow版的预告
! N8 W- \1 X* O( I g
+ i% U: [7 {7 T6 U第6章 案例二 会Photoshop的人工智能6 G2 Y: J" r# Z% g4 r
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 c1 X& x" C& J% d* o
6-1 背景和知识点简介
7 n0 m. p4 L C! V0 z' u! z6-2 配置开发环境
9 f( W5 I2 k& L0 r& @9 ?6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
' j( d& d2 W4 o9 }6 E& O! c8 \6-4 什么是DCGAN. h9 {( h7 o% S! C, o- R/ }
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
) O# v" I4 ]" w) Q: ?" n9 x! l5 @6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）# ]) ?- E, U' C* f+ w
6-7 编写DCGAN中的生成器模型, C" |1 h! x5 b0 m
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
. G r( ~: C8 t# [" }2 p4 a# M$ P3 p6-9 编写训练神经网络的方法（下）
- M+ l9 s' [; r7 n, w" I% U6-10 编写神经网络生成图片的方法
4 l* `7 W& _' s7 S7 \ `6-11 代码完成和测试模型
; [2 I- V/ ^# N1 G0 h9 h6-12 纯TensorFlow版的预告
; ?' L9 s; o- e* z1 e) g! U9 A) K; e! I3 D( c
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能8 J% f) W; h) Z' j
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
+ `. x4 o* S3 n# @" V7 y& E$ i7-1 背景和知识点简介5 D" V- f( ^/ o$ F' E
7-2 强化学习的经典实验环境: A8 S, K4 P1 a( U. w* d
7-3 配置开发环境（1）
3 T4 e1 k) j Q8 c X. _( ^7-4 配置开发环境（2）+ P. ^, B! x; @( s$ P3 A
7-5 什么是强化学习9 \, K4 k* _: }" g9 M; [
7-6 什么是Q Learning
$ }( U4 E9 F$ r( g& c7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
' x! u/ d5 u; A3 | }( ^7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）& S1 z" C7 _3 _ d8 J. T- P
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）5 D4 a/ S8 T( t/ F3 P
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序# B. }0 ?* N2 Q3 x9 S
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
4 [- d% L1 p, ]/ p) ~6 D1 E7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）( |' ^# W2 N7 C
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
0 A- t7 C4 |/ [) r' }' N7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序2 j: ? t3 m$ K9 r
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
# M& k. ~ Q9 P) ]2 C7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示1 I" L8 j) T+ H' c8 b
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
4 C9 u) v5 R) h M1 D7 b7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
6 x( S, c- G, X
( N$ K2 \) Y0 \# j9 }# }# w* v1 @第8章 知识点总结和课程延展
% m' B# L A+ V+ R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。
+ f5 [6 v: Z: `2 j8 T; y% M: F8-1 总结陈词和补充% _0 Y6 ]9 D5 v- f( n d2 d
8-2 如何学好英语
& C& r- C# w4 C5 i9 \" _8-3 如何学好数学
! z" x; g+ H* b2 s( ?; s' E0 k8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结. \) B1 x' z0 d* n; `
8-5 深入AI和TensorFlow
2 E9 }' \; c/ L; U. R7 u7 [/ f# g/ K& g
〖下载地址〗
" V! P3 ?* Y5 k) N- w4 F! P* Z( o' g: n+ ^5 x
* ~4 d1 _$ ?3 n. y8 H: K
+ I d) d7 g7 M& F% o8 w+ Q----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 ]$ E; ]& M" Y' i. F& I+ Y! C
7 _5 ^- X% w. s. w0 B〖下载地址失效反馈〗9 N* u' Q- ]/ e$ x! k5 V5 O w) X
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
4 t$ T: _ A: U2 j2 r% j, W* ~/ O
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
$ e& L8 ?3 H; V# u2 a- U全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
' o3 p( _3 b- `
( a+ S/ Q3 W0 @5 w7 @〖客服24小时咨询〗+ t4 X( E8 Q) ?: E8 |& W- M
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
; G6 F o: g" H9 N4 c! E4 ~. S+ k3 B7 R8 L( |; q- [' V
, x: z" ? Q# O, T; F" G2 ^
|
|
[复制链接]
