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# g, P( g" t( a' l4 A9 w1 x
〖课程介绍〗* D. z, h; V* F; g9 F' z
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！, K2 K3 ?! \& ^5 E
7 K- c0 e: z6 d8 n+ b6 o, m9 o
〖课程目录〗
% P# |8 C; ?. R$ j0 u* E; t* K& \第1章 课程整体介绍4 _# F1 n, N/ C4 f) O+ 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1 O# v4 t; }( B! d3 {4 |
1-1 课程整体介绍及导学4 U1 y8 l4 E: c; ]) ]$ N
/ E# y. K+ Q5 |9 t第2章 人工智能基础知识
& |0 y* V; t2 S8 H% e3 O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
& U3 L/ U0 V k- I# L2-1 什么是人工智能 试看7 |! |. A( e. l, I6 E6 Y- `$ H a
2-2 人工智能前景 试看4 w: |& f/ \" V% m* K% L9 z% p
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看8 Q H, j3 q8 f6 L5 @
2-4 人工智能简史
, Z+ l0 D1 V& s5 C2-5 AI、机器学习和深度学习的关联) j& V; X* p, L8 |
2-6 什么是机器学习7 x9 k8 N: t8 n; X: m5 M5 _- x
2-7 面对AI，我们应有的态度& n) u0 g1 X. C) d$ q( u0 d- Y
2-8 什么是过拟合
0 p8 T( Q* L7 H* J+ ~; N" m& O2-9 什么是深度学习( v/ |! M* w1 c
. J0 h" x$ h0 |
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建1 {2 H9 B/ X. c% n
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
$ t, E: v; y- c3 b5 `1 N3-1 什么是TensorFlow
5 X, c- o; P4 k( |3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1/ u! G+ m# D$ R7 P
3-3 如何学习TensorFlow' i p! s) ] {- X1 m2 V
3-4 TensorFlow前景
6 W# ?7 i3 S. K% j& s3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件! ~9 j+ l$ y# K( w: b
3-6 安装VirtualBox& W* B2 m0 Y9 B( ~6 m& Q
3-7 安装Ubuntu
9 i* S. p# e. _7 c' }3-8 配置Ubuntu系统
! O( d7 H7 j8 d8 s8 B1 R& }' {3-9 安装Python y Z! V1 P7 I4 ?$ f, K
3-10 安装TensorFlow（上）( n% ]! P! V* c! x0 j
3-11 安装TensorFLow（下）7 X) z9 ]) ^- v5 T0 ?
3-12 安装Python类库
0 S; M. c/ x) ~9 F1 a( T* o
% T9 a2 L+ z9 k, ^, F9 o' [第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
# w7 r/ W$ D% a6 E% fTensorFlow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, x' C& Y# s" J
4-1 从HelloWorld开始) p4 K. Q+ S% ]/ j; x% ` Y$ s
4-2 TensorFlow的编程模式$ g4 F, Z( L3 {2 S
4-3 TensorFlow的基础结构
4 V+ q- d4 g, w8 n: t4-4 图和会话3 C) m) C& B4 j$ S+ T- f
4-5 Python常用库Numpy的使用; i0 F6 J; r# V; u
4-6 什么是Tensor（上）
2 ]8 @8 F2 i5 w1 t, U4 ^4-7 什么是Tensor（下）
# f& M E( t# S5 V; f4-8 图和会话原理及案例（上）
O* r' v0 f# ?4 x8 Q. c1 [% ]4-9 图和会话原理及案例（下）
: k. E2 @+ M; s6 M4-10 可视化利器TensorBoard（上）" Q8 h# \7 V) m8 n* L/ S+ o
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
& N7 H N! F% ^1 t! O4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
7 p/ L5 X- v9 c7 Q9 @: m4-13 常用Python库Matplotlib
5 k; a+ k9 ?5 U. |1 G# Q4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）2 L' h5 V6 |5 l5 i5 {
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）( r! j/ @0 l% a. Q+ `) {) L) V
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
5 J! Q. ?3 v/ }$ A4-17 激活函数（上）% i/ J1 W6 _4 X+ j
4-18 激活函数（下）8 q r; O; N; a. G; ?
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）$ F7 r! e( B+ z) E8 D3 z
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
+ k" W8 C4 z0 f' p* U* x% N2 j4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）$ ?/ U# J7 f3 i; }6 T
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）: h+ \8 j: [3 S2 H8 b
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
- H. O, }- i& k+ y8 G5 @4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点, [- y& x k# ]& H1 \
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)8 }+ g# ]! \$ F8 v
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
, I! ]9 F2 C! a) K1 J& s4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1' o) v O) L3 K6 X
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
' k7 ~0 v1 t# I# c4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
; O0 T" ?' g- R: W, k3 W. i4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1
- p5 s, `6 a: q8 Z/ q4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2* m. l4 g% s+ V0 z; w
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)+ z. ~( C" r" y
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)9 _. C. Q) C! J! P7 Q" ~) F
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
1 i5 V- Z$ S' E: m; x# {* M. h4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法; F* s/ H1 O0 V x; v
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
' L; U8 E4 m9 X% e
q- _2 b4 o( Z) F6 C第5章 案例一 会作曲的人工智能
( j. m6 e8 q3 v Y. F6 P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
) ?2 C+ x( c$ l* `9 J5-1 背景和知识点简介
- R/ I ~9 c( l+ p5-2 音乐和数学的联系
4 N% `/ L* d$ a/ R5-3 什么是MIDI文件; W# J0 n" ` X' B R$ Q& f8 D
5-4 配置开发环境5 F& K& ~) l3 ^" h. ?( G! |
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
7 \: ?# ~3 ^7 ^# \# @8 S5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法9 V L J$ i; ^) B7 }% W
5-7 编写整个神经网络模型
/ S" a) Z; C4 U0 {5-8 编写从训练文件获取音符的方法
+ d9 u4 s! k3 b- U$ T @5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
6 q5 S! h7 }( l) m5-10 编写训练神经网络的方法（一）$ ^0 p( S$ d' B6 x
5-11 编写训练神经网络的方法（二）$ M7 q9 D" F+ B( I f
5-12 编写训练神经网络的方法（三）) Q: C( b% D1 D, q& B4 F
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
4 {$ w' u2 O" _5 E2 s0 d& [8 L, W5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
: W1 m, _3 Q; C2 B Q- C5-15 纯TensorFlow版的预告
/ V( y$ k! r" `& T2 t7 ^# j0 k& I- v5 C( l3 ]/ ]; v
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
& H# H' U% ~$ W T: W6 _9 u6 L L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
$ A$ d4 C3 p( X5 a+ h. F2 E3 p h9 l6-1 背景和知识点简介$ @, b6 x/ b4 n8 w4 d0 ^
6-2 配置开发环境2 o* V; _$ u! n8 b
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
( Q ~, _8 t: Y5 S6-4 什么是DCGAN* @+ V1 `9 t- l
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
( r- l2 l0 M4 d! Z6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）1 i! ]$ M2 j+ f$ r) e K0 X7 }/ D
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
; s: p/ f- B2 t& O+ o6-8 编写训练神经网络的方法（上）
' `& A* f; [) V. F! Y% F6-9 编写训练神经网络的方法（下）) [- g( V5 H6 {* K4 N" I
6-10 编写神经网络生成图片的方法
: |0 R; w b: ?( T/ ^/ O, E+ l6-11 代码完成和测试模型0 S' Q, B( M0 B. l# R B! J
6-12 纯TensorFlow版的预告7 N* Q- T2 i h2 F9 Z, T% L
5 c4 R3 b+ P5 ~
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能7 M' d, l1 N$ |8 k( o3 y3 O
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
/ ` Y2 q8 M% A( ~; Q7-1 背景和知识点简介5 S9 K8 j$ J$ K* r5 y0 ~9 |
7-2 强化学习的经典实验环境
- u4 w) A) G; |8 v. R7-3 配置开发环境（1）
, {* a5 u9 M) M; b" l) y }7 y7-4 配置开发环境（2）
* v0 \6 ?, n" a- a" ]0 c7-5 什么是强化学习5 ]- S+ I# n8 g, m2 o0 _0 h
7-6 什么是Q Learning- K* B; H$ h# f8 A1 G$ d
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境/ K/ ^) F& W, k0 P# G: D/ R6 G
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
5 F+ ?2 n. N. V2 y# W5 \+ h7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）5 B: L6 I$ v6 A1 _, q# e Q
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序! N! r& G7 @7 N& c7 H; ]
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）1 J. M+ u/ H$ P5 T
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）1 c5 Z/ k5 H# l$ j+ M7 x
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
9 V, W- F/ ]4 H; ^- T2 A5 A7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序2 b9 L( z5 ?; s' E3 I1 v7 V
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏& Z0 `: z6 r" ?9 Z" B
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
# K! O0 u9 g* ?( g1 F4 P7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
. m; ]! e; E8 o: A( K& w6 S7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序1 k& s, ]7 j ]4 H8 x
?) m3 x' c( j8 O, O8 P; j( H第8章 知识点总结和课程延展
- W% U% ]2 H2 n& d u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。. i; T/ q* W" v" A0 R3 P
8-1 总结陈词和补充
2 e- W2 x% d9 j/ ]7 h3 x8-2 如何学好英语
$ `/ i0 Q: m" Q8-3 如何学好数学
. X9 \+ x0 p& Y' O0 m8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结1 U3 A2 D) v4 s3 i: B; `
8-5 深入AI和TensorFlow+ ?3 @+ `6 ~. r3 E
+ M9 W# H, C' ]+ X8 F1 q, q& N. u1 }〖下载地址〗, X- W" ]2 z/ G: Z
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! f/ Z7 f! q! _# r! j
/ G! z& u( q3 r3 g* ]1 k/ A----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
" x% ?# c2 {9 n$ t7 l7 G9 h( y
' a& S, M5 d# b6 x% A〖下载地址失效反馈〗- Y I& i. }& L6 b
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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