5 t7 b5 b: U6 y. j% \, Y6 d7 \/ o6 c! |2 r% P; g5 E- {' ?
〖课程介绍〗- Y3 ]6 F$ [% e3 B; s% S& w8 C
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！9 w4 H; g7 b( Q6 A1 b
9 }$ g% _9 H B' x6 N$ i〖课程目录〗
: g8 A8 Y3 p! Z# r# s第1章 课程整体介绍
& _2 @; H: X5 F* e/ \% @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4 c$ y! N B( v9 u6 `9 c6 B
1-1 课程整体介绍及导学
" ~# g4 {% |% \$ M: ]/ Q
, Z5 R; c6 l. g! l" d/ q9 _第2章 人工智能基础知识/ k) k( I1 M$ n5 v( Z, R9 a7 _0 Z% G
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
$ C5 Z @3 y; R$ t6 U5 ]2-1 什么是人工智能 试看3 D; z/ |" B- C5 N
2-2 人工智能前景 试看' B6 K( J" { V* K9 q$ m* G
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
% \; O( h+ M2 }' D/ z2-4 人工智能简史( Z9 w1 a& `" q2 y" Y0 |
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联# R3 g9 L1 r3 @6 Z7 @9 ~# v1 ?
2-6 什么是机器学习8 Z u! j- F- }7 s
2-7 面对AI，我们应有的态度 `( ^3 t$ A9 L' F1 M- b4 d
2-8 什么是过拟合# a3 X$ X/ ]4 A' k; F6 C
2-9 什么是深度学习, @: r- \- f) @2 }5 G+ Q; N n1 i7 a
8 U2 D- L7 ^! ^* a$ y( Y. a
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建7 ^/ S; |3 N# v) k6 B
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
. ~, k S+ k2 }7 F/ }- L3-1 什么是TensorFlow
/ G* K( f4 \9 F1 L" f& Z7 W$ P3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
: \" C( A& ?1 E+ C! t3-3 如何学习TensorFlow, s; l% j0 ~. i5 _4 r
3-4 TensorFlow前景
; R( ?3 k( o0 I8 J1 Q3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
t9 m( C2 ~" n2 Z+ w _9 E9 B3-6 安装VirtualBox
, E: ?( c; @4 G. a( [3-7 安装Ubuntu7 y) {" e* f# |1 c8 x
3-8 配置Ubuntu系统
* v% T) s5 B4 m" e3-9 安装Python
) _! v- T- u- v4 G) F3-10 安装TensorFlow（上）, R0 B/ ~) ~5 y, ^. D
3-11 安装TensorFLow（下） r0 Y( f" W0 r
3-12 安装Python类库
( V# X: ^+ K$ u+ O6 m
& D. H5 E0 B0 k6 z6 V第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
5 b1 o0 s$ V! c2 N8 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TensorFlow
Z% S) @ W! v4-1 从HelloWorld开始
$ P% V7 i8 r' y2 m5 g5 K4-2 TensorFlow的编程模式
& ]3 K$ K3 P H/ _. j% s4-3 TensorFlow的基础结构
0 ]" c: H# n% Q0 G4 b8 O4-4 图和会话$ w* I* m- v9 p1 n/ ?5 I
4-5 Python常用库Numpy的使用
( j- V/ U1 J% B- M/ p) N4-6 什么是Tensor（上）
: g C @& O: O; R5 ?4-7 什么是Tensor（下） c: [8 S& G8 l" w0 m7 z
4-8 图和会话原理及案例（上）7 n- Z! L' N0 n/ l) S
4-9 图和会话原理及案例（下）2 h, T- ]: u# l4 t3 E( @' f
4-10 可视化利器TensorBoard（上）2 ^( G& x1 J% A' t, f
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
) y' ^! X$ D% f" Z `1 ]8 N! d4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
' ^8 ` n. K. e: `6 }. d& H: T4-13 常用Python库Matplotlib! i2 E/ s' w$ P' P* w+ |" Z. l
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）6 j6 A& p7 G) k+ i
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
8 T" ]1 p) t) |2 V/ f2 M' g" `4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
1 ?5 R1 a; f0 r) }4-17 激活函数（上）
5 h+ \2 v! c& Q! V4-18 激活函数（下）
% ^$ G+ q. l6 W4 g+ p p4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）( v1 f. ~( s4 U! f N
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
3 g( |; L' T. _7 d3 ?4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
2 K+ |' ~* ~/ [' x- ^) j' T4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
' P" I' o# s1 a+ a$ _4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
. C u! u& n' U( ?( V- o4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
9 _; O5 G' Z' l4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
; Q( O, i+ w. I ?* v4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
0 L c( k+ ?5 w' l4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1( o, F% f# J% \% n
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2" {/ W2 x! B, b6 u" ^7 _$ e
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)3 D. y3 w: b+ g7 P- `
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* `6 t6 v2 {% X$ p* D
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
# H8 V0 D# c9 K% ~) D4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)+ l0 [' ~. \! f& j$ Q% }9 d
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)8 j) N- h+ ]( k+ q$ @( M
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
1 n; K/ q; _2 z7 r. |& o& v4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
! q$ J2 p) p- X- s8 r% p$ j4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试( I: H6 Y% X$ k3 P3 N( L
& @, Z4 u0 h0 ^% M Y0 I5 V第5章 案例一 会作曲的人工智能1 R* b. i/ a$ G! g1 A
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
% d' n D N _2 S5 E `& Q6 p/ r+ |0 V5-1 背景和知识点简介
/ D, H# ]5 l+ W _3 z1 D$ \7 S: D5-2 音乐和数学的联系5 H. a8 `3 t: X/ d8 n
5-3 什么是MIDI文件
3 _: `' i1 m: m1 p2 D; |6 X. ?! U2 Z5-4 配置开发环境4 o' S3 J0 p% H* H3 T
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
7 h+ s/ M5 @2 V# u$ |" j5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
0 u4 _( d) q5 g8 F [5-7 编写整个神经网络模型
1 w1 H& d9 T! R; z$ H: H' T5-8 编写从训练文件获取音符的方法5 ?6 S* y; w& T& s- v: l# G$ u! l
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
, H) m- b$ I& `1 o4 B6 {7 V5-10 编写训练神经网络的方法（一）4 j+ S# o' q& o5 u
5-11 编写训练神经网络的方法（二）8 R9 h8 x, K: z
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
7 z. m0 S% b7 c1 q1 q5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
- y( E. q8 t% _/ c, I: V5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
6 W8 ]4 ~4 v O N6 h9 u8 i5-15 纯TensorFlow版的预告" R- K+ ^, N& G- ^, I
5 r" z* q8 H8 ~) x( c7 [2 X第6章 案例二 会Photoshop的人工智能* a- j# Z1 _1 x1 ~
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
# r" w, v) f' Z. w1 w7 s c( p6-1 背景和知识点简介
( v7 V3 e) a, u6-2 配置开发环境
7 ]$ F6 Q+ R" L2 Q6-3 什么是GAN(生成对抗网络)1 y5 y$ U7 b7 x7 n
6-4 什么是DCGAN' z) e$ L5 ?! e9 d1 @ o" ?
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
7 G/ j3 N% N: s6 m6 Z6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
7 v6 t( V# \! v6 P. E6-7 编写DCGAN中的生成器模型8 i4 F' ~. L! K) q+ T. z- d9 k
6-8 编写训练神经网络的方法（上）' T0 f1 ?- K; _
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
5 U; Y6 N4 f" A3 A& ?& W3 I4 ^8 D% q6-10 编写神经网络生成图片的方法
9 ^* L3 f$ K0 Y9 @6-11 代码完成和测试模型: V3 j/ D# {8 I2 V
6-12 纯TensorFlow版的预告* T) f' R. n5 U9 M ~
9 R+ v; X( a5 z* ~7 s8 ~/ ^, r第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
3 @3 Z, [( d0 i3 C9 h: p1 C6 ?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1 @$ F4 g1 M: Z0 g4 F) W2 r7 U- c5 s
7-1 背景和知识点简介
/ [# U$ Z% O, d3 ^9 |7-2 强化学习的经典实验环境
" `$ u5 q5 v7 h# \: g6 m7-3 配置开发环境（1）+ ^0 Y3 z3 b2 a0 O' N. V
7-4 配置开发环境（2）
$ |4 ^1 C3 |8 a1 i3 C) s% o& y' t7-5 什么是强化学习* x( H3 ~1 p9 |5 Y& }! d
7-6 什么是Q Learning6 F9 |1 {8 @5 `9 d4 k
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
9 m! A/ U. `- L+ Z7 C% ~7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
& d) f! ?" A0 p9 P+ v2 C0 }( V7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
; y7 ~; p! p/ z; ]) I: o7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
% _& H s4 L( X/ g7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
/ i O8 T7 @+ ^7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）3 d& T* i7 j% n- ^6 q
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）7 F; s8 K9 r/ E2 a S6 N. `
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序5 O; d+ Y4 h4 H: w3 p
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏' U8 s5 I" i! F6 ?" E$ J
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示9 ?& w9 s* d/ F* L+ ^
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
1 @3 q# @$ u. M5 }) ^( y7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
! g6 L. h! K0 K9 T, l1 @
6 Q3 }. }& S4 j. i9 Y5 d0 f6 u第8章 知识点总结和课程延展
6 l% t5 x+ H* Q/ g- N$ X# G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# q7 o1 s$ @& @" U8-1 总结陈词和补充+ i; f3 Y s3 o$ S) s3 i
8-2 如何学好英语
" Y) _, Y1 t/ J2 U3 x' X8-3 如何学好数学
- Q( ^/ y% Q; z7 R, q3 h8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
: V7 w4 v( P$ i; e9 H( l% ?8-5 深入AI和TensorFlow
# @+ }# U5 l, \ @8 X1 W0 V0 d* ^- M! p( B# {
〖下载地址〗
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4 Y: }; C" g5 e! o) w) ^4 S
& W* N& S$ r3 R& X----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------# C/ u# ~# }5 g9 a# R5 c0 R' Z! v
+ m' D. t" s1 H2 Q5 F- V〖下载地址失效反馈〗9 z* S* o q/ b4 R( J
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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