0 M+ \$ k$ u, h: I
2 b3 v. Z: f9 b〖课程介绍〗
1 s _3 m! a }8 Q( k6 i1 o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！. c1 h) Y5 \/ m- ~
* l. a1 L: F0 G( F7 n4 y0 i; D; j2 O9 i〖课程目录〗
5 p, @2 s! w0 P6 Q- M! n! ~第1章 课程整体介绍5 M( l1 H6 V4 |1 t' l* l# x( q
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
+ ], S/ P! x1 X0 o. u. k. E1-1 课程整体介绍及导学3 j1 h# b& h! y
3 p; f& `5 u- W# F |
第2章 人工智能基础知识
9 u2 ^3 i/ s3 i, b: [5 X. 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
; v1 S& G0 W7 R- ~1 t2 {8 C( @2-1 什么是人工智能 试看$ P% B0 p7 {" U+ m
2-2 人工智能前景 试看: M7 W/ _% Y4 d) a' ]* y8 F( h
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
( r+ g* v3 v" t7 X3 C2-4 人工智能简史
3 l& B# p5 ~9 P& m2 V- @2-5 AI、机器学习和深度学习的关联- a y o+ I# b( [1 ?( Z
2-6 什么是机器学习
6 ^# @4 `" _1 ?# F' |/ y( ? \% y2-7 面对AI，我们应有的态度, C8 S% C6 E% o# D- P! \) \ P' I% b
2-8 什么是过拟合, a/ z7 ~& r. R
2-9 什么是深度学习 k4 @) X! B$ B
: L* l5 [' w" B8 ]" v
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
5 `) O* C3 T: n" O5 v9 x# qTensorFlow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 q: ]1 i) L5 ~- }+ e- B" N% N w. u
3-1 什么是TensorFlow
+ b' J5 q! U7 l- r+ _8 L. ?3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1& a2 v/ z: \8 b# \
3-3 如何学习TensorFlow* a3 R) ? q7 u$ O$ k
3-4 TensorFlow前景5 v4 g I9 h" e. O3 ?/ L/ F( u8 Q6 b
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件 s7 ^" ^( C, {5 x, d
3-6 安装VirtualBox& a8 f/ t( ]3 f7 }1 }
3-7 安装Ubuntu
/ E" j& Y! z: Q- i$ G3-8 配置Ubuntu系统
9 z' Y3 e4 F/ X6 \/ i7 r3-9 安装Python3 I0 s2 c* M* ^* t( ^8 M- G8 l
3-10 安装TensorFlow（上）
- G( U+ u- c8 d+ [8 \+ }3-11 安装TensorFLow（下）
! A3 a3 K8 P1 A" y3-12 安装Python类库; r, L1 x+ j; D l
5 N; m! D5 j/ h! z8 \第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）7 f) a6 T$ B, Q4 `
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
; K* [: Q5 H" z8 R6 U4-1 从HelloWorld开始
0 E2 r: b5 y5 K4 W0 b1 }6 g4 V4-2 TensorFlow的编程模式 f! a( b8 E* T( C! A) ?, @
4-3 TensorFlow的基础结构4 {1 p; P! I+ _
4-4 图和会话8 P" @& g H" t* [0 b$ @9 @$ V' v
4-5 Python常用库Numpy的使用9 C- p; I! k o. ~% h4 R
4-6 什么是Tensor（上）+ Z- F1 g6 f3 B2 I7 H k8 G
4-7 什么是Tensor（下）& k% H- V: w+ O# q
4-8 图和会话原理及案例（上）* G/ ?. S' j5 ^5 l# c5 m
4-9 图和会话原理及案例（下）% A* l: w( b6 ~. n$ n* c" o4 p, o
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
' A# E$ M) M# G6 P0 n4-11 可视化利器TensorBoard（下）3 Z0 y" A: g8 N& y, L
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround3 C4 Z, ^* h; L8 [. X4 f# l
4-13 常用Python库Matplotlib
6 s$ d. {! W9 z; d: S4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
% i1 \' _5 Q' ]0 H$ {/ m/ c4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
2 B6 b1 ]4 B3 {: q: h! R% M4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
! y/ w0 K- j/ ?5 n- C4 ? v4-17 激活函数（上）( @5 Q* f, J) C: F, ]1 D
4-18 激活函数（下）" B" f8 y3 a+ J# F
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）" a" n6 G2 [5 C, b$ v' `: x
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）" B! h& u, ~; u3 [, M# x$ @
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
: u4 ~. }. E9 v/ C1 D4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）& c1 Y6 f+ j, L. M h
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）) Y$ V: ]% {7 H# D, U6 f8 L
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点% x' [# ]% Z$ Z2 T
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
: T9 ]9 G3 U& [7 N5 E$ h2 C4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
' x' D1 j% H; B" z4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1/ f% B5 o% b$ { b# m
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
# a& K+ {3 R6 A |1 S K7 b4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)" v* y* j \1 O: H# {
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 s+ X! x2 z8 y' ]/ i2 @3 @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
( o3 o# U4 J- z! g! X( h' I4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)" }* `7 B. c: n
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上) _' `0 A! `% K0 `4 _7 L
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)3 r* I% Y% V) |
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
* K; x5 l i( I4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试5 u7 z0 c1 [; W* Z/ [& F
d& e$ n7 ^, ^" l% M6 d. `6 e- f; Z第5章 案例一 会作曲的人工智能
. e4 q; T1 ]6 B6 ^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 a/ T1 [. j7 F$ ]; S7 W+ C" J6 w5-1 背景和知识点简介 i! {$ I8 `% G
5-2 音乐和数学的联系( h) L* l" l, k# T
5-3 什么是MIDI文件* L( J( M( d! A( ]7 E
5-4 配置开发环境
- G7 L& h( _! {$ e* m* w. I5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
' W0 P" {- d4 L* x5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法4 V3 ]) M) Q4 t# e
5-7 编写整个神经网络模型
: j# ^: {' o" p5-8 编写从训练文件获取音符的方法9 d8 P1 r2 h+ T! H9 \- b6 L
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法8 e9 P9 @& ?( [: w& e- J9 a$ i
5-10 编写训练神经网络的方法（一）7 g a' o0 K, _
5-11 编写训练神经网络的方法（二）& }2 E( ~$ j3 y8 W
5-12 编写训练神经网络的方法（三）& A& B/ c) W+ G
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
& t6 I* _; V' g( k- ?5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）4 F; T) m: s' T& ?
5-15 纯TensorFlow版的预告
7 t7 K9 v! H8 e( K, ?5 b. m6 C, P0 p. _; v& u! m4 ?7 b
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能3 S$ N3 B5 t; s$ f
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
, f( G6 v5 N( u% |9 d0 V+ I0 ]6-1 背景和知识点简介
0 a( G' w' q* n1 h2 [% L6-2 配置开发环境9 k) ^) K$ o) w5 `* f0 u( I
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
_$ T+ v/ x! y1 S: [7 b! w6-4 什么是DCGAN
& h$ W/ C$ [! }6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）# [ q6 a7 Q) T6 r0 M9 X
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）) \! @/ c& R; P3 \; ~! K
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
( [1 S6 H K. p( ?. \! k; `' e8 |6-8 编写训练神经网络的方法（上）, C7 R! ^1 u0 l7 H+ _8 Q
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
* t/ n6 R6 H% ~, V; R) V6-10 编写神经网络生成图片的方法- g+ j8 |5 ]9 S) P
6-11 代码完成和测试模型8 t; y5 E: N* \* ?4 B& ^
6-12 纯TensorFlow版的预告7 Z) h9 t2 A4 V, s4 L
: N9 a! u/ V. @) ?, v% \第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能' k) E% K3 [& D" ~" X! X% \3 ~
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
) Q# \) `) ~9 A4 _) R0 D7-1 背景和知识点简介# S) G, C* W8 F* R O; O
7-2 强化学习的经典实验环境
7 F# b5 O7 p1 h" u- a7 ~7-3 配置开发环境（1）7 z1 _4 f. k+ @& i: x
7-4 配置开发环境（2）
4 A }! J! D$ ]# Z4 K/ b$ m7 v( }7-5 什么是强化学习) ~: g' b# E$ C3 o% Y& g
7-6 什么是Q Learning
& o/ A [% R ~6 ]6 I* F7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
4 K7 M, s$ Y0 L! T- O; R( b( s7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）0 f, U5 l4 {2 L7 d/ C r# y
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
5 d3 m6 n9 o. G, u4 ~+ H+ ?+ _7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
% n4 T8 |9 o6 b2 Y' s7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）6 m4 H/ d1 i# u% ^# @; e
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
S, l7 s9 w0 ]7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）+ i4 y0 L) a& g J8 Y& | A
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序" B! J/ U. T6 s$ F6 `" `% U% {$ J& e! A
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏' z# d/ q- r# w; k" ]4 q9 F
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
! w$ I! m0 T4 ~' M. ~7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
! U$ P0 Q$ O- y, L4 j: v+ G+ l+ }7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序& s* I# }0 \3 g+ {+ m& u# B u
2 I3 {' j9 h" a$ u6 B# l) R第8章 知识点总结和课程延展, |5 I. n; l$ M* q2 \6 X5 o
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。
) c4 ^0 V4 b) _4 s. m+ C8-1 总结陈词和补充
. @; I" F& l5 }) Q; Y; a/ I5 s8-2 如何学好英语* V% Y( a* r5 I0 k( Y- k7 @. t6 J
8-3 如何学好数学4 d2 W+ y1 I# f4 _% D4 {- M, G
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
( e; ]% @9 p+ L) T: L' p3 l2 P7 H" C8-5 深入AI和TensorFlow
; Z, I7 e8 f1 D3 @
5 S* m9 J& O' o4 |1 G〖下载地址〗
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& L3 R3 B( C7 o6 ~3 w2 R) q, l; k+ f' ]9 s, d
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! g/ B6 u( H0 q3 J' k+ F
〖下载地址失效反馈〗
) R8 h# t6 W6 B3 |- j! ?! T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) T6 s8 A; g, R2 D) l" y0 F' Y5 ^
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