1 D m* i8 R& L" }/ [3 i- k
# [* {1 y( z/ Z1 }〖课程介绍〗
. L' F$ N+ r$ g' w8 | X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！4 t8 }$ z6 ^& v/ B5 l* o
' A0 m. Z* s6 h6 H+ `" \
〖课程目录〗4 b) \2 D- F& l3 J
第1章 课程整体介绍
0 f- n: n# s1 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, V. D/ j A/ V: k- s- I
1-1 课程整体介绍及导学
) o- o# K4 [3 V3 Z6 T
2 \2 p+ ]( y4 p1 T) s/ f5 A# F第2章 人工智能基础知识: Q- j. j( M2 I! h' q+ {4 g2 p! ?$ `
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
. Z3 {" B' ? y# y7 s3 ~2 \2-1 什么是人工智能 试看5 Z' q D7 Q# Y4 Q! B
2-2 人工智能前景 试看
; l2 s2 l. M f/ A6 e2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看9 f9 |/ {0 }1 b' a' C
2-4 人工智能简史
3 e; P; M4 s" Y! K+ c2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
7 C! u3 J. E. j: p. o2 ^2-6 什么是机器学习: e4 t9 M% v. y4 |5 X" m
2-7 面对AI，我们应有的态度+ Q s, b9 b: @0 |6 d+ l
2-8 什么是过拟合
# w4 d6 }1 t4 }/ r+ w2-9 什么是深度学习, ~1 A5 v* @ \5 \
. o$ J. A& f, C$ [% Q
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
- V0 r6 T7 x 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( j/ \+ X" n' K
3-1 什么是TensorFlow5 ^6 F5 x' C4 ^+ E4 b
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1% z8 C6 i3 {6 j
3-3 如何学习TensorFlow
$ f9 l4 d6 S2 o2 a& a" Y) O% V3-4 TensorFlow前景
+ B" _6 g! Y+ p$ |+ E# k- g3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件4 J) Y4 {: T- ?4 h
3-6 安装VirtualBox* {& e- ~9 e9 V; u
3-7 安装Ubuntu5 P1 h; E% W Z% F" R
3-8 配置Ubuntu系统
( r5 A( L9 y' C& ]3-9 安装Python; [( L- c% \* M, }- J' K
3-10 安装TensorFlow（上）
2 f- Y# H' C/ b3-11 安装TensorFLow（下）
5 d% E3 Q3 S7 Q( c3-12 安装Python类库
) g4 B [5 y* Y: Y$ n. G8 n; S$ a8 q4 [% W6 Y3 z) |
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
7 @& ?8 N i/ G/ PTensorFlow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+ Q$ W! I" a3 q7 Q( b* _
4-1 从HelloWorld开始( d2 W2 \1 g* Y1 O5 p! J
4-2 TensorFlow的编程模式% {' ~6 Z) @+ D1 M8 Q9 W
4-3 TensorFlow的基础结构, j6 b3 p ]# g; _* h! k: r
4-4 图和会话 ^1 @6 k4 X8 U }) A
4-5 Python常用库Numpy的使用
' f; `/ J( @" {8 r/ k4-6 什么是Tensor（上）; T8 n. t/ x8 f9 f
4-7 什么是Tensor（下）: G0 n3 A; \ j# L
4-8 图和会话原理及案例（上）1 Y) Q. y$ F2 N u3 O
4-9 图和会话原理及案例（下）9 s& W8 e3 l! r! V" C
4-10 可视化利器TensorBoard（上）. d( U r& q- G% _" R h1 O& r
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
5 L5 k+ }" U* [* Z- l* X: Q, Q) s3 ^4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround: H8 Y8 ~! T; _3 S% w
4-13 常用Python库Matplotlib# N5 x/ n( p' i- d- i* H" O/ W
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
( l4 d/ L. m6 q$ Q. b4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
B, O5 S% P/ S8 U) [/ y$ X9 B4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）) ~# w8 q7 ~1 r. _7 J/ L
4-17 激活函数（上）
3 ~, a0 Q2 x# h& I1 b* v4-18 激活函数（下）
* F; o( Q6 T) _$ u4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
9 `; _' S" c7 G$ l" n: e4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）; U$ V' Q& T# \) W* U
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
$ j2 g1 V8 _2 D& U: e8 F4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）1 g& y! f! Z. `6 p
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
, y6 ]; a9 j/ J( i; b U6 Q4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点, o/ u) t, d! ~% a# m
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)% B% R6 `) ?* A5 ~
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)% }, o* s; k3 }, Q* u8 R, C
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1' Q$ Q g" I8 I
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2. j+ q3 M+ h( I" j: D
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上): z& z+ A3 M! r6 J( K% @
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& b3 R; a+ S9 F- `: m9 e; l
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
6 q- j: i1 o, m/ B2 C4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)$ W( {2 y7 U! f2 v3 P
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)3 H7 p/ ]$ N0 Y% H8 B6 |
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)2 t9 t( Z+ @$ N9 S+ O% a# m
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法3 P+ E' a `* h
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
`* o% ?: q9 A/ y- Y6 ^8 V$ r g
+ p" L5 t3 \2 D( V i第5章 案例一 会作曲的人工智能7 Z& L. d( O' H& a2 T4 a( x: i- @
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* Q4 @: ~* g$ a M" J5 Q
5-1 背景和知识点简介0 h* K+ s2 h. F
5-2 音乐和数学的联系; m3 H [9 ]+ ^- w7 z
5-3 什么是MIDI文件" I$ U; Y, t, x7 V4 w
5-4 配置开发环境$ Z( Z; P% }7 v9 [# W O9 p; e, W
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法8 i2 I2 f( H3 u8 G
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
# b8 k/ w- S' q5-7 编写整个神经网络模型/ x+ S: ^2 T; z" A( S# [
5-8 编写从训练文件获取音符的方法# [) {* ~. W) K$ d
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
) c, g. V' F' |2 P' {+ p5-10 编写训练神经网络的方法（一）
& w" i7 B. q. [% ~5-11 编写训练神经网络的方法（二）
$ C8 G" j1 g8 A7 d* |8 z5-12 编写训练神经网络的方法（三）
5 V7 i% m1 W; Y0 [ T1 X, Q' X0 B+ d5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
3 I. s ^8 S% ?5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）4 ?+ t9 Z* \' E/ |
5-15 纯TensorFlow版的预告& p8 W {3 j1 V1 t5 P9 y) M. u
; `. i' j( T" r6 o4 P
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能- c; ~6 [+ P. H
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 S" I* [# J4 `. \ R' g: H* V
6-1 背景和知识点简介; m3 y: c+ C! J4 l# q, X& u# S
6-2 配置开发环境
n& V. d; v N7 ?0 \* h8 O6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
- @* b7 |& s) S5 Q0 P; X6-4 什么是DCGAN" n& R, O; b' l# F8 o& r: p
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）" _- z; p# b% Q4 N
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）1 @, s( `4 N* S7 z6 J1 ]0 R. D
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
3 {, {, ~2 j4 @% x! g6-8 编写训练神经网络的方法（上）' {- @& Q x4 M; E
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
$ g( x4 F; T( q, f6-10 编写神经网络生成图片的方法
" {! a# q8 a D% e* i6-11 代码完成和测试模型' q% I, P6 W: Y
6-12 纯TensorFlow版的预告2 N( F, C7 f% w. w
0 d9 a* Y1 M* ` l" O! V
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能" H' @) V$ H3 M" ]& G& ?* 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& y( E; C/ e4 b/ N3 M/ N& h
7-1 背景和知识点简介
( ~) c4 X& o, S( Q+ P) H8 s8 V0 o7-2 强化学习的经典实验环境: R; \6 M* ^; x! u
7-3 配置开发环境（1）# ^+ s0 V4 n& d) Q3 K" ?
7-4 配置开发环境（2）) L l! k) M0 @ O# O* D
7-5 什么是强化学习
6 ^( N8 g/ z4 _" h2 \" b7-6 什么是Q Learning
. C: I) i1 O- R8 l, D7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境: ^& n/ f3 J' R5 V8 j% g& o
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）' k; v% f& h8 s, x( H
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）2 V( w( _$ O' ~/ |) \4 J/ A8 m/ [3 j
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
& X7 @; Y( r! L* }' u# Y4 m7 P& ^! ]7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）: D# r* D3 ~6 \1 f2 M
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
9 y2 b' V; t% x" S4 |7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）% K( q9 {* x& p2 f. a
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
$ P, `3 i3 M+ V/ T B9 l) A7 u/ n7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
/ c t, \' h; ?' a, k, Y! Q; H7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示1 u% E! D- w# h0 O1 K% ^
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境% {) E$ F, ]3 K0 o. ]) Y
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序! E; B% ^6 V U$ [2 C
" y* H8 X4 m5 c# j2 f" S
第8章 知识点总结和课程延展& b ?+ y( D" }4 u( [ h
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。
9 r: R; A, v, P* _ e- m3 ^' A; v8-1 总结陈词和补充 P/ d3 W; |* t1 C5 R( m5 N
8-2 如何学好英语+ q6 J9 g8 W: f3 @& U3 ?
8-3 如何学好数学
% W) G* F, X9 r8 l( r ~) k8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结0 y) `6 j( }% n& ^
8-5 深入AI和TensorFlow3 r+ s$ {( _5 Z* E3 t8 p* d' _) O+ G
2 G# _/ L# T9 F; W# ~2 e% C〖下载地址〗
$ S4 K! R; j9 r. f6 d: C) x; k8 O m* N5 z
! K# [5 S$ k7 x, x* x5 P; h; J( u I8 ^* w
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------- q# v1 E5 O# n/ X+ r# u) M
i; _& V8 p& p( ?% ?" v6 j〖下载地址失效反馈〗( B( B5 J! @8 b# ?" J; _7 ?
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/ ^$ _7 C- U0 z+ @3 A' _6 T0 X0 G6 i
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