2 f3 `6 v) q2 H/ n
! g4 V& T* B: }6 d0 g. J〖课程介绍〗
" V' X9 A9 ~, J5 d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！! I9 n8 K/ a7 s3 l8 Q* [+ K( ]
6 A- T6 y9 ~% e: V: E〖课程目录〗
/ L3 m" A- v. U7 T第1章 课程整体介绍- W8 e' t U( U( b' a3 ?
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! D, R5 U s- h+ W7 [6 d! E5 _- K% {8 p
1-1 课程整体介绍及导学9 ` u3 U& u5 M1 n4 x
, M" y6 _" J" a+ M6 y" W2 f第2章 人工智能基础知识% O- K4 o3 n/ y2 X
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
% J$ u& M0 { x, L3 `" Y# k2-1 什么是人工智能 试看
7 h( R, _ N2 d" H3 x/ j5 y. V) s2-2 人工智能前景 试看% M; G# ]2 {5 `2 g W
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
/ e- M& C8 k7 s4 G; c: V2-4 人工智能简史6 D/ O# _- J7 M5 G2 S- w1 j
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联$ l- Q, x0 S6 h0 r- f1 q9 \
2-6 什么是机器学习. h" {4 U, L% [6 z# _& H3 Y
2-7 面对AI，我们应有的态度) E; N+ j/ u& p/ E2 v E
2-8 什么是过拟合
}9 p; R# X, L' A$ d+ ~/ n% h2-9 什么是深度学习
4 e( L) E* T( U( q) S) ~" o$ U& x6 X9 v/ \9 W
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
/ U. O3 @# ~" L, c# b; U* FTensorFlow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
, h) |8 C. y. ~- ?& ]0 L4 s) o3-1 什么是TensorFlow0 D/ l) _! H8 \5 S8 F& e
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1! @; }* w& l8 T" M# i. T
3-3 如何学习TensorFlow" V6 F; ~* {/ N4 u) p/ g. T
3-4 TensorFlow前景
! G4 C2 k# x1 M! q9 V3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件3 C* {; _+ v8 v) \ u
3-6 安装VirtualBox
7 K* a [5 A( ]3 }& d! }; m3-7 安装Ubuntu
x% e, J9 t8 @) c$ r* D( }% O3-8 配置Ubuntu系统8 j+ P. q- G( O5 F5 K
3-9 安装Python# k, u. o7 t' t$ ?. b+ X, }3 `
3-10 安装TensorFlow（上）7 _) u; Y, h* ]( r
3-11 安装TensorFLow（下）" a6 L; @ p! z6 k: v# K
3-12 安装Python类库2 z* J2 a. d1 O5 H- e
; W+ f4 X" E# ^, N' Q8 _第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
/ d& b& ^* t+ d% N% \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
$ ]% e( M" i. i; u' o4-1 从HelloWorld开始
( X$ |) j7 C5 f9 b1 y( ]) W9 `4-2 TensorFlow的编程模式5 g7 B2 m, s, f
4-3 TensorFlow的基础结构
' I& j8 F! l& T k+ k8 T1 j; E4-4 图和会话
9 [9 ?% n4 T3 {4-5 Python常用库Numpy的使用& A/ Z, U/ F9 U5 a: x* g, o" I- ~
4-6 什么是Tensor（上）+ _0 Z4 _9 g Q/ m" `1 P) ?+ n2 H
4-7 什么是Tensor（下） ]1 v& a* Q- \" \& A" Q/ E7 @
4-8 图和会话原理及案例（上）" |1 [! `5 H7 ~. a
4-9 图和会话原理及案例（下）
4 ~9 q( m7 s( V- p8 g4-10 可视化利器TensorBoard（上）
+ J2 t: q" e! W% }1 `" ?4-11 可视化利器TensorBoard（下）
. _0 j2 U& S$ f4 R4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround, j$ }2 [; w( N, Y" `
4-13 常用Python库Matplotlib
- {4 W1 j4 a8 D- @5 S4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）+ y8 X, I8 _: {' Y4 s
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）& @! P' }; K$ P8 v ^# g% u
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
# h2 i2 m5 B* R" o+ ?4-17 激活函数（上）0 L0 ~% E3 U4 i! e6 o: d* o
4-18 激活函数（下）
. t& L( b2 D3 R* }# I) A& q# S4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
0 M& p/ B- r9 n8 `3 d0 U: g6 y/ a4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）8 V6 P3 w5 B: g+ L$ v( i
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
. i3 I! I% w* ^" ?4 Q4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）& \5 F( L- W6 A
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）$ T3 O) v, o. {
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
$ K( {8 ]# v% }4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)8 ^' |; }! L) y
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
1 ]- c- g% Y. U4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)16 E' k" F, X7 a% L: _, A" c
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
& ]4 _& e' X; n) z$ c. D4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
4 ^) U1 G& M4 a" E1 h2 |4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)12 x& r) f: u; h; B/ l, R8 J
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+ k. p) S3 ]' v6 J, |; D* t6 d
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
4 [# h2 b+ L! k/ L" q4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)0 j3 ]7 |$ ?# M ]
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
9 F) p8 X2 B. ]0 f$ W, x q# E4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法$ v" I! a% c5 d6 X" p( G! a8 C' A
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试4 ~! n. q) V. t# c5 z0 m* d! G
2 P6 x0 {) |/ j: W
第5章 案例一 会作曲的人工智能) S) s1 Q* I, W! E8 h V" \& M
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, a8 Q0 z/ z6 s3 c3 [
5-1 背景和知识点简介: L7 }/ E1 N& Z" b$ a) Q# g
5-2 音乐和数学的联系
. T5 N: X* p2 g+ j+ s8 T5-3 什么是MIDI文件2 y: k. `3 c, S) B! \* D9 }" L
5-4 配置开发环境9 A- w; R: [3 h( d( T& }2 D8 G" Z, Y
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法- c, R# H- T0 @# f2 w
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法& _! {5 g+ W& H: @9 R! C
5-7 编写整个神经网络模型
, h, S* R, g J# i5 ^# M, I' y9 k( k5-8 编写从训练文件获取音符的方法
3 ~1 t* s! P+ ?. ?3 \( }5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
# g# n& |# [; A8 m, i+ V$ P9 T5-10 编写训练神经网络的方法（一）* l0 K# S0 P: e
5-11 编写训练神经网络的方法（二）2 M$ R2 I# ?" j: I3 V, p) m4 _! d
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
2 O+ ^" C* ^" O% R* x5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一） l4 G' |7 V! ]5 ~
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）, ^, M5 {6 L) i
5-15 纯TensorFlow版的预告
% k& A1 U/ i; Z" }: K I0 |# V) z" e v& C, E
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
1 |$ z- j0 X7 n# l% L$ i* c2 k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( S" c2 H$ {0 @- \4 f
6-1 背景和知识点简介3 t5 P! B, x F' I
6-2 配置开发环境- Y: n) v6 p+ H; J: P; |& r0 g
6-3 什么是GAN(生成对抗网络); y' j s) O( d6 L/ A
6-4 什么是DCGAN& y: h/ h9 S* n1 N, @0 o
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
1 V: c8 V) V( G% R6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
2 r1 Z- ~0 j, p9 F1 B6-7 编写DCGAN中的生成器模型0 @/ C4 q6 Q$ h
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
$ ^7 T" ]6 ]+ h) p, c- D6-9 编写训练神经网络的方法（下）- e7 i F+ W, n4 E
6-10 编写神经网络生成图片的方法
# V6 }+ }- W) m* f6 j; t/ K9 c6-11 代码完成和测试模型
# O( J4 _2 o0 e( H0 w1 M6-12 纯TensorFlow版的预告7 k$ ]# ~9 k' B
: T K/ H& o- n0 Z- y1 C/ ~: G1 z: `; m
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
) |; t6 }; k+ e# r- t& v7 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
; d0 H2 H, e0 U5 W7-1 背景和知识点简介
, A0 [0 C `2 \& R* |7-2 强化学习的经典实验环境+ f3 z* V& l4 G% r F: ~
7-3 配置开发环境（1）
3 x( D* C' k/ d4 ^7-4 配置开发环境（2）* Z; B, g: o' G9 s& h9 W' ~ K; d
7-5 什么是强化学习
3 a4 x- b( w& t( i" N- l7-6 什么是Q Learning
& a8 V! s7 E2 V, _' F5 j# j7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
) F* |' j8 s4 B: [; \7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
( ]& V; A& d7 W7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
/ r/ d/ F. Q @+ g5 |7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
0 s$ y: n6 ^$ K1 m0 ?1 f6 _7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）1 R+ S2 N: _7 F
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
7 _1 W% [! ? r7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）% L+ P' t: {7 w* d% A
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序' f9 w4 q% h( b, H! F1 ?
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
n( N1 h# O4 y& X- @7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示, Q1 [2 H! y8 N* u9 T( Y% k
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
' `5 d% f/ f& I9 ~$ L7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序5 S/ ^: B6 x j( }, j
) p0 A! q* o) v/ B( p' y6 [
第8章 知识点总结和课程延展- u o* T- I8 ^) \: j5 y
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。
2 d: L0 V* Y6 n" { l, q. i5 W8-1 总结陈词和补充+ ]4 t: E% x5 m/ x
8-2 如何学好英语: R" m3 ?7 G" c2 ~: I
8-3 如何学好数学0 T+ i# w6 l/ j3 X% j8 ~
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结* h" c U/ L+ b/ O0 y& T( j
8-5 深入AI和TensorFlow( M3 \0 {6 X( @) K K
, I/ ~3 L( |7 x0 B* R* z* Q4 {〖下载地址〗( A5 g0 _/ p s6 X5 j( T: n
$ K u2 A4 h: t, n) h$ j' G. a2 ]) G0 H# h+ r; v; a; u! }0 i; ~7 y
1 r O' ^: j' p, Q' V----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
% \# r$ J0 d. c) U) U
! l6 }+ t% }# {1 h W( ]. ~' t〖下载地址失效反馈〗( J/ X. m# y/ w9 W
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.com0 p8 a" A( C8 c- q
" r O8 [0 Y8 o0 ]( V, ?) ?* T
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