, b# ^. [/ s: D, q6 \7 F! X4 }( e, ?+ F
〖课程介绍〗* p* Y b) t+ `4 R$ N
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！8 p- Y ]! f0 ~* d0 B: ]. o: ~ L
( J2 F- l5 C6 M8 m; ?. Q〖课程目录〗
% [* t3 ~- L2 C$ x* w* K+ b$ j1 t第1章 课程整体介绍+ C# `% N5 L! f; V. u! k* `
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5 J: ^$ _! u3 x
1-1 课程整体介绍及导学9 h2 M. p' A7 A) ^
( ^! |* \+ X1 D' R$ W4 c, ~
第2章 人工智能基础知识8 O2 W* n; f+ I; V) k& b
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0 h, ] p2 q- _# L2 }' J O
2-1 什么是人工智能 试看9 I# |. F2 a/ j% _7 P5 O$ V, ^
2-2 人工智能前景 试看* ]& E" \# w! o( y
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看4 Q& `$ q' j, @; H
2-4 人工智能简史8 d5 q+ f8 n, A! h+ J
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
' K, @( N2 _1 Q- F. j& S2-6 什么是机器学习
. K8 t2 \: \1 n4 ^/ H7 _2-7 面对AI，我们应有的态度% j3 A5 @9 i" v: D* @/ d+ }
2-8 什么是过拟合
3 S0 }5 u# r- Y/ L2-9 什么是深度学习
2 K& l7 I& _5 z( U. p
: K" R0 H F4 A( t2 F% d7 u7 x第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建 W$ U4 |9 |/ [1 i9 h; Q m5 {
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9 E, c2 Q/ b7 S, z( b
3-1 什么是TensorFlow e8 _1 z# h/ |, }
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
' U( n8 Z6 q% R1 M& F. G$ |9 V" v2 y0 v3-3 如何学习TensorFlow
0 n4 e3 ?, A; N- A; J3-4 TensorFlow前景
# P1 V# {+ m- B5 t6 }: ?7 C" B3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
2 V4 _5 h& s6 C1 M3-6 安装VirtualBox' ~% Z. V' h6 R
3-7 安装Ubuntu' s: _& [" X, z( u4 H
3-8 配置Ubuntu系统! j# i5 ^" K. T; ~
3-9 安装Python
s Z- z0 ?$ Q+ Q/ E4 `3-10 安装TensorFlow（上）
# `7 G6 g1 i7 s Z9 ]$ y; l8 C9 N3-11 安装TensorFLow（下）$ P: H8 m- }0 m& }
3-12 安装Python类库
$ s$ K5 U. ?: o5 e+ }+ c' s' U* a3 ]: J0 B# G! p6 C( R
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
+ u D% g" {& q: Q; v/ M9 }' d" {; r/ BTensorFlow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
+ b2 |9 y8 d3 t' [' @: Q; y( d# V5 w4-1 从HelloWorld开始9 z* D1 I( R! O! f, [( b+ O4 V
4-2 TensorFlow的编程模式2 _/ S$ d% r( R* }$ h7 f! c- t8 ^
4-3 TensorFlow的基础结构
, C6 Z! v0 K& e4-4 图和会话9 b# A" q5 M4 h5 a% N
4-5 Python常用库Numpy的使用
1 j' ?4 K' X5 b0 V5 |/ [% \, f4-6 什么是Tensor（上）6 a/ u9 k- o) \+ ]
4-7 什么是Tensor（下）
. `( C) ]8 N0 ~3 U9 F4-8 图和会话原理及案例（上）
' I4 y- o% R" y" d: n8 B d4-9 图和会话原理及案例（下）
0 D1 R! I% H0 s; T1 O! t( k; ^2 p" O4-10 可视化利器TensorBoard（上）
; G8 n7 Z) K1 Y4-11 可视化利器TensorBoard（下）' [ Z- T# e9 G$ V; C6 N ^' Z9 d
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround9 }3 S! w. y' j) d
4-13 常用Python库Matplotlib; Z" I K/ x" f2 X
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
- ^3 _% O1 {( D* [0 {7 P4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）7 {! m( r. x& H4 p
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
1 j3 N4 S% c% n2 I; c8 r: n4-17 激活函数（上）0 j' z4 J: t: d5 t! T) P
4-18 激活函数（下）
' d+ f& A3 u! o1 ~4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）( n* J7 a! A* Z1 R+ X4 t9 B, `
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
+ o G1 n, o+ L4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
" g a% Y$ d) G6 b* N4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
+ |* ~! @4 @0 w& k4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）1 s6 V" |0 _1 E1 s- P" h
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
. @" ^+ j( C% h* H6 Q2 E4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
3 _$ @1 K4 S( [0 t0 F4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)' C! _8 F/ W; B5 a9 V
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1& _# p" R* ^2 h# @& D
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)25 f5 U& H, ~# ?7 [, K
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上); N2 G) P U f6 d5 P/ G
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/ e/ e+ I% o6 g
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
" {3 T0 v( u. ?4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
' n: F* h0 g2 |9 ~8 |6 E4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
; Y8 P! d; y u3 ^4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
6 U, v2 a, b, k; H4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
# A9 \* e7 o E. O6 Y4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
( p' V* q7 Z- d+ C
+ A" x/ P& K% [. C7 D第5章 案例一 会作曲的人工智能
' W. b O! v, U6 C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8 |- I, D4 o. P7 J% [+ s1 F
5-1 背景和知识点简介& B" ]- q& t* a# k
5-2 音乐和数学的联系; n- C$ l7 ~5 n+ C6 L( e$ H, j( l
5-3 什么是MIDI文件8 f& n: Y2 V- w" T
5-4 配置开发环境( Y$ o2 H# [1 ~! D0 \. H
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法! }- m1 {+ N% Y, ~ f1 a, Y
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
" O5 i; Z3 B U0 P/ H4 B2 u) {5-7 编写整个神经网络模型
$ K7 V% p2 G# g/ x# n: J: h Z5-8 编写从训练文件获取音符的方法
0 y8 q7 N9 b: e6 }5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法) [0 E. S8 k! @! \& x! c3 M, G- A
5-10 编写训练神经网络的方法（一）& a k! l" p, X2 M# u* z
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
4 T/ E+ l6 E$ |4 j5-12 编写训练神经网络的方法（三）# V8 t1 U3 z7 e3 w+ A {7 S' U+ A8 v
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
- l% o- p) [+ F b5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）$ @. ~3 R# x% L3 P6 J7 }. N" d
5-15 纯TensorFlow版的预告/ g' P- Q. j7 o0 q1 p3 R6 ~0 p# @
8 R! F% }, f; z: N; v1 D4 J第6章 案例二 会Photoshop的人工智能$ P/ U! _' Z2 A& Z' W/ T2 L4 z
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
# W- M& g& t% m# {6-1 背景和知识点简介! H( Y9 {7 U! Y# B" D8 V& p: K {
6-2 配置开发环境& O# O7 M; I2 V4 X- A; e4 l
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
" P/ X9 F( s; k6-4 什么是DCGAN
) [& I/ U% U6 O6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
7 s" T' \+ {/ M. R0 R6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
& ]. V. h5 o1 a/ O9 T! q8 l9 F6-7 编写DCGAN中的生成器模型
. `+ \. g& K1 d+ D8 G: q; j. D6-8 编写训练神经网络的方法（上）6 R, [4 W. Q4 o5 I4 T- L5 G
6-9 编写训练神经网络的方法（下）+ F: s/ s% u; u4 s1 h; [6 W
6-10 编写神经网络生成图片的方法
# c1 G' K" |( r& H6-11 代码完成和测试模型2 i) H D6 Z" ^# a7 m
6-12 纯TensorFlow版的预告. {9 l6 l0 [" V3 `0 {$ p$ ~
+ y2 z. \( R' u. k
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能 W; z. z1 j+ n
结合深度强化学习中的A3C实现会开3D赛车的人工智能，学会自动驾驶：背景和知识点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试$ |6 S' w$ ~% E2 [6 W" B
7-1 背景和知识点简介
( p& I2 o8 ]$ S0 g( Y7-2 强化学习的经典实验环境
. n* _% Z& Q, P. o {+ b0 @7-3 配置开发环境（1）" ]8 I1 M" ? I6 r6 @. D
7-4 配置开发环境（2）6 H! V2 H" k4 C% w* |
7-5 什么是强化学习
# \1 B$ t. \) G# R5 q# _0 X& r7-6 什么是Q Learning
, J* S& i, _( K0 _; Q7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境6 s. _4 x0 P+ R4 Y f
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）. P* }" ?& }# h4 N, n9 V& P
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
* w6 J9 \8 B4 V+ ? a7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
8 `" _2 s% S Y. W7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）* Z- \3 g: ~ e' |& z. C
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
, }& ?' v: V) [7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
3 k% j! C$ l# m" r; Q, p4 o7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
, M/ s" g5 n) G' t' j7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
, x9 Y1 a8 m! W( i. k) x$ `) n }. X& V7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示' T/ _0 F5 E% x8 D3 r h4 a
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
9 }/ w+ |/ `" B& R7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
" O: O* J |: o* [$ _
3 k" N6 }2 Q5 X5 @第8章 知识点总结和课程延展/ p% E- o2 E% E( ]) P1 p! V
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。
. p0 M7 f% w' h- X- m2 o; h8-1 总结陈词和补充3 o5 i; f4 k, r6 R L6 B1 s! _
8-2 如何学好英语$ Q) C9 w6 N# b# T" p
8-3 如何学好数学% Q; T$ U6 }5 \. }
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
4 }- |$ _; v+ s" X6 t( o8-5 深入AI和TensorFlow0 _" T% F# V8 m4 M0 d. t- s" j9 g
# F5 r( B7 Y, I# u- h〖下载地址〗+ W# @8 T' a, \' Y1 f
/ b- D1 O5 v% a
( ]- ?1 @6 O- B% c8 E9 I9 E2 }! s
% m' I4 Q6 M# w, N9 Q----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------1 j9 c9 i% w1 q; T' V( r! v! `+ h' J
: @& I) R2 }# E+ n9 h$ O〖下载地址失效反馈〗
: P8 V+ J; L1 |7 F2 z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.com9 I1 w% _/ Y& l) X, V) v' E1 F
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