+ K/ y" S( G- Z0 c7 _9 Q
- N, i$ ?5 W; R+ G( E" _( B- S' b〖课程介绍〗8 {0 O3 L. w, s% a4 g% P
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！
$ G7 G1 [6 ]8 d& d/ t2 S% k" G
6 y$ ?8 q2 z" L% W; k, y/ P6 x〖课程目录〗
6 g, s& G1 d$ O2 k7 s第1章 课程整体介绍
. u' @" `. i- Q4 G5 R; A. 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
, f u _9 L5 @- u) d2 u1-1 课程整体介绍及导学7 u0 A, C) S8 X$ R3 \# ^) W
4 w, x/ M& q# B第2章 人工智能基础知识! ]" M4 w% ]+ t) m
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
8 J7 O7 }$ m& s$ M4 A; Q2-1 什么是人工智能 试看
' p) D/ g3 W F; D2-2 人工智能前景 试看
2 L Z% N5 Z! H8 @4 u' W2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看- P: s& \3 i! z; U
2-4 人工智能简史0 O( e. k, g" H1 _7 j
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联/ z* e, ?' {2 \& A& r4 o% j
2-6 什么是机器学习
5 `/ [7 Q5 ]0 E% u5 ^) U' O2-7 面对AI，我们应有的态度
5 y7 V+ S: }7 ]6 n9 Y- l5 Q+ {$ z2-8 什么是过拟合
7 ^4 {. n" s" F M4 X+ e4 P2-9 什么是深度学习
' D1 [7 k* J1 Y; p( @, o* y
( v+ |: ?4 I+ s: n2 A7 f第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建7 ?+ B K7 S( s1 k
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/ c' W& Q, Q6 ^' y
3-1 什么是TensorFlow5 p; t2 e- N5 q. Y* ~ g
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比17 o: K; O6 @0 u% Y/ x2 n
3-3 如何学习TensorFlow
! w' z5 \7 \& K* \2 }3-4 TensorFlow前景
' q6 i& Q4 v( }7 d' s9 S* g3 P3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
8 h# l! L; @8 p1 o3-6 安装VirtualBox
6 N: k* t$ E8 ] ?& e- C( [3-7 安装Ubuntu
7 C, F) e, E2 u" Q3-8 配置Ubuntu系统
2 ]5 d* o4 W' K/ y. m3-9 安装Python: t) e" ~0 @- O2 k' `, F3 r
3-10 安装TensorFlow（上）
j3 V5 X1 B: x: d4 O' Z3-11 安装TensorFLow（下）
& A4 O% K6 h% }3-12 安装Python类库2 Y- f. [' @' I% W1 i
: C1 C9 c* d! |7 @& w
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）9 i: E& I# i& g- u6 {
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 C# [- o3 O! L" t# J! E+ p
4-1 从HelloWorld开始* q: B) X* X" y
4-2 TensorFlow的编程模式5 G) [5 Z% b7 [3 l' d
4-3 TensorFlow的基础结构
' [* V1 y5 d; C3 W4-4 图和会话# \, }/ L5 V) T% J
4-5 Python常用库Numpy的使用+ \6 L$ u8 h: C
4-6 什么是Tensor（上）
. Y7 G9 H" v# d4 J4 \4-7 什么是Tensor（下）' j9 p" m. A) G! }. _: R
4-8 图和会话原理及案例（上）8 }# F# I+ N }5 ^1 R1 A% d9 E2 N( {
4-9 图和会话原理及案例（下）
$ q) [, r2 f& i, a% G& N/ v; g4-10 可视化利器TensorBoard（上）
u& \8 @4 O Q) J3 U4-11 可视化利器TensorBoard（下） {5 j) s r9 a+ \: m( H3 C% d
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
/ P8 n% r) W, H E% t4 w4-13 常用Python库Matplotlib8 Z( o t- q; ~5 M3 X* G* v* I
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
! g& d" g3 P1 e J- `2 n/ G4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
, a: L- R( q1 w% V0 i% F& b4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
' e3 o2 A3 _2 I- n4-17 激活函数（上）; d0 j$ ^! Z: s2 e5 z: O. e K
4-18 激活函数（下）6 N- {( l1 \8 c9 g& h0 r
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）3 k n1 g% R$ P. p
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）" m' q, {* Q4 W
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）9 Z- X2 Q+ b$ s, w' \( U, {
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）$ y" B; a6 V b2 C
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）$ s7 X/ I$ {$ N& v
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点$ F+ F* O0 R/ u% b5 i9 o/ w
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
, }" V9 X7 J9 f& t3 W7 Z4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
. G" B0 Q7 @" @, ]3 x) w _8 \4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1+ U C9 q5 N& |' u8 O, ~
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2/ |/ G7 F5 e9 ?7 H* 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)8 D% J' R+ N( |; r
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+ a2 ^1 \+ _' h( }7 u0 ^ `8 d H
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
* t3 j- ]" @2 q3 m8 {: _+ `8 m4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下), z4 G) H( r5 q. T/ g P0 x7 D1 }
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
" A9 I% F! M% M' j; [ ]4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
! Y# x5 f# C" V- b1 a8 N% L4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
# `. X& \! E: [) z( A% } A4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
5 T9 B3 j0 O1 h$ U3 g( X) e/ x0 Y; y; ~1 d x- T
第5章 案例一 会作曲的人工智能; m7 S$ u y8 C9 F0 B/ ^
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4 v/ f# _" e' ?+ B! m" [$ P& x. t
5-1 背景和知识点简介
+ y* r* ?) K: c; c5-2 音乐和数学的联系
* i: V" A2 _7 N" T \5-3 什么是MIDI文件/ c7 ^8 ^: ^: z
5-4 配置开发环境
' X2 Z! j* I4 {0 C/ l; N5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
! f# r* [; `, a" y5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
, Y" \, d7 {; T2 C1 }9 c* n5-7 编写整个神经网络模型+ Y) ` G4 Z) x) \# e- l; P" @
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
; Y* O5 j0 ~, l# o* j5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
8 ^# S$ F6 l: r) ]; F8 j5-10 编写训练神经网络的方法（一）' y3 l; F, y. F* F9 l$ x7 _" k
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
2 `) _' {) k# U* L3 V: |% W9 L+ E5-12 编写训练神经网络的方法（三）
+ j2 o* E1 L3 g( v+ \- g6 z, ~- Y5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
% K. d% K I+ @) P! ^- x' @5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
! D2 Z( J% u# s; ^. Z$ @5-15 纯TensorFlow版的预告
9 A( y5 H" k% ?) Z! }* b! r* g6 A
f* H$ k$ u0 L9 r& u* r第6章 案例二 会Photoshop的人工智能( M/ D5 Z& u( g9 D2 q
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2 W4 B7 x, j3 ?# g# X
6-1 背景和知识点简介
3 E5 ]1 |4 j' O, O9 o6-2 配置开发环境
, `# C0 b2 T( J8 a6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
. N" I9 X7 f0 X8 [& c& a6-4 什么是DCGAN
: f# U0 S- Y1 v! w: s" ]* ~9 b6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）' H) O& ], x4 p, W
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）& J9 ^( _! X& n8 m) L ] B# U
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
4 H/ `6 l* W8 g) b( ~6-8 编写训练神经网络的方法（上）
1 p z4 ]) F7 g# X6-9 编写训练神经网络的方法（下）9 ?9 R L6 J/ |: |6 ^4 A2 C2 E
6-10 编写神经网络生成图片的方法
* Z# g# k F; ~5 p6-11 代码完成和测试模型
; C4 C: ]- K9 R* ]! [# e9 }6-12 纯TensorFlow版的预告
9 I* N; P( E9 @" W
) u- X* z: p- W0 u第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能& v. L$ Z# e! u7 V: E1 R
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" H' ^( R, f0 {
7-1 背景和知识点简介3 ~. V; Z; [$ P8 O/ a9 ]
7-2 强化学习的经典实验环境3 J2 g( f# l/ i- G# q0 N
7-3 配置开发环境（1）
7 M6 a+ s) ^- a) R1 C- j5 B7-4 配置开发环境（2）: ]2 K7 j$ {, z+ s; W9 s5 X8 |
7-5 什么是强化学习3 t1 {; j) z0 g+ [2 c
7-6 什么是Q Learning
% v" L6 }8 O; g" b0 `7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
% o8 P' J. V" I7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）) c% r4 N' T* f8 F: C% v
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
8 U) Y7 c4 D7 s+ \7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
2 Z2 w4 d" K% E4 |, K2 ~7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
8 W$ ?9 D$ O) Y) B$ r; v! v7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
% V' [7 I8 r5 L9 z, }7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
, u- C% k+ b, }# H" k! @5 `7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序* }( @, ]2 w; T( N
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏0 d7 l4 l6 k5 Y" _) T: {
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示# N/ i0 S( r) w* H
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
# B- U2 B) ]* |7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
8 E" ?# `( h9 C9 Z4 b% s
7 K* x- B" H+ B) ]! w第8章 知识点总结和课程延展% W' |. F" W2 K& A/ 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。
4 h7 K# K2 a0 r9 L2 Z! d/ j N( W8-1 总结陈词和补充 b8 D6 L9 f' S0 G9 j! W0 m+ B( q
8-2 如何学好英语
- V1 j( C/ H o( @4 z5 S* {, G i% x% [2 z8-3 如何学好数学& H1 y) r+ t# G' }7 L' i3 c+ n
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
/ E: S9 O, n9 u3 N8 t: B8-5 深入AI和TensorFlow
|- o" T! Y# m" W9 B& m( V% K+ } Z2 t( g+ ?; Z- z* E9 D
〖下载地址〗, R2 F! }+ b/ T' }3 q% f
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7 x! `: R5 e5 \: z9 w3 a' B8 @) D
9 h/ Y4 ^% t9 q; o3 U5 c〖下载地址失效反馈〗
. y. \5 G. [2 x1 h0 c1 ]) ~+ V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# n3 a# I; B! A* g# \ B( Z. W
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