基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践

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查看2023 | 回复9 | 2020-4-10 14:35:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
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1 L; M& A1 u5 x! t9 {; V〖课程介绍〗
( q6 N7 T' _$ e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!, i4 x' b2 }" M) ]3 \. N

) ]) m8 ?. f! E0 n: r5 |9 |" i# }〖课程目录〗: R0 x/ n- w1 b* c; U$ D/ }& d$ J+ j
第1章 课程整体介绍3 }8 P6 b4 h7 @# p/ J
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. `9 z2 y2 C* E) a
1-1 课程整体介绍及导学
% y6 g* i" n5 s5 Z+ k$ X/ t: |/ a% ^) m: P
第2章 人工智能基础知识& r1 V: N. X5 o8 M5 u
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) P# g& K5 v: Z) s
2-1 什么是人工智能 试看
: O3 V! D; i; z, @2 |  M; B2-2 人工智能前景 试看
- S7 F1 }) L8 |+ `8 ]+ o  k4 H2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看0 i# b' U" o7 i
2-4 人工智能简史1 |( G- X& ^$ P% h
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
$ ^' O- o: A5 a  Y6 Y$ @6 N8 v# p5 q2-6 什么是机器学习
9 q, K8 I' [9 b2 J5 Y' ^/ D2-7 面对AI,我们应有的态度% t5 D: g5 w' j7 _
2-8 什么是过拟合
6 L% S3 W2 g: F: t9 `: K& x1 A2-9 什么是深度学习6 m8 l. j$ I( R, E- U$ Y( K; N
. [7 U: `0 z" b# [, ^, ?. l. R4 }
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建# o2 o( o1 Y0 P  K/ ^, Q/ I: x+ O
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
: H2 \$ D. E, R3-1 什么是TensorFlow9 V. s& Z8 e0 L" P
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
5 C7 m; a  }# t3 @( @3-3 如何学习TensorFlow, g, `6 B* t8 f/ H' ?0 s, z* b
3-4 TensorFlow前景. p3 |' z) S2 d- o* E2 A0 [
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
9 I1 ?/ G* O5 ]6 G% Y  }4 V3-6 安装VirtualBox
: O5 z3 c* X6 |/ H3 P3-7 安装Ubuntu
7 \& g$ k, Y( r# x* z3-8 配置Ubuntu系统% N# d' S  |6 Y2 g0 t) [, ]
3-9 安装Python  E( H* D" @# D3 O
3-10 安装TensorFlow(上): {; l0 M# T9 Y; o3 u
3-11 安装TensorFLow(下)
% b2 X  {8 U  Y: f# g3-12 安装Python类库
  e/ j( M0 ]; b3 y* a% d' o
; h/ x6 P) j, P1 N! l第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)) C2 o+ ]. V4 ~" X. |6 M' h* [
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TensorFlow7 C" U7 ]. k3 Z3 h6 ^
4-1 从HelloWorld开始
  g% m2 q* d4 L* X8 W, y6 s4-2 TensorFlow的编程模式2 K$ B9 }# e, [, G
4-3 TensorFlow的基础结构
6 g) }1 n& E+ t- ^+ J4-4 图和会话3 _8 _, a% [# E2 P
4-5 Python常用库Numpy的使用: r( M3 _/ G. w0 ]) G
4-6 什么是Tensor(上)
( L  n  Q# S$ m: V. K9 `4-7 什么是Tensor(下)1 z6 \' I+ b' E# c) A
4-8 图和会话原理及案例(上)
0 y* G' r( Q  D4-9 图和会话原理及案例(下)* d5 f3 y& ~- J0 _' M: g, i
4-10 可视化利器TensorBoard(上)
* l; O% o0 u6 H2 C4-11 可视化利器TensorBoard(下)
5 j+ l' g9 d3 g" B& H* h8 U4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround& w. i( T7 U$ E: B. e9 f
4-13 常用Python库Matplotlib
( A+ k% S! X- n3 E2 F+ p/ T9 f4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)
$ F) A, ^) _: i+ r4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)6 L$ `0 o+ y9 }; a; g: D* U
4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下)
9 q! M5 L$ {; R8 q# U0 e4-17 激活函数(上)  ^8 f% ?  t! T: z
4-18 激活函数(下)
  F* F+ T$ d9 a" P0 _9 g8 w4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)
) U* B' D" E" ?5 @( ]" |1 W5 r4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)
6 l- D5 L( Y# k& Z4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)8 ?0 ^) \+ \  p# p' Y4 X, h
4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四)
; W$ f# R; h* H5 ^4 a4 S  q4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)
$ `6 \) }  P# O2 a2 A* x! ?4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点! p" I8 n' R0 F# k; n5 i  g
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)
/ H/ W9 ~2 Z& q6 h/ e3 j, N4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)
! L8 E, S) F- R( V4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1* E' ^/ i. E9 x- U' ]; N
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2& l2 `* s3 X  L8 z9 c9 X
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上)1 E: {6 \% |' i/ ~8 I0 B; d
4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)17 B6 X5 H/ w6 l! z- j+ i% U1 x
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
% m' w3 b: B5 ~/ V% N5 z  I4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)
3 e6 j* z' W5 ^4 i, K0 z0 P4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上); k) q0 I/ `  \* x3 v1 U
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)8 H2 y  y9 `3 R0 h( ^  @3 ]
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法" [: k+ a: H& S- |7 M7 l9 w3 y" F
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试" l9 k* i0 I- n: w
  r/ P# ?( C$ }# r# i4 h2 B2 X8 m
第5章 案例一 会作曲的人工智能
( O- m2 T6 ]9 G* u7 ^9 c8 Q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
/ ~) X' c" E) _9 ~5-1 背景和知识点简介$ [0 L: P1 }$ Z1 ~1 }
5-2 音乐和数学的联系
% N, w4 M: R. b+ U5-3 什么是MIDI文件8 Z, ^. n7 [" e
5-4 配置开发环境
' ?8 G, c. t5 {3 K7 ]3 @5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
3 a4 M3 u3 D2 c4 O# O) m5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法1 N* M8 m4 b% ]; I* B8 ]; y+ s# @9 X% D
5-7 编写整个神经网络模型2 \) ~& B6 I/ o7 p, k9 i
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
- R) `" n6 D8 K5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
  \# o3 m1 X0 p3 @5-10 编写训练神经网络的方法(一)
& p& C" v0 z- R; Y, `1 B1 V5-11 编写训练神经网络的方法(二): T# N& k( V' ~. h; O0 [! s/ R
5-12 编写训练神经网络的方法(三)
" }  H7 ^5 L6 o& U7 O$ f5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)
  }$ [' J1 Q( W8 P- ?2 x% A5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)
  i: i6 V2 Z% a5 x, l5-15 纯TensorFlow版的预告
; [# E3 L4 C8 _% K7 D6 L
  c+ u. t9 a# b/ O+ d) T第6章 案例二 会Photoshop的人工智能" R. |1 n* D6 r- r$ s
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
$ G& b( G+ R$ J6-1 背景和知识点简介5 H# N: l9 g5 _! h5 f
6-2 配置开发环境! X& h& p  u8 X! |6 Q6 \
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)% c  N* P4 Z* l! n$ H3 r
6-4 什么是DCGAN
: y. e5 Y1 u6 D) j: B/ C% Z6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上)
0 ?2 v2 L/ F8 Y" c2 F, z* r6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)
5 u& A/ B( N3 |  A3 j: O6-7 编写DCGAN中的生成器模型9 {" g% J9 X. ~4 E
6-8 编写训练神经网络的方法(上)
4 ~& v& \/ w' k/ d6-9 编写训练神经网络的方法(下)
6 p, v4 C* n& `; v1 r& C$ z% C6-10 编写神经网络生成图片的方法
$ d. [, w5 D6 R8 _$ A- F6-11 代码完成和测试模型
9 f  B1 s" H5 a: M2 D6-12 纯TensorFlow版的预告
9 G5 [. o6 s& @, B6 f$ D. D3 y& P2 p+ n$ X" S7 N3 y( A( G
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/ T" d# q% F1 a( [& {
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
( f6 E' x3 \/ Z. B& N9 _7-1 背景和知识点简介
  M9 X1 O; O! _1 `1 C/ L7-2 强化学习的经典实验环境# M/ W- W4 S1 e5 o5 @  R/ b
7-3 配置开发环境(1)
6 k4 z! \* z) [4 i/ C" `7-4 配置开发环境(2)  i4 `& K7 C: ?6 t  H# W+ t$ C
7-5 什么是强化学习
4 \& S, w# N6 r; ]1 g. k7-6 什么是Q Learning
1 I: e! E  P+ y* Q: |7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境
( i& X# M  l* s* Y( F) ~' Z7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1)/ m. b) }2 J  p" R4 m# `+ B
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2)
: B9 L* R+ `0 u& @# m2 ]$ H7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序
# `. u  S7 \" N( n8 u8 S& X! a7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1)8 l! l% ?8 {/ }" u  K2 B+ x( \2 b
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2)5 y0 D4 {# V' w" q0 y  y' Z. r
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3)
, x% u6 D9 N0 ]7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序0 z: b% I0 S0 J( ]. c! o! P# a
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
$ Y5 {$ D% E6 s. k3 J* V( ^' P7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示
; n7 b) W) \  F6 T$ M7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境9 t( P& b- e9 m# b8 @2 A
7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序' M  b, I" v" S% ~3 |$ D
) x2 g# K" v7 A: N& U7 ~
第8章 知识点总结和课程延展3 _8 N4 m2 j5 S. f7 r3 A7 c
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 v% B+ w% w% x5 M; ~9 y( l% c( p
8-1 总结陈词和补充& Z: T+ ~4 j* p' C
8-2 如何学好英语
" `8 `9 [+ P# a' L$ P( d0 M$ u* Y8-3 如何学好数学+ x; Q2 y6 K# K& ?: k
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
. \( x* A6 `4 Y) D8-5 深入AI和TensorFlow3 |4 K1 F& ?' o' l
0 q: D# V4 G& X7 A* i6 h0 V
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: I2 J+ F6 u7 q" g( p& c# k
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2 m8 g( @8 j) I% h* s$ \. _) l8 L& }6 ?# U+ V
〖下载地址失效反馈〗& ^5 t  w. `6 e& j
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
1 k7 ]6 z; U+ X) b/ x7 T! j2 \$ e: [! P4 w/ I2 R9 l
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6523440@qq.com | 2019-7-31 15:38:57 | 显示全部楼层
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lwb | 2019-8-2 19:40:02 | 显示全部楼层
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liaolong | 2020-7-28 23:54:21 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2020-10-3 09:46:23 | 显示全部楼层
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yoyokun | 2020-11-16 22:46:19 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2020-11-17 14:10:58 | 显示全部楼层
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modalogy | 2021-9-8 08:42:58 | 显示全部楼层
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yang1019725909 | 2022-1-19 10:25:54 | 显示全部楼层
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xiaoyou | 2022-9-30 09:50:23 | 显示全部楼层
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