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〖课程介绍〗5 i4 B& m- A ?$ ?( u
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！9 Z# w: S6 S1 M8 z3 X
/ {/ X/ z: S, H+ c& Y% o2 ^
〖课程目录〗( F7 F; O+ {% M4 f
第1章 课程整体介绍
- |$ O1 T: r7 M; x" n. L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
, b8 s* K+ ?: r" q5 x$ ~1-1 课程整体介绍及导学( e( D) D1 `: S* `" E
# x5 x0 k8 F4 H. w: g% F第2章 人工智能基础知识; u. j9 G6 e8 M# v" t1 L6 t: f
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! n1 i% X, S/ D
2-1 什么是人工智能 试看& @7 u' p4 D. A& S
2-2 人工智能前景 试看
, \* t# p% \4 S4 R8 w% W' X2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
3 C+ P3 [" {' j7 N# j4 H+ x0 C# j2-4 人工智能简史) Y* I4 s% b2 W% F: h3 C% C
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联% U4 u, H5 b' B/ O% _4 b' _
2-6 什么是机器学习
6 ^, t1 {3 I4 F9 l# T+ f2-7 面对AI，我们应有的态度' ^# I9 v; k8 N
2-8 什么是过拟合8 ^, R2 i7 F4 ~
2-9 什么是深度学习2 t6 \1 |/ A& s
+ F' U- F: u9 N0 \8 R# s. x5 U第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建0 Y; j M) P! ]! m; 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
9 B: L4 r) v* X( G- W" m& `2 D3-1 什么是TensorFlow$ R* r1 }: z) ?, E* ?
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1) c. r& \. H C" M: C. ?+ W7 s# z+ ~% L
3-3 如何学习TensorFlow
! |+ t& A+ a3 x; s6 M( Q3-4 TensorFlow前景9 m$ U' k$ k, r
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
4 u* @' U H# c$ m2 O$ ]3-6 安装VirtualBox
' D7 p3 [% c ?) Q3-7 安装Ubuntu( D q; {4 N1 M3 K+ z7 S
3-8 配置Ubuntu系统/ f f# f1 Z" G" { w W0 r
3-9 安装Python2 B: T- L) e, i" q) m
3-10 安装TensorFlow（上）
: C9 _: S I# n: f3-11 安装TensorFLow（下）
( T( ~: G! h% ?, ~1 r% W3-12 安装Python类库7 m. D1 i- ?, x
) e, [7 m3 l' e' H
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）! U' E4 y' j* X% x3 |/ T
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TensorFlow3 ]4 O+ t5 ~: M( K8 o1 \0 Z2 z
4-1 从HelloWorld开始& _6 D4 A# O5 O6 ~7 G
4-2 TensorFlow的编程模式
' S! i0 r, [7 l& i1 k% d+ K! z4-3 TensorFlow的基础结构
6 o0 \% T. R2 ^! n2 D4-4 图和会话
7 S3 k- s/ B! r% [! {4-5 Python常用库Numpy的使用
4 {+ W, N# D' P& h' d- @( x4-6 什么是Tensor（上）, Y$ X: X9 g& ~! [- X6 e8 H0 G
4-7 什么是Tensor（下）# z* `1 Q( `8 J, P* P' K2 z8 K L: x
4-8 图和会话原理及案例（上）
/ y( ^2 @* J! Y. C" N6 s4-9 图和会话原理及案例（下）, F$ _1 T, B1 m1 w" r4 i
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
9 f% p0 R8 l6 t* ?- V& k4-11 可视化利器TensorBoard（下）# o4 A; }) N5 V- e( y
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
- h! B! P$ o4 }% D1 _! T. _1 @4-13 常用Python库Matplotlib
: Q a1 S$ i* t4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）; p1 v2 @' V8 g$ I$ q4 v
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）7 C5 G( P o Q7 D( e, `) q
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
2 K# T; V( f+ p1 H" ^# \$ V4-17 激活函数（上）* h, o* V; U+ `# C0 |; B$ z) W
4-18 激活函数（下）1 s* ?' h, T* x: w
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）+ j/ {5 F9 t; o0 N$ P
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
- c: p* U0 f2 M4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
; U/ N( U' T$ U4 a3 X! A4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）+ X, r$ A- w# b: ^* F9 A
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
! x' O$ r8 T' B+ ^+ |4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
8 J7 x; o1 P3 J( k/ w! t2 F4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
+ J+ y" p' ^! `$ C& d5 Z' P" r4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
8 ~7 D+ S6 N( B3 `5 A4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)19 ?: @( j A; N
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
" S( F( [5 @ n4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)+ E! C" J4 ]8 {7 _0 h2 P
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 V2 ^5 T% P, t: b B- 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& Z# A. n7 u9 {( a
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
B$ E7 ]# L1 P* U4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上): q7 ]. d, T7 k8 l' y2 C& v3 R
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)( \; A+ F1 a* z7 [3 I/ O
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法: a% w' _' A0 K) u, L. U
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
) @, j$ B# t9 ^! g$ v9 t% g5 S; I, O8 |( n$ X" k- _! V
第5章 案例一 会作曲的人工智能3 g+ G) V6 s2 c' }2 g% |
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7 K% g: ]' _5 F- ^; ]- |$ g% k% S* B
5-1 背景和知识点简介1 _: } H# d3 k$ I
5-2 音乐和数学的联系) e9 z0 t: S6 \" T& A8 @3 e
5-3 什么是MIDI文件- @+ p; v8 m$ E; y+ ?
5-4 配置开发环境) }5 q+ v4 X& G6 M, k( m7 ?/ h
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法8 ?/ U+ k( b+ `2 s
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
6 j7 [% B/ K/ k% E* C Y* w5-7 编写整个神经网络模型
8 l) P2 Q$ U' ^: i& ~( I( k; Q' Q: b5-8 编写从训练文件获取音符的方法) d4 }% ]9 ^8 [. R* y' \
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
5 H" A3 I( {' a- E: p; W; [5-10 编写训练神经网络的方法（一）5 \7 |: { w3 o7 W! M$ x$ I
5-11 编写训练神经网络的方法（二）! h" `2 A/ R2 M% a' H
5-12 编写训练神经网络的方法（三）- [" S) C ]2 d7 K: L
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）0 K; E7 e7 R! `' d8 o
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）/ T; F5 a' i1 v! }" Z
5-15 纯TensorFlow版的预告
E% \; Q6 P! z# w% D& K _
( E. I( W7 }* j" F第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
0 W |! g u- P% O5 z3 [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) M. {3 b, p( c. k) k6-1 背景和知识点简介 G( M: P* ^9 }$ \6 ]$ h! }
6-2 配置开发环境* S$ x' a4 j4 `6 Q7 s
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
6 d" n! p* ]3 R* H/ h+ o/ J+ B8 q2 U6-4 什么是DCGAN
k' L7 Z5 y9 |- q6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）7 U& m+ P, i1 c3 U" _& o2 o
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）0 [9 i, o- h$ _+ n( A3 D& P r$ l
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
/ \/ P/ E5 ]0 _* h5 `# @+ T6-8 编写训练神经网络的方法（上）0 k9 n9 D( t4 J
6-9 编写训练神经网络的方法（下）+ o" s. [; B; ]8 x! t5 K1 ]6 s
6-10 编写神经网络生成图片的方法
& ?* G$ s: J- A6 ~0 a, c) x# `6-11 代码完成和测试模型
& F3 W. F6 K7 o% A6-12 纯TensorFlow版的预告
; i# j9 j! j9 \- k$ h$ \- g; H2 I
( q. Q/ C9 Z! _& ? z+ k3 m第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能, Y3 C0 \ g( B3 z8 [/ }7 z; m
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
' \3 k9 a# y# x, m9 L7-1 背景和知识点简介
. v0 n6 e- g7 T' E/ _3 z2 ^7-2 强化学习的经典实验环境
+ q/ z3 k. q. e7-3 配置开发环境（1）
4 ]# A- c' A# Y3 Q$ P }# ?7-4 配置开发环境（2）9 k5 X) r' ]5 \
7-5 什么是强化学习
7 n! n* x0 d% P1 q8 h7-6 什么是Q Learning
$ \5 f+ k" t/ S/ P7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境; g' {* S9 S6 c* }
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
! b( J, h( `& c% N7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）6 e4 [' G9 U1 S, t, T* u& ]
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
U4 A9 L u) m0 U7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
9 M7 l$ x$ [2 E8 b4 k7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
, O* [0 V* ~/ f" I& W8 l) c7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）! ^2 N8 Z# W7 t8 v: B, b
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序2 v6 e. F5 h7 K
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
' b( A. }" B' I# v8 r7 [- _ H0 c3 d+ f7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
/ d) c- k* x( ?. Z% R. j7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
6 N: u3 |; Y( u9 b r# N! @) f7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
3 M7 k# i0 x' ?) v d" Y0 K9 O2 E. g2 \% T
第8章 知识点总结和课程延展
! E7 Q% H S1 n# y5 v% m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。
& ~0 ]' z b; v7 Z9 E8-1 总结陈词和补充( I4 {5 j7 h. q4 Q
8-2 如何学好英语
7 r; ], M( Q. k- D6 r8-3 如何学好数学2 T) Y, u5 k1 A- E) w' C1 N+ h
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
3 Y# X3 V) C, T D* s8-5 深入AI和TensorFlow
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% p9 c4 m) A- }$ X' s+ |〖下载地址〗
4 _, h0 M0 X: e
* L& ^- G; I6 S' w7 q
! {3 n% S6 E( `% U
% [; p5 _5 p' C( n v: x4 {" u----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------4 H; v, e1 H- z5 w! q7 a$ @
0 C% Z4 l; [9 O' R- [' K
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