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. V U O7 C1 p7 {& J
〖课程介绍〗
9 t0 N- `* M; G; ^& c, D: m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 [1 ^1 h2 {1 a: U! p) i# s% z6 |( l+ P3 i* X: N+ F9 {" U
〖课程目录〗
6 A2 o2 w) |7 q& m第1章 课程整体介绍# t0 N( X$ x. \5 t
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
' H2 ^- h) M6 f: k! i' x1-1 课程整体介绍及导学5 `* }' ]" U- O1 J
- T' q, l- D* H- j第2章 人工智能基础知识
9 m: R6 N! a* N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& q3 C; f g3 J, y1 H: I5 M+ I
2-1 什么是人工智能 试看0 x2 _' G3 L* R8 |7 q
2-2 人工智能前景 试看, Q* ^2 U( q& u: N h, I
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看7 I+ e2 u, V& Y' U) v) R; ~9 m
2-4 人工智能简史
& A0 J9 M4 v% q; E2-5 AI、机器学习和深度学习的关联4 r6 K7 o- n' v a5 I- c c, i5 D% W
2-6 什么是机器学习( @$ _; W. H. X ]9 `
2-7 面对AI，我们应有的态度
. h, a5 y; X* @8 X$ E7 z* V2-8 什么是过拟合
. N5 l1 K1 |' E+ x! H2-9 什么是深度学习
1 t, W) s3 L& D) @: O- x! w" j8 t6 S- N9 L6 h# u
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建! m- Q* B0 o+ [7 k$ r, z$ {
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
; I, Z0 o* s4 a' V: U3-1 什么是TensorFlow
$ F; ~) d3 O9 E! x3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
1 w2 Q) j$ ?4 n6 K* `' f: Z3-3 如何学习TensorFlow; \6 w0 p5 Y5 C% W: s# u
3-4 TensorFlow前景
+ t$ C4 f5 e* E9 y! u, P5 z' ^3 ?3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
. u" v, j$ F/ l7 {2 m3-6 安装VirtualBox1 J( T; ?* r0 ^" `" K) a0 a
3-7 安装Ubuntu
5 J( u: A- M5 |3-8 配置Ubuntu系统
7 N- Z1 Z8 S/ W" D/ K0 h; r/ M% {* t3-9 安装Python
! t: j+ m/ X* B% }- J- T3-10 安装TensorFlow（上）3 A+ @7 {* W' O" u5 F* J
3-11 安装TensorFLow（下）: O8 M' w, N5 m3 \3 C
3-12 安装Python类库
: f- _$ X: M3 l: f+ l
! q# H# @) e8 }" T* Z第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）+ r% r$ _9 t2 h* w5 b
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
; N P8 w- b8 h- R+ m/ Q) p8 F# n- m/ H4-1 从HelloWorld开始
/ M; ~, v$ B6 Y8 v: M4-2 TensorFlow的编程模式/ v$ | @' l: U/ L
4-3 TensorFlow的基础结构0 l- K! Z9 j8 ?, ^: [- Y
4-4 图和会话
0 e1 V" d3 x: c4 S4-5 Python常用库Numpy的使用' C+ Y+ j$ I- i& |3 ]! @, V
4-6 什么是Tensor（上）
' i" h' \& D, E1 `3 c( F5 {: l4-7 什么是Tensor（下）
. g" |% s& U" C2 }" T* ~4-8 图和会话原理及案例（上）
, U- Y4 r7 s1 E4 ?4 M4-9 图和会话原理及案例（下）7 B$ [2 y) N3 \3 O0 X/ z, E) F& ^
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
6 w! H" c! I( z3 w6 p) K; G8 z( F4-11 可视化利器TensorBoard（下）
3 W) A( O( ^. w) g C4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround7 M" b$ D' y' r& O0 Y+ x6 L' x0 ?
4-13 常用Python库Matplotlib. ^/ [9 g) `# Q
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）1 L. J' C h2 c2 r/ Y$ V s1 r
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
2 F& _( }3 s# f4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
8 r( T- y7 C5 m% q: k/ c4-17 激活函数（上）% w f7 o) [% v5 u
4-18 激活函数（下）
$ I& V3 ~0 x- ^' \/ z) [( w4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
5 W) X, o2 v* H1 g% L! v8 N& {4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
% X7 J1 [: z+ d* C4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
7 M6 @& X! z9 ~8 @/ m4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）- ~; g) y7 a( u& t
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）; S( v* z+ I" L# G$ }% t7 h
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
- e( t$ g$ x4 g( p* y4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
6 r4 y$ t6 W2 D: h- R4 [' ^4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)6 R `( Q' j/ ]1 h0 ^
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)11 C- A Y2 J6 g/ l9 B7 ?
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
3 D- F: H$ {% {8 t$ [. P: S: X4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
5 X' I/ c/ \2 d4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)10 E( a1 C3 s& P$ _0 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
* c: F& p/ }( j" n, ?" ~; X# r4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)2 P2 ]# T/ \4 Y# r
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)' i4 ]4 ]1 k9 C8 c
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
/ g1 _& r+ l5 h; K4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法- e$ _ W! r- ?) M4 C/ p4 @
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
* d/ s3 M/ {, k$ u2 ]
# n# i3 k1 {& X# r" R& e% i第5章 案例一 会作曲的人工智能6 g8 a; S* N |- n
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9 w0 S9 \, E/ x) ^, f8 H
5-1 背景和知识点简介
. Q- |/ {$ K7 u! T) x0 f5-2 音乐和数学的联系' J3 p5 k- r4 {
5-3 什么是MIDI文件7 H* M" X& W. S$ l4 ?2 Q4 D, z
5-4 配置开发环境
+ _* ~: e, B f5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
4 h0 }. W; T# L: b. Z7 f1 T5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
, L# M# P* h# i' t( P5-7 编写整个神经网络模型
5 }! `- S/ r9 z q5-8 编写从训练文件获取音符的方法1 t& r4 @8 K4 R9 b: }* Z
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法 O6 T/ l, Q* ? b- [; W( y
5-10 编写训练神经网络的方法（一）
! i: I7 ~: O# w+ n2 x5-11 编写训练神经网络的方法（二）
; t( h( ?! a, J5-12 编写训练神经网络的方法（三）
8 x! O) z+ N+ y- L/ h1 `5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）* r5 D2 }# X. X" n5 {: |# W, l
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
0 j- v% F4 p3 Z9 b3 u- ^5-15 纯TensorFlow版的预告
# k# A7 v6 u& T" P" Q
" v* q6 R, F* H& O* K第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
2 o; a0 O3 {& G8 }/ c1 H" u* m! i. o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
5 O' I, t+ b/ V; U, _6-1 背景和知识点简介; F) g- s c! }: n1 k3 p! q. R
6-2 配置开发环境# ?+ L" h; n$ ^( o
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
2 }9 D! s8 w/ G( S' c6-4 什么是DCGAN6 j7 I% ~( `- D, x$ J2 V7 `
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）) n! S/ @" V- ]( I4 N) O
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
; ?; f" B6 }, e+ |, l; K' x) V! L7 t1 @6-7 编写DCGAN中的生成器模型
. D8 p) A$ _/ L1 o- Y, A: A N6-8 编写训练神经网络的方法（上）/ F; O# d9 w0 T9 o5 o1 l5 q% J
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
! r% `" y; h" O9 M$ l6-10 编写神经网络生成图片的方法# x: s/ s3 L5 w; a3 P
6-11 代码完成和测试模型
* A) S0 Z! X5 w9 ^$ t* {$ b% s6-12 纯TensorFlow版的预告' j8 C: p* s+ F+ Z
. `; ~, R6 B- Q, E1 u( I
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
: X. w5 H) s4 q; w$ Y7 {, g( z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
1 `& {0 Q2 R( |! r9 A! ~7-1 背景和知识点简介
& `6 |, w) k M M7-2 强化学习的经典实验环境
; ]; {8 I: O2 c* v& m5 H9 T: ~+ Y7-3 配置开发环境（1）' p3 }/ M) `# p' V
7-4 配置开发环境（2）7 h7 i- x$ u1 B6 K9 c w/ n# T
7-5 什么是强化学习
Z! r n7 t3 U) ^0 J7-6 什么是Q Learning
- ]% [/ C$ C9 T4 s" Z5 W$ u6 a7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境! D6 [/ t0 K9 }6 V0 u
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
+ V* [& h4 d6 d+ x- h7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
. k2 x; W2 X) n& K" z. A# H) F7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
, l( P) T# w5 q1 b7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
: ^- |0 p: z0 t% N, G7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）. x. q6 O9 |5 ~" Q& F
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
! o U4 G( }. r" d7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序" y6 b0 ]* T, |6 o
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏/ |, V! o' l( D" i: I
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
. b. ?% z! o y! Q. |7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
$ O8 @) h* G" i5 t7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
6 G( K: b8 ~- N2 ^6 V& d
0 f" \+ } T; H第8章 知识点总结和课程延展) B# }5 J7 y3 R+ q* E; k5 x
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。
( p7 o3 T0 l3 B( u8-1 总结陈词和补充
4 ~7 q8 a& ^7 W+ `& h/ w5 v; [8-2 如何学好英语
; K" K5 ]- I! f: N. e W5 Y8-3 如何学好数学5 i3 ?: `' S" {
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
% D$ m! C' b; r! U8-5 深入AI和TensorFlow2 m1 Z, J3 _4 ~$ |, B& x/ T0 S8 r
/ _9 @: D# I: V* g
〖下载地址〗7 H* N. h+ v& {
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0 a- _ l$ U# u( v----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------6 S& c ]. I5 l* r( y' ?
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〖下载地址失效反馈〗
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6 K* y2 X" ?' `. f有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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