$ A& Z+ ^3 @; [( ]9 I/ ^7 ]$ d$ |! Z- ~8 A3 a v- {: u* w
〖课程介绍〗
" m2 j3 U9 ]6 N5 X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！
: k! l; ?( p O3 w7 t, L; X% X$ p8 L
〖课程目录〗: x$ u! i3 N8 m; Z
第1章 课程整体介绍5 G& u, c4 G( T/ d1 u2 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7 |- W" K! J7 d! Z2 O0 j
1-1 课程整体介绍及导学# n$ g/ e" ~9 `# t' {' _* R: b+ u
- p" Z8 a7 H, Y, x/ q0 g4 Y9 T
第2章 人工智能基础知识& X! S+ V2 t1 ?3 x7 |3 B. p
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" u% c P; s! P7 D0 h$ J
2-1 什么是人工智能 试看
6 O+ i) ]& m3 V, ?' R. x N, v2-2 人工智能前景 试看2 j& j8 ?. l C( W8 ^9 V
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
4 x* w4 _* V5 w- X+ v2-4 人工智能简史
. f3 N( w/ T' |# @2-5 AI、机器学习和深度学习的关联: }$ q8 v$ u0 d& _2 C
2-6 什么是机器学习
' }3 Y, T% b0 T7 ?& B7 A5 G p2-7 面对AI，我们应有的态度
( L" c3 Y3 l5 f+ d( A2-8 什么是过拟合
0 v, s7 a, U) L/ t2-9 什么是深度学习
" S) a& J! e2 K$ d5 }. E4 n
, O( O: ]6 c1 }( o, P3 M" x% l* ]第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建) `9 @* j$ e! h. N+ M
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
) j2 `& `& h! N9 t1 [6 V9 Z3-1 什么是TensorFlow
- ~- N8 v# y& t; f" `9 n3 z3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
$ [, E/ f3 {( ]8 A# ^ h3-3 如何学习TensorFlow
% C" O/ S: g( y+ Q7 c3-4 TensorFlow前景
/ F4 w3 Z% o' g9 d( d' m3 \3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
+ {; v" T2 v D; t2 ~& S( P3-6 安装VirtualBox m) A h \+ ~# i3 v T4 p0 ?
3-7 安装Ubuntu
0 F1 d4 v; U- ?" X/ z/ m7 M g) x3-8 配置Ubuntu系统) s/ M% g- V" E7 f7 t6 r
3-9 安装Python0 [& C* ~( m- \+ O8 ]
3-10 安装TensorFlow（上）3 M, ~9 A. E- g/ J; p; b7 L
3-11 安装TensorFLow（下）
) p) r5 }5 j0 V+ Y, a& U3-12 安装Python类库" b0 _4 O7 m9 ?0 P. k( a
) @+ Q! R' E5 X, `- u4 ?/ i第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
' n. S% Z& [ A7 ]! }: K; C4 s* dTensorFlow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TensorFlow1 r# I+ u& m2 P j; A
4-1 从HelloWorld开始
3 K; T- ?: T4 U! p2 h4-2 TensorFlow的编程模式
8 O. `* C3 x# J4-3 TensorFlow的基础结构5 d! A6 z3 q8 I$ [
4-4 图和会话. ]0 K& L0 m. P2 W0 A' w1 {. R
4-5 Python常用库Numpy的使用
5 F+ x/ M' ^' u4-6 什么是Tensor（上）
/ E# W! x3 H/ E5 W, e4-7 什么是Tensor（下）
1 n( N$ C/ L0 i4-8 图和会话原理及案例（上）! W: g' U' D. g% Q+ U( D
4-9 图和会话原理及案例（下）. ]5 X0 N0 z; m4 H- J4 O9 K7 B" U
4-10 可视化利器TensorBoard（上）' H) x0 d3 F# F: r. p3 y5 T
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
& c$ ^; W2 z+ S' H5 [- E0 I! z4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround# A0 l; ?3 b5 s. g& @! ~! H; m
4-13 常用Python库Matplotlib
( C0 {1 x/ Y5 `* n: O7 v4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
/ B# \1 s# e1 D- d4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）/ O, q/ {: |7 Z2 J: j+ p2 T7 h8 B
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）" D$ a+ H. g' M9 D1 J9 M9 Y
4-17 激活函数（上）
0 C) E8 d/ O p: d$ S/ X4-18 激活函数（下）
8 s; @4 b% U% j h# m4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
% f) k2 Q5 H! O, M0 h' o4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）6 h/ m, V( P$ n6 h. d
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）) q1 E! R+ `5 i& y
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
) Z( m0 R2 }# k0 Q' p Y! J% F4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
5 Q% |( [7 D' d8 g6 e$ n4 H4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点( r. {2 q) G% Y6 `, J) v5 ^
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)2 e3 D9 _: T7 X4 u
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)3 ]- z1 R, `! n5 H* v2 ~, Y
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)17 e4 O& _+ S0 E/ M) r
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
" \, l5 l) s( o' P' h; O$ w9 H4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)5 N9 V# ]" n" d) z4 A1 N& y
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
* W1 C% I6 d5 f! Y2 a" i4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2
1 r$ f, y6 I6 i7 N6 J+ S: J4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)% ?$ }$ H" Y" m% N) j
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上), W* J3 W4 |* [- l3 y$ j% p
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
2 m$ ?# u- s2 ^% h$ H4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
2 Q- ^; m6 `" }$ A& ~4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
2 r7 L9 s* {/ Z. R F4 {5 _( r, B" @: s y
第5章 案例一 会作曲的人工智能
L3 X j! B a$ R a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" K8 h3 s2 m/ e# }6 ?2 V3 E5-1 背景和知识点简介: E( g/ U2 X; }* J/ U: [
5-2 音乐和数学的联系
& J" y9 D; Y& [( V5-3 什么是MIDI文件3 y+ E% u& d/ e6 e
5-4 配置开发环境
; l! a" j0 X ]& D" h7 M* R* J5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
/ {$ P, r, R Z& s, @/ B5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
: Q. o1 h- e5 C, {5-7 编写整个神经网络模型* h7 F2 \4 I8 W' x8 A1 Z
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
( J$ E3 ]* m7 V c0 d. j9 p8 F5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
# W- ?+ Z, ~0 X* Z: a Q5-10 编写训练神经网络的方法（一）4 w$ A. e2 F, d1 _# x: b$ P
5-11 编写训练神经网络的方法（二）! F" S0 _: d: N- [: f
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
0 G" J8 w8 W( n9 _7 o2 |2 Y$ N o* S5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）4 q( c, O9 `: G% ^2 Y+ A4 e9 A
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
* ^6 B! I2 Q( Q0 g, R* e5-15 纯TensorFlow版的预告
7 p* s9 S3 `' D1 |
9 ~, u" g' }, [6 g9 B9 i4 S第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
' @+ M0 G% h6 k0 v6 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
8 O5 g: j( Q" a. F* I6-1 背景和知识点简介- ?* B( q/ Z! o" z3 n) S
6-2 配置开发环境
& i& J7 o( S1 J6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
% ]: u5 S% t6 u6-4 什么是DCGAN
' \' t4 u3 o: _4 G6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）/ k/ Q' q c& K: B5 R/ X5 H
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）, e. ~5 q# ]% r4 e
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
1 @' J2 C9 K1 J4 y9 x6-8 编写训练神经网络的方法（上）( f* i, _# S+ k' P
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
, f( S# ]+ V2 m; w6-10 编写神经网络生成图片的方法" n% O' J$ x9 Z3 V3 T3 v7 w
6-11 代码完成和测试模型/ u$ [0 y9 l% |. G, w! @
6-12 纯TensorFlow版的预告
- Q' n: O1 u Y7 u; |1 E9 q* E; a! ]# h/ g- k% C
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能+ c# F( W/ p3 x% A# i, B& 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
/ s# R1 b- n/ Z3 Y7-1 背景和知识点简介
/ Y* a- M! J. h$ q7-2 强化学习的经典实验环境
2 I$ I3 W: `( @7-3 配置开发环境（1）
4 L5 z* K) z9 G6 a) \. t* r8 ^7-4 配置开发环境（2）: }5 }5 V1 o2 Z: r* X. Q
7-5 什么是强化学习/ h. v+ ~2 h- E( H& K. g
7-6 什么是Q Learning
& C4 x( Q# w6 o! ^: V7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
7 @: Z3 \4 T! g6 b7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
8 F1 ~" S& T% m" Y5 T" y7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）! N- \/ `! z4 i) B5 s0 N
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
& U0 a+ {; S9 {* H5 Z: L7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
" p' p9 N. Y) Y4 p n2 z7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
/ A5 F* P I- P% G, K' M! N7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
" `' s4 M: D7 B7 c8 ]6 h7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
. {2 K. K7 w3 Y- z& }7 F/ d# H7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
% x- ]4 g& x- h9 q7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
6 b8 @& O+ e8 h) @7 N7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境$ N" y6 U/ S6 S( F+ Z
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
: }4 O2 D5 X" N$ u6 U. R/ j v; r! ]! ]0 c
第8章 知识点总结和课程延展9 D$ f7 J- D* G# i8 N9 }# 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。
8 P6 ?/ n* H9 E; @8-1 总结陈词和补充
' p+ l2 t" l6 q% r8-2 如何学好英语
9 r1 a5 x) f7 s5 ~* J8 m) P8-3 如何学好数学
" Y8 N0 D1 Q/ U6 v+ F: b3 I4 q8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
4 k; p# l: N9 }) W8-5 深入AI和TensorFlow
7 `) b$ f7 z% L. a0 z+ |* ^! R& ?0 ~% R
〖下载地址〗
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. h& C' D* h% u+ J/ Z& J
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4 x7 _; s! W& [- O- N; Z7 P) K' A- }8 X' h〖下载地址失效反馈〗
9 f% C2 R! f* j7 U+ w3 {5 u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% I3 E- i& z% C S1 m
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