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〖课程介绍〗
. Q. O! X- A8 o0 c2 ]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 S0 V/ z1 t' P+ [6 V, x& G
?/ W( d1 _. K* X, a6 h4 x, t6 x〖课程目录〗
- \+ P+ Y, q* g) n- j第1章 课程整体介绍, P- k G) @% T9 Z- `/ `4 B
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
" M4 K% F( O# H, V$ f& t; \6 k( n1-1 课程整体介绍及导学
) }6 A3 q( n7 x$ y5 Y [/ G, D) E$ M1 G! P1 q
第2章 人工智能基础知识
! C; @( ]) A: P* D5 {+ r' T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2 B) l& T5 K3 ?( B, u
2-1 什么是人工智能 试看
. _# d% G% C, M, Y3 h2-2 人工智能前景 试看6 y3 E5 _" g# @% u6 ]
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看, k) S6 L7 Z* w: ~2 j5 \; [( n
2-4 人工智能简史
/ [: H% A9 A8 F) Z7 ?, n3 r% G2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
3 o9 X0 v8 O6 ?* n/ k V% d( O. i2-6 什么是机器学习
2 ]. ~" H; u* \6 i' s8 {2-7 面对AI，我们应有的态度! ^5 P, l4 n- O; b7 B8 A8 Q) U1 h
2-8 什么是过拟合) B3 U4 O* s7 e, K+ t+ y6 \ S
2-9 什么是深度学习
* s+ Y5 X6 Q/ h+ n8 m' P8 t) M* V$ u
9 g; i; T: n$ U* l2 n第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建% r8 Y* F3 Q) [# {+ I, V
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 p( q. s+ r6 f! b! ]
3-1 什么是TensorFlow% P6 ]$ k. K1 _% h3 p' V
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
7 y3 o: A3 y' B- u4 q1 L3-3 如何学习TensorFlow
# F/ J Y7 P7 x& Y4 Q! a* r, I3-4 TensorFlow前景
& ^% N y) R1 Y. G/ V3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
( F' j5 T5 G5 j3-6 安装VirtualBox7 ^- ^0 J8 ^* o. I
3-7 安装Ubuntu5 x2 }3 \3 d, j7 X& K( m0 `# J. R
3-8 配置Ubuntu系统
, ~8 o" H: N/ r3-9 安装Python
, v* v3 ], Y) `0 L4 V+ ^& D" {3-10 安装TensorFlow（上）" P0 _: Z) w4 d; s( Z* K" h
3-11 安装TensorFLow（下）
2 [0 H; w! X0 M8 G* c0 a2 S3-12 安装Python类库
+ D4 R2 K4 _0 W3 i( `# f
; ^4 r1 g+ D+ r3 Y) P+ y- U" F* J第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
$ l# g/ o L* M, J- l( N5 ZTensorFlow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/ J* L$ x, D' j% L" [
4-1 从HelloWorld开始
* v( m" W5 R7 z: S6 W6 U# b8 T4-2 TensorFlow的编程模式
; k$ T }' a8 v6 f4-3 TensorFlow的基础结构2 K% S' k% }3 F1 H% R; X
4-4 图和会话5 e1 d" |; t3 D( C4 u; L
4-5 Python常用库Numpy的使用
I+ G9 N6 P! f* e4-6 什么是Tensor（上）; n! V: G- r# M) Z
4-7 什么是Tensor（下）
8 t& o- }' b6 x4-8 图和会话原理及案例（上）
/ P- e2 j l2 Z+ `% @0 Q* t8 W4-9 图和会话原理及案例（下） R" u/ j2 a: v4 x$ }
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
0 d% b0 S D9 V' i# I4-11 可视化利器TensorBoard（下）* ~- d# q! I6 {# _
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround0 {3 C+ |8 k5 { `( U5 X9 c
4-13 常用Python库Matplotlib
" q$ X# E5 x. c) V5 _; l) w# N+ N4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）2 u3 Q2 l- s0 R/ h
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）' Z( P7 l7 j x! |: J8 f/ ~
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
9 x2 X+ ]/ r- L4-17 激活函数（上）
8 U: r) D: D( `' w4-18 激活函数（下）7 W) X/ f0 H; M- {/ q$ B A5 S
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）, o, m) ] i8 `' l7 e
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
- F$ b. w& I' {$ _/ N4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）3 `2 t" g/ d. |
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
6 u% }6 f7 }( t/ D" n% r9 e4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
5 @1 L1 i3 j i$ P4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点/ ?' |6 x! e- U2 P) R+ T
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)4 y, f X! s9 C6 s/ k# r' a
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
& j; r2 c- w- L: J5 p- p4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
& m) ]+ C( c9 N6 Y# M4 e; S4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
( D6 r1 [% Y$ q$ }2 m/ |: C4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上): i! {4 U; X" b. p! N
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
- ~. _. F/ S( B, `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
8 u) o& q. u2 i+ r, {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. x2 j: Q, L
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)0 n7 W8 C7 b# r3 K! A/ _0 |2 `
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)$ `/ Q' O5 ]" d2 @: Q C( C: G! L
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
8 C" l# p% Q6 q2 K1 v, w u4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
) I# O2 t9 q5 C2 E$ D+ }# e2 l/ y
. W q1 H2 X/ S第5章 案例一 会作曲的人工智能3 G& r# m$ R: k U; \
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
5 p, S& m F1 w% M+ ?% v4 Q- @5-1 背景和知识点简介
0 \$ w; I+ y3 `& Q( b5-2 音乐和数学的联系1 {8 A \7 N$ V: H/ d9 Y
5-3 什么是MIDI文件0 t6 e3 k3 j) h
5-4 配置开发环境
* d2 T0 q+ U# d( k5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
% O, r/ D( t# b% `5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
: J" Z% [/ o q7 _( c9 ~+ [5-7 编写整个神经网络模型
2 d9 f1 m2 x' @5-8 编写从训练文件获取音符的方法9 U7 f3 N8 L( s5 W1 _8 ?; V
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
) _* U2 i2 _2 w3 A% Z; I/ \2 l5-10 编写训练神经网络的方法（一）
( X: a5 n* S2 h: L7 l5-11 编写训练神经网络的方法（二）: z+ {$ [4 L" _4 L% x
5-12 编写训练神经网络的方法（三）- U9 s. E$ e1 X% l- T
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）$ j) f( m& \4 c7 D- g0 ]) c" m8 n
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）' Y1 W# F. T* e; o) ^4 r; V
5-15 纯TensorFlow版的预告
! F2 I( z2 \! F5 o7 B3 |# ]/ O7 n0 B+ G2 b1 J
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
# ~# |( ^7 R" s: T e2 C* ]" W% J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/ A/ R ~5 C* F" p( `
6-1 背景和知识点简介: B' f. B; X3 x2 l) e2 q% e& Y% U
6-2 配置开发环境1 o: M* i- v6 h }# [0 j0 J
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
- e2 t* p% {3 k& A$ h% X% L, J6-4 什么是DCGAN7 g# c2 v) E- @, p
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）! y* Y4 K( A2 N3 k# Z
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）0 |; R ~; Q& M5 b9 e" \. i& ^
6-7 编写DCGAN中的生成器模型, i! O- V0 `# ?. t
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
/ _; }$ H! M) E8 p6-9 编写训练神经网络的方法（下）
0 i% Y" e4 g3 d6-10 编写神经网络生成图片的方法
, K/ z( Q& E& ~6-11 代码完成和测试模型% k C5 Y& E3 o$ M% Z
6-12 纯TensorFlow版的预告4 x1 k: u0 K. Y# r4 s7 Z. n
. S9 {; N$ G N1 }2 Z5 j( O第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
~+ ?' ^ X/ g% S& \3 ^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
! y! H, {3 }: |( s1 w# l! S7-1 背景和知识点简介: _, a# J3 y! `. c/ S' {: E0 v7 U
7-2 强化学习的经典实验环境, o7 E/ D" g- Z* k Q( c) T: ]
7-3 配置开发环境（1）* r" m5 T& I8 e# q. a" C+ b5 @
7-4 配置开发环境（2）
) ?* V8 R9 v2 b' e$ e' L8 K7-5 什么是强化学习9 |% O. g( d/ A2 J" G! m
7-6 什么是Q Learning
/ C2 k- i5 ~& r1 F4 ]# ~7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境' j( {; A4 F5 Z% J3 J7 t" S
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）$ ^9 N) V8 J9 t7 f
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）. o9 A1 s( l) H0 f% v0 @6 V! _% x
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
3 L8 [8 s! q$ O/ c' U7 `7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
( T; }/ \* v( r/ j, Y& m7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）" D3 H1 M! @! q4 F( f2 O* F- H
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
' } ~8 N7 `8 n% y9 I7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序2 s' e' T4 K+ b V
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏4 V" ?) _8 a7 q: W
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示( T7 B2 R( o2 Z5 l7 H
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
' S# ?) _3 D3 j( }9 r1 j, D' `7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序- H; K" t! ?9 ]+ W' g
7 y1 ?. y; B4 [; p第8章 知识点总结和课程延展! K% W; @" c5 a& M& F* 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。/ A4 g3 n) c" X' z; _
8-1 总结陈词和补充
! [* _. g& H% I3 t! I9 ?: L8-2 如何学好英语0 p# u5 J1 |1 d4 r/ p$ B3 \! m3 A
8-3 如何学好数学
9 u; k( Q/ p1 `1 M7 U% F8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
W# s/ }1 j0 u& Q8-5 深入AI和TensorFlow6 b+ O" j* s0 C
5 ^! i0 @. ?8 X m( J3 S% V+ c" ]〖下载地址〗
! Q' y+ _; t5 \% O, U7 k$ d! `, `" x
* U, d! s9 V+ n; u6 E9 J7 }- N0 [0 D
" X9 r( p* R' M6 N$ Z" j! q----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
9 N2 i4 M$ o8 w/ S6 s& c: o& f: y$ A. T" _
〖下载地址失效反馈〗3 |- q# N/ P' P' q, u' @4 `+ u8 K
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* }; s9 d& B) h
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