! W9 C" D) A( w5 C0 ], C" _2 B
3 d" ?6 Y% W+ `$ T0 ~$ T〖课程介绍〗8 s; T' X5 [3 F' B5 @' p7 q
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！
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/ D* }& v/ ]' x3 l〖课程目录〗1 U" P% _+ r/ p( r; }: V) D6 E( \
第1章 课程整体介绍" q) h% {+ `! f0 }
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, V7 J- {* J+ E/ F7 D1 ^
1-1 课程整体介绍及导学
& S, M- a4 u; A- _# `' @
4 \% a/ O6 `5 w9 H* h第2章 人工智能基础知识
7 I+ Y$ H. ?- n( U$ l. H+ @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( y0 U4 ]$ ~( X* I) B j
2-1 什么是人工智能 试看. R1 n& j$ z) |$ r6 f2 U+ O/ J) P
2-2 人工智能前景 试看
; K) j$ D$ O6 B% I/ W2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看4 t4 A8 y( c# x9 |% ]- z/ O; g
2-4 人工智能简史" F0 Y2 }, Y3 D
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
& u0 Q6 M' C# m4 c( Q6 Y. M2-6 什么是机器学习
$ \/ y9 K( h- X# {( g) u2-7 面对AI，我们应有的态度* E! H) g+ o, b2 i3 H
2-8 什么是过拟合! ^& x! W$ {* ?6 `% O
2-9 什么是深度学习
9 X7 o, [1 I: m+ Z( D H" f
6 l9 N) R5 _. v" ^7 o第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建8 _4 q! ]8 _5 |
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# b) w6 f% l! z8 c2 _8 L* k
3-1 什么是TensorFlow
( L/ p. x! T2 K% `. w4 R9 b3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1% {3 Y2 c- I7 x4 t
3-3 如何学习TensorFlow
8 G/ R; D6 f! C( w. u6 q3-4 TensorFlow前景% y4 D, t, }. \6 w8 }
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件$ C+ }: N5 Z, k9 R
3-6 安装VirtualBox9 }1 j: P' f$ O2 ~( L) @
3-7 安装Ubuntu
( [" j$ ~! L0 Y+ p/ L ?0 Y E3-8 配置Ubuntu系统* n6 T( z# F+ C1 M2 S+ h. D
3-9 安装Python$ X8 @$ d5 X3 W& s$ w8 }
3-10 安装TensorFlow（上）
, r# e. @, ]4 M3-11 安装TensorFLow（下）
+ B+ C3 \/ v, G( ^2 o3-12 安装Python类库
# x; X6 F; }5 v0 j: Q H" l( h+ J; @& K; L1 `# {* O
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
$ N$ t$ V( s! z! f$ X* fTensorFlow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 H5 i+ u5 o2 M# A
4-1 从HelloWorld开始
! A& g5 v- h7 |" E& E" l4-2 TensorFlow的编程模式
5 [6 V" G( F" i4-3 TensorFlow的基础结构
+ {- K# Z9 P8 ?$ y, B9 [4-4 图和会话" o- h$ M# v8 Y3 s0 L" r
4-5 Python常用库Numpy的使用! z1 l; q2 i! U+ N0 g* I6 K
4-6 什么是Tensor（上）
/ ~' J$ P3 ^; X* H/ I; T6 L4-7 什么是Tensor（下）
, f. o A; ]9 |$ O4-8 图和会话原理及案例（上）9 C4 \& ^4 K# I( G9 x8 g# v$ J- n
4-9 图和会话原理及案例（下）& Q7 j# ^: @$ Y7 G6 Y' f$ p7 R- `
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
! s( n* m( i' |$ I4 `+ Y. Z4-11 可视化利器TensorBoard（下）
; w8 {1 f; q/ g1 w5 x4 t4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround0 l- G$ O5 r8 B ?; B# Z
4-13 常用Python库Matplotlib0 h* k6 ?7 _" v1 u/ {
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
{4 l+ J) R( a" U* K& T- Z. r; G4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）2 [1 z1 O1 Y* `( |: t, @. [
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
; c' ~8 n& ?, L. {4-17 激活函数（上）
X( _/ u8 z: s, D7 O4-18 激活函数（下）8 z1 [$ l: Q* {# W% t; |0 u
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）1 T5 U" F% d7 N0 P
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）! \. h1 m& i& z, G+ ^
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）% g4 q7 k3 K" d( U/ p% L
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）& i6 m: e) y. k& B) j. | n$ H% U
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）* j+ H+ ]2 c" x8 S
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点' G; z X" o$ A( }( D+ S4 D" |! b5 h
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
8 y( r9 K l/ t, ]$ T/ `, j4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
0 P: i% `& q% ` O7 X4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1! c: S+ e1 ]* C5 A; q g! ^2 Z; y
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)23 [7 J/ t F! j0 E
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
% }* ]6 T0 u* K1 [' b7 Q4 U4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1% L$ d/ d7 D2 r5 Z% @
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
/ W' X! H" z9 ?2 `! z4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
% Y" L- N" i! t3 h" A) D0 f4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
- N1 [1 H) N7 H2 W4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下) ]: p e% k6 h0 h- k
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法6 O3 l2 U2 Z5 F2 o1 O: h
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试% |- V% _% f& \8 t
. x% x9 x* C* |- {& Z. H第5章 案例一 会作曲的人工智能
# a: E9 t0 T3 m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$ h0 O& i3 u0 r- p
5-1 背景和知识点简介
* b( S/ g% h3 P2 L, ?2 ~5-2 音乐和数学的联系& _; @) w5 e: v) D, [
5-3 什么是MIDI文件7 A, N2 Q3 I+ N4 ^# L7 ]
5-4 配置开发环境4 R: c+ ^8 v* f9 ]- H8 k3 ?
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法; s, _' m/ A8 ?
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
6 [3 q/ x( M" U5-7 编写整个神经网络模型6 Y+ Q2 m. u9 Z6 {6 l8 b. h: R: z
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
4 G0 H: L! P6 |; B. E! T5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
. k1 s1 ^" A9 w3 Q7 ?2 o; I% I5-10 编写训练神经网络的方法（一）, w, M& I+ [4 U, f0 M
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
/ I0 E# u8 }# f+ o$ X5-12 编写训练神经网络的方法（三）9 `5 S4 ^ N4 e1 c# E( w- y! m3 c' k' k
5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
" B' Q/ v7 a8 T" b* h1 ?5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
4 U* i1 Y7 H$ K: F. N! a5-15 纯TensorFlow版的预告
) t$ m! F* f4 f: x: L% G
! b( t; _. h0 R( E3 }9 M8 S: |: _第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
3 A/ r3 |# ~$ a! c2 J ~( M0 m- w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
) H: g! o9 ~+ `" K& d1 K% A! [( A6-1 背景和知识点简介$ P! P, w; e2 Z1 V9 H% ]9 P. `; A
6-2 配置开发环境) z' O- O5 @% G. e9 f
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)& Z$ o( q) s' o4 S' m
6-4 什么是DCGAN
( j# h, t9 U+ H- ]1 H$ I6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）2 U! J4 K2 ?1 h* d; K* `/ Z7 U
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
- t3 y/ F- V* W! j$ B! x' g; e- h) c g6-7 编写DCGAN中的生成器模型* J' \: }/ k4 K- _9 B) u
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
& u* |" ~! `& W: ^6-9 编写训练神经网络的方法（下）
% a3 g, j( a2 q9 Q/ @7 Z, O0 a( Q/ ~6-10 编写神经网络生成图片的方法
C2 K& t0 y, p/ H3 I/ m6 W6-11 代码完成和测试模型4 l, T5 t( [* W0 B& c. T
6-12 纯TensorFlow版的预告
. `! ?2 P" R2 r/ d F
% f8 j0 B) Z% {, J% |第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能7 s: c/ _* L1 `) W) Y& G
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
9 w- y- ~9 {. U: A7-1 背景和知识点简介
) {8 w9 Q4 u1 m' Q" c7-2 强化学习的经典实验环境
8 A# g! K( r. C ]: Z7-3 配置开发环境（1）% x5 w4 E' H3 {+ I7 y# Z
7-4 配置开发环境（2）
3 ]* A! H8 r5 Z: D* S: O) [7-5 什么是强化学习
: P) d- t) m( y; P; z' j7-6 什么是Q Learning3 p& W' E: b0 k, p1 O. c
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
) T/ t" H2 O) M, z+ i7 w8 `+ i7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）" V6 c7 E5 J$ M9 R, T
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
3 w) |) e c" K( X- G! P7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
4 f( a7 K+ A. K6 ^! W _7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
+ p' d9 V" Q2 Z2 m# {- C& f# t7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
) \0 W0 S1 `: u, n! o2 r9 S/ z7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
0 Y# s4 n' {" l/ K9 D( t" ^* r7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序* c/ |! ~. u1 j. t5 I6 g* @
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
# H% \3 l- O0 [8 R7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示. e6 S1 v: d6 J- Q0 ~; ^5 F
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境2 O$ n, d4 |0 ?2 b+ f$ T
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
* ~( ~ u+ T/ w+ b2 z3 s# a( X# M4 D! a
9 n* b; F' y% W" J, |$ B& W* \第8章 知识点总结和课程延展( W% o9 x5 F: J. u/ Q& J9 `8 b! 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。4 R$ ]" S! n, e
8-1 总结陈词和补充& P; h/ r1 |; F1 L b
8-2 如何学好英语; N1 U9 H; j% ~0 t6 l
8-3 如何学好数学
' A9 x1 `! {! l2 f8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结2 l {9 r `" B( W! o5 ?
8-5 深入AI和TensorFlow2 b5 t4 `1 |, N* z" m
# c) A# y' r# H7 Y' Y! h z
〖下载地址〗
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- x0 h0 n& \8 e7 R5 k" v, W〖下载地址失效反馈〗9 @; V. H- I" R9 [
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
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