/ z; d7 x% d: P
8 x$ I6 l- l# p7 U1 s〖课程介绍〗
3 o I! |! u* p; K4 k1 }& \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！
6 w: i1 Y$ A, t- w' M& M3 a( G' q2 z6 ?$ ]1 s0 o1 H! D1 E# V
〖课程目录〗: D; a4 A' h2 }3 q
第1章 课程整体介绍
" I: C Y7 U/ H" F% P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2 M" l! M' H6 B/ j: y0 p
1-1 课程整体介绍及导学: s% H1 h$ z7 l* X
* u$ l$ B# I, u# w" n+ L" a第2章 人工智能基础知识
' h5 c, F3 Q! g3 z$ c" g) d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3 P2 B9 \) @1 ~1 I% v
2-1 什么是人工智能 试看
# x8 t/ ]8 a& f- Q2-2 人工智能前景 试看4 h+ `3 Q! I+ P! d( d$ j% a, V* h" L
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看8 c& ]+ ^# Q" I/ d3 e& b! U
2-4 人工智能简史
/ {/ s+ {' B0 m! N0 C2 A2-5 AI、机器学习和深度学习的关联& f0 t) o7 {4 a: d9 A% i/ v
2-6 什么是机器学习
5 @8 g- q( |, A* O2-7 面对AI，我们应有的态度, s1 o! U: ]' X
2-8 什么是过拟合
7 V+ V1 u! I& I1 b2-9 什么是深度学习4 p3 _ j/ {) l) K
; h+ u6 X% s4 K; P8 j* O
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建! @" X8 T% s. [' i) d
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8 R5 ?4 [2 r6 c' b9 `# v# ^" T
3-1 什么是TensorFlow
& m0 N" C2 N* t5 D3 Y6 y3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1) t3 v+ I! {1 L7 Y5 t7 H
3-3 如何学习TensorFlow
8 K9 Q8 E5 V& b5 A4 h1 M2 u3-4 TensorFlow前景
' [* ^( V* S! O2 q* ^. E3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件% u/ z" n4 o% ?: D
3-6 安装VirtualBox1 h: s; H. N% [ E1 T0 O; X+ O* d
3-7 安装Ubuntu; s2 k* Q6 B+ K
3-8 配置Ubuntu系统) Z: J) @/ B! b) A7 Y
3-9 安装Python
! G$ A& A9 I+ d+ C# A+ ~; @9 M3-10 安装TensorFlow（上）
- w" `9 b7 t+ q1 D* ?& b3-11 安装TensorFLow（下）
8 `, C) j: q' x3-12 安装Python类库+ j; ?1 b/ o* \# Q6 N
# z; A G. x7 n2 s5 @
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
9 e* |! G# Q$ t% e( a. m/ N- OTensorFlow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
2 Y0 q+ m7 \" B7 {4-1 从HelloWorld开始: d" W& n# }0 d) w
4-2 TensorFlow的编程模式. A M9 S8 A9 x
4-3 TensorFlow的基础结构, Y% x0 `. w6 k. T
4-4 图和会话# X! R; R7 H0 g$ Y
4-5 Python常用库Numpy的使用& J* D8 F+ L4 C2 C' h1 }
4-6 什么是Tensor（上）
' L+ b& p6 \" x2 \, B) F0 b0 @4-7 什么是Tensor（下）7 k7 }; o! g6 {7 _
4-8 图和会话原理及案例（上）
# s1 z/ j) p' v2 Y, L4-9 图和会话原理及案例（下）
5 }$ Q% G: J$ U7 |4-10 可视化利器TensorBoard（上）! M- d9 C! P* c
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
9 ~% c' p! V0 R4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround! s$ H; ~( g8 V* s& [
4-13 常用Python库Matplotlib
5 Z3 [) d9 h: W6 ~1 ~7 O4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）) Q7 u+ {/ d9 A% S y* ^# C
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
5 D6 k( \' R8 p I8 D6 X% Q9 n4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）9 ^* q) f# |4 n- O) @
4-17 激活函数（上）$ g4 f+ l+ U+ C% U5 l, Y+ }
4-18 激活函数（下）
1 O) e4 z- ]4 X! |' u4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）4 F1 m. S% D, R p! Y
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
- t( \9 S, S3 a4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
5 @2 U, r1 _+ ~, Y4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
3 _9 \- `* ^& K9 |, u# i4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
6 Y& I. P7 r- N' J! g4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
* o2 z; _' }1 }1 L! U/ x4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)- I6 M8 I( o h7 l0 T; j8 [) v
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)- G* P R/ s5 V9 Y/ D& v; T% ^
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)13 d: Q' M$ U$ w1 Q
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2: G6 g3 P- ^$ p z( n8 ^# b
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
. Q; F7 I9 \& q ^0 V4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1) c+ _7 B# _* J* @& S0 A0 L
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
/ @0 l0 P7 }1 Z4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
2 Q- S, \0 K6 P R7 j4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)* j5 z7 A. B+ C j
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)$ e* N5 j& W. |! U' y& Y7 e
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法2 E$ d2 A3 Q0 n/ g2 q% h
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
/ ^; e8 }3 t" F
/ e6 r2 F8 A4 Z, l0 O第5章 案例一 会作曲的人工智能2 u4 g# E" ]$ @8 d
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
1 B- x; Q# v' C3 x2 H* P5-1 背景和知识点简介
) Q. X0 T6 q: H" Y# g0 E+ g& J0 R5-2 音乐和数学的联系
$ h$ n6 a9 U3 d( ]5-3 什么是MIDI文件" k: |* z/ b1 \; Y# F" L5 O; J
5-4 配置开发环境0 ^. D% k* o0 e/ w
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
8 A# A7 b4 Q% F3 q1 P! m5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法! l5 G! e4 @3 V( M3 Y. o
5-7 编写整个神经网络模型
& y6 Q" M0 l# K6 E5-8 编写从训练文件获取音符的方法% C) S8 C5 x& ]# ]3 ]" M2 `
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法3 w `8 d7 k# {) G6 g0 H, d
5-10 编写训练神经网络的方法（一）3 P3 D9 l) K& C/ A
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
9 A# Z7 i4 \: k; c/ N8 Q+ p. r5-12 编写训练神经网络的方法（三）
; ?5 S, J, g/ [5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）7 d- @' \, T9 R* K
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
1 _5 ~ X, m. p0 k$ D5-15 纯TensorFlow版的预告
6 J0 p* [/ Q( L. P) O0 X6 b) n: t' C0 c. N2 N4 h( G
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能3 v7 w7 U' L* W2 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, o! J5 Q/ a: M# Y* i) G
6-1 背景和知识点简介
7 Y! n& Z& e) ~0 f$ G9 [, b6 n8 d/ ?6-2 配置开发环境
2 l( S3 c) m7 B: U0 O6-3 什么是GAN(生成对抗网络); q* Z6 C& |. n) o; {& F. c
6-4 什么是DCGAN
& u! z8 y- O d7 O0 I, d! Q1 b9 p6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）8 G& i/ A0 e8 J7 ?- z. S
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）3 m/ g' T4 `, C
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
0 p A1 ^1 a: ` o7 [5 i5 J: _4 t6-8 编写训练神经网络的方法（上）( ^% u. l" }) t0 B- L( L! e
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
! b( e \. B( Y# i: U/ h, q6-10 编写神经网络生成图片的方法
/ d& g4 y3 {% ~" ]& u, ^9 R& [; K6-11 代码完成和测试模型
" Y, a, X0 H: Q8 R6-12 纯TensorFlow版的预告
) I6 K. k. L+ N! I
' M3 e, r5 h$ O第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
4 E) K& _" P" `3 D! \" r9 e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 z! P; s, c9 y! a' K
7-1 背景和知识点简介
5 g* d2 j* H; H" K7-2 强化学习的经典实验环境# h2 p: g: v7 P6 A7 B7 Q& h) [
7-3 配置开发环境（1）& A/ ]9 d. K Z, F' ]
7-4 配置开发环境（2）
+ }% [/ t; I' S( F6 G7 l" x7-5 什么是强化学习8 G! e2 A) u7 G& ~5 n% y
7-6 什么是Q Learning, ~* v* s# Q# T# j
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
- b# K) j. o" j2 l% m8 Q i7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
( ~9 d5 g. r7 w2 \5 d: M; S, f7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
0 K, _9 U. |6 @6 m3 W4 H' F7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序7 S4 i1 X8 i* c( l& U
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
) ?2 Z M ]0 M0 l' U7 _7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
9 V3 k% f+ l: T8 l; D7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）& d! \+ ~$ R8 K8 k7 t2 L0 Q1 J
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序" U: x3 p* f: U; N" k5 y' ?
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏- l; G! R6 Q1 T! E; Y( C
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
% d' m/ y! M+ R7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
+ f" f* _8 i. E- _* E7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
8 b! C- G: O$ C ?$ Y$ c; e: w* ], W- _* r
第8章 知识点总结和课程延展. x, p2 a4 G. Q! ?" P* d$ K6 k
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。2 x% C/ b6 o! z+ t Y Y. M
8-1 总结陈词和补充
8 ?, s o+ D& `! |8-2 如何学好英语
y: P# o% X7 U8-3 如何学好数学! _& \9 P6 ?( a) v5 f
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
- i- H1 d J; c' q7 c8-5 深入AI和TensorFlow e4 O+ a0 ~4 W% F1 X& y
; H+ @0 o+ N L" |+ _& y/ w4 {6 _
〖下载地址〗
% v. I! x# v0 M& Y% e! U
3 D7 O3 z# d: \2 x4 y# q
) g4 k o$ I2 F
1 J5 t9 F( Z3 q1 _1 ~----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
& d2 Z. I, G, D3 t" f# {+ E3 p
o. x& g* i9 v〖下载地址失效反馈〗
. a) V. M! B0 p: 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. `0 A* K0 S' [( g2 E. N
) h7 ~% B' J- _; O0 C- H〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗6 V/ p5 n0 t9 b6 i, O
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
% E! [/ `$ I5 ^ G7 i. M& A% \4 ^2 m% [& {4 m) c& R- L1 S& V2 s
〖客服24小时咨询〗7 s" a: \, d% h! H3 R
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
" ]6 Y; K* P* }. |) S) b/ B1 y- n& B: t O
& ?8 a8 _: {$ e q7 | |
|
[复制链接]
