4 F/ \0 u5 O2 Q9 f+ L* \. x0 ?& w
" |% l2 p2 }: J+ F〖课程介绍〗
3 N; P. S* s. |2 d7 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！# ?" e( _% m5 E
" n4 U2 g2 r o4 z1 J% |0 n
〖课程目录〗3 H/ Q3 |, e+ ?9 y
第1章 课程整体介绍: t# u' h" P( x- \: G
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
6 j* I; V( E' Z" u1-1 课程整体介绍及导学
' F* b: [' M4 T+ {$ w
+ p" \7 @4 ^1 H- c( h第2章 人工智能基础知识
( @) @8 S1 B: B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$ O( |. g+ X+ H, {; |
2-1 什么是人工智能 试看
! O9 S- S. s1 \* v2-2 人工智能前景 试看
' [0 D# \" z, \. j2 S# y6 N( H2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看1 R# V! r5 r1 u4 ~# c
2-4 人工智能简史- J& [5 Z# q W! |7 ]3 t$ y
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联2 s# D! d+ G& q* Q/ T$ t
2-6 什么是机器学习1 j- P ]# ~" q5 E. y, U7 p0 h
2-7 面对AI，我们应有的态度
) @2 E$ k. S7 ?1 i! h& D2-8 什么是过拟合
% i& y7 s3 v n y* J2-9 什么是深度学习. B S" |9 H( \( O& D9 j- W. K2 M( R6 ^
! e" y/ s1 W- N e: g' X第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
2 F, [% `& t d- b8 RTensorFlow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, t" u( c- E1 ?5 u. z+ F
3-1 什么是TensorFlow0 g/ n" I3 M6 P+ ]4 E& D% P* j
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
# ^+ l2 {" \1 |3-3 如何学习TensorFlow
7 o: H0 s5 P% |, `) t2 e* m* b3-4 TensorFlow前景
8 i$ a5 ]: t0 D# F# Y: w3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
5 r# L: C8 ?5 s4 W3-6 安装VirtualBox
. Y4 A& O8 u5 ~) w/ Q& x& n6 @7 D3-7 安装Ubuntu
- |5 \ J7 r) I" d) b! w ?* a3-8 配置Ubuntu系统 M: b( I4 L5 t' {
3-9 安装Python5 x; h! {9 Q$ C+ R
3-10 安装TensorFlow（上）& ?9 f i& c, b- f
3-11 安装TensorFLow（下）9 x3 |! Z4 @# ~
3-12 安装Python类库
: T/ j' K7 b; S. A: A% T2 V3 w" f Z5 B+ B
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
1 E4 T- s4 Y' m& a/ C3 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TensorFlow: d9 [7 T7 y1 g$ ]; J |0 X5 Z
4-1 从HelloWorld开始
: B/ b7 e; I; G9 \/ H4-2 TensorFlow的编程模式8 n: n6 Q% X, _0 F+ J3 {) _
4-3 TensorFlow的基础结构. o2 b% @. Y- `* s: y- t
4-4 图和会话% y9 h! U7 Y; `) M
4-5 Python常用库Numpy的使用
& |5 j0 O( I3 y- m+ p% L4-6 什么是Tensor（上）
8 O& K/ Y) i# w$ X4-7 什么是Tensor（下）, q: P: ?0 O4 i* p
4-8 图和会话原理及案例（上）
3 i5 Q2 G% G1 G2 I, A4-9 图和会话原理及案例（下）
- P0 o6 M& H9 L0 [5 ^4-10 可视化利器TensorBoard（上）0 }. r/ S m/ O) ~0 b4 Q* \
4-11 可视化利器TensorBoard（下）; k+ Q A1 N Q# r
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround+ {8 E! b0 ] A+ P$ {& U
4-13 常用Python库Matplotlib
2 |0 [7 D7 j7 ?& ^) b4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）) u, m3 ^$ K. F" [. v7 v, r
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）. ^; w% p0 y1 i( ~0 ~- t: A
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）
- \/ \3 U7 U' v# i* @' X1 z4-17 激活函数（上）: g4 u3 ~) S' G4 T6 \1 \* W1 b
4-18 激活函数（下）, D( U/ H3 q+ Y5 n$ }5 B; S+ y# d
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）/ G$ B' Z2 b* I; Z
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）6 y/ H- V1 ~5 r, D2 x2 @2 ]3 m; E% _9 a2 n* {
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）( {3 ] T6 t; h6 k1 ^# m1 P
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）% f7 N! G+ |4 M! |$ K
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
! J0 q7 D4 r- q% a4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
, Q$ p, S7 _! e* Z' b4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上): ]8 a. ~" e t Z( R2 A
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
' B* _( Y* U" F$ B4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
, P0 D" d; A% D2 `( H$ O- _( t4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
' |0 `8 I5 _) H) ~; a: q4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)$ d H9 { H8 M3 B! p5 B( E8 F
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* w) E) T9 E' P$ i. p
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# t8 H# R9 Z+ n4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)+ O6 y5 Y% a- y7 L7 M' s3 M0 h. d
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上). h& S4 x; M5 _1 a
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
6 U& D- a) T) t% J6 L4 W8 _4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法. @" c* u( h5 H+ W; _" r
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
' ^% U% n. N) @9 {' e) `
' {0 j; l$ x9 H4 N, V2 _第5章 案例一 会作曲的人工智能
$ U$ L4 {8 D5 l7 Y# D& p- d8 \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
4 A1 Z4 _+ `! P5-1 背景和知识点简介
# ?5 D ]. I* E# g/ H) {9 m6 b5-2 音乐和数学的联系
9 ~6 M1 E' `" v. W! A$ A' [5-3 什么是MIDI文件
+ J7 c' ?: d/ c# \! G. \+ Q/ |" B5-4 配置开发环境
8 G) g3 k% @4 D" x5-5 编写转换MIDI到MP3的方法2 X8 |" }9 L4 X9 X
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法5 m9 A9 N5 X8 @4 B8 B
5-7 编写整个神经网络模型
2 S' a3 S* S; r+ P* v5-8 编写从训练文件获取音符的方法5 p) p& T! c9 {3 B9 V1 R: J4 X, \
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
- Y; X" {& p4 ?$ P- A; a5-10 编写训练神经网络的方法（一）# a- l7 P- X1 _. h3 d$ L
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
5 ]5 T7 _" d# q5-12 编写训练神经网络的方法（三）
7 c8 j! D6 Z8 X, q' x+ z1 y5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
6 ?! q' u1 E& g. [( ]8 d% X; I5 C% v5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
" S( H9 z3 w: j& s; ^6 q; ]8 }5-15 纯TensorFlow版的预告9 ^- M# f/ Y9 j4 k: r7 c
- L" k4 }) I2 ]8 N$ m, S5 ~2 n1 e7 }第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
$ I/ J$ \2 k( E, \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
" ]$ r1 a& ]" w: o5 v6-1 背景和知识点简介
+ ~& E Q/ Q S/ C, w+ `3 w6-2 配置开发环境
0 A% F+ a9 K( P# j" }6-3 什么是GAN(生成对抗网络)+ m$ A* C+ x* z+ w+ K
6-4 什么是DCGAN" X n5 _& F* u* Q8 o! G; K
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
/ u$ n2 Y) `# \) q3 @6 V3 J1 H6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
" ?) V, ^- K9 d: Z8 P1 B3 g) T6-7 编写DCGAN中的生成器模型
: d6 m2 V; Q5 V) \+ `5 H3 O; C( M6-8 编写训练神经网络的方法（上）
/ E. u4 I2 _0 H- m6-9 编写训练神经网络的方法（下）" D( x& b) t3 X+ w; |3 m
6-10 编写神经网络生成图片的方法
4 R& U: y; {3 K& k* F( K6-11 代码完成和测试模型+ u( @3 T, J& J. _4 `; t3 {1 y
6-12 纯TensorFlow版的预告2 _1 i2 t4 }( x& n4 u( g6 h4 { W
) [- ^& H. d- j0 P8 O0 a
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
. `* o" U5 U. c. W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, R- r: w. z9 f6 r& ?
7-1 背景和知识点简介! c( Z8 I0 F( p8 D
7-2 强化学习的经典实验环境
4 u7 U2 J! P' l6 A+ u, o7-3 配置开发环境（1）: L+ ^) N! A# X9 A& L0 V
7-4 配置开发环境（2）& z7 B7 E# O& j/ P& E5 L
7-5 什么是强化学习
. C4 f& Z3 b8 I5 S5 B7-6 什么是Q Learning5 C2 w, f c# L# b
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境/ V/ s7 o, M9 K$ H7 W9 ]
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
5 m0 }5 `7 S2 m- A% b7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）% c, h) N# C. ~& X- [* m+ O
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序2 r C9 E: ^9 F: k1 r
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
' @) L( |' m. ~7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）: Y7 j- q$ L0 g
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）. T$ P# O: x% `- N5 M @
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序3 C+ I) f5 T8 p$ F5 ^ Z
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏' D; g' o: R$ V. \# }0 d0 H
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
9 ~! `4 B0 ^1 F+ d8 N: J7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境$ s+ t# p8 x, X( o( n7 q
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
: _8 ^- u7 Q3 ?5 x4 n) F$ [4 r
{- A& R1 N. w0 w第8章 知识点总结和课程延展
% s6 O/ b5 F: M$ z- L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。
6 I9 t0 ]* E& G1 k4 J& Q9 }8-1 总结陈词和补充
: J. c& r1 v" c! I8 P1 T/ ~8-2 如何学好英语+ e% c* a# T l
8-3 如何学好数学5 F2 r& D5 z7 l" G
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
% O" V& J* H4 a# P$ Q8-5 深入AI和TensorFlow& Y8 N$ s: q3 A: n
: T- a: r* F/ L( M9 u/ g% e
〖下载地址〗
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1 L& `% y) J6 `0 z" }〖下载地址失效反馈〗
- b! G; d6 m3 i$ d5 T* B/ T$ v2 h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.com0 Q! _ O. T0 V2 [$ x2 q. f* T2 o
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