z- t# n( e& x+ T
9 r) X1 |( L- P/ S* \8 ~〖课程介绍〗
9 H" @" M5 e0 H: B3 z$ }+ W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！& { ~+ o0 a) g9 N$ Z
( H: K# t# T1 x4 I+ @4 }" Z〖课程目录〗
% N/ T- X7 `0 J/ u. |9 O" g2 S) k+ ?第1章 课程整体介绍- _8 \$ k9 H& z
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 T0 z6 E$ N. v' d" @2 c
1-1 课程整体介绍及导学
, n) ]; U1 A) H5 o3 a6 ~% M7 n: M9 c2 \& e3 ^2 `
第2章 人工智能基础知识1 U5 G, s4 I: R0 y; c
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 \ y! \, ?7 s1 H- `" s2-1 什么是人工智能 试看
/ b2 k8 ]: U) T" t9 u- d2-2 人工智能前景 试看
# J) E! A5 B2 c2 r2 W' X2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
& F& t5 s7 _! o2-4 人工智能简史
8 A- v4 ^$ q# x6 M& |2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
[( y8 N) l. T! B; X2-6 什么是机器学习' |' N3 E/ \+ A# Y0 @1 t" ~
2-7 面对AI，我们应有的态度
5 ^8 ^4 n3 m1 M2 P A" @' D2-8 什么是过拟合
. v/ H7 I9 x7 ~2 D' m" x# _* l$ Z2-9 什么是深度学习/ B9 F" [0 Z( L( `* c: ~5 ^
) T# K# x' O- j( w第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建/ T# G0 _9 q# Y' n- |) R z
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
, r4 H: u. v2 H+ [ E) S- g3-1 什么是TensorFlow1 ]5 S5 d: G% {% J" h/ `0 l5 p4 R
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
, l( Y6 _* T* h3 H7 h3-3 如何学习TensorFlow
2 p# R5 e. m r. z9 A; W3-4 TensorFlow前景
: f! R. t9 j0 z5 T9 i' O5 i3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
. P- e3 \; ^% S# R3-6 安装VirtualBox
# E9 w2 S6 E1 r! X0 P8 E. _3-7 安装Ubuntu) W1 R: l4 A0 I; L
3-8 配置Ubuntu系统
6 v. _/ ^ M/ _! P$ l- c3-9 安装Python7 K5 w; ]. q6 x* ?0 D
3-10 安装TensorFlow（上）
1 r. \+ t4 b7 s8 O) j! {3-11 安装TensorFLow（下）4 V' v( ]& M+ u
3-12 安装Python类库
- k" {1 h! U3 [8 W, ?
& u' t1 _6 P. {- j5 ], U" |第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）- J3 F: p |6 H% V
TensorFlow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
) C" J5 |/ x8 X0 p; T$ Z4-1 从HelloWorld开始4 H; t! ]" |( k3 C9 k
4-2 TensorFlow的编程模式3 G' h. h' x6 g2 j
4-3 TensorFlow的基础结构
! g$ M* o, R! ~/ I/ i! ^4-4 图和会话
. f2 A4 x, I1 H5 ^* L4-5 Python常用库Numpy的使用
! j' b" W3 H$ C' W4-6 什么是Tensor（上）& h0 e7 H$ \" k
4-7 什么是Tensor（下）
% U3 O1 {; N9 @5 W4-8 图和会话原理及案例（上）! }+ o3 e) D) T6 c( k
4-9 图和会话原理及案例（下）& v( f, f: ]' }1 l# t. h0 h
4-10 可视化利器TensorBoard（上）, u" t7 p# z( f' A' L
4-11 可视化利器TensorBoard（下）
5 m/ e+ g" ?/ Y# H% b4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround* Y$ p* y. s7 p7 M
4-13 常用Python库Matplotlib; P- M; [3 g$ N. F' o
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）5 q+ d0 M/ e p ?4 U
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
9 t x, Y. d3 W& Q% ]5 ?4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）9 @( \6 h. s% ~
4-17 激活函数（上）
( t0 m" t! ?9 _, h4-18 激活函数（下）
0 u8 ~/ c- {) j8 l4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
$ L+ y7 M4 x! G X( m$ j. W6 G4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
" u. H* h6 d7 W0 B4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
% a7 b1 [" o" y3 U4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）+ o0 y% n/ G. }+ h
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
$ r$ u+ K8 j5 V0 i x/ L4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点+ B8 O4 I6 U5 s" K2 k3 i
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)' H) V Z. N$ B' m4 G% i5 @3 E
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)8 q& S) F. J5 Q" z9 l9 h
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)16 q0 v, z `4 h$ f
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)24 u3 V6 u" z- 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)7 D; Z* F# C d: `( ^2 d5 {
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$ O) |" c% B) D
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
3 ~' o9 d, M% K. u+ T+ {& `- T/ a4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
# ]7 f: t6 c( o3 q; [+ {4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)& w. _1 i( w. C3 t: t) ^4 c
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)" \" o) o# L1 z- \
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
. V' T) C- l! i7 s/ f4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试& O: j( z% i C6 Q! ]# N1 f
" c m; @ A9 J$ G1 s
第5章 案例一 会作曲的人工智能
% k; y. Z! E, @" L. x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' E+ g8 o' p* b: ]/ q [ j5 S3 t+ \
5-1 背景和知识点简介% q a/ T) _( @$ O: U6 f8 }
5-2 音乐和数学的联系) O- R+ f) K; Y( m9 {& x
5-3 什么是MIDI文件
4 G1 l, ]0 j) s1 Q5-4 配置开发环境 N" b; z5 ~; F0 w. F3 t5 Y0 K6 i
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
2 T. l; L# Q8 w8 F9 T5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法5 @$ d b1 T; }
5-7 编写整个神经网络模型
0 Q0 n" E+ P/ C5 v5 I6 x4 k9 |8 M5-8 编写从训练文件获取音符的方法; F) q# c: t! V. u7 h, N! V
5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法+ j' r" k e2 }& T- K' a8 S" r
5-10 编写训练神经网络的方法（一）+ ], H5 d4 z0 ~; \6 m C
5-11 编写训练神经网络的方法（二）( P- ~2 t$ V: j* J1 A# l9 E. y
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
) U, ~! x" k! o2 G5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）- G6 R. L# a/ T2 ^" Q; t
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）0 e- b/ h" e, c$ ~ N
5-15 纯TensorFlow版的预告
& j2 {" q5 Z2 o' l2 U! x2 K' L/ o* F& w8 \. f6 z( p
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能) k7 a5 K: N5 `6 B' ~
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) Z/ S* ]0 s" i; S4 O
6-1 背景和知识点简介
% Z; s8 [6 H5 Q. p: L/ r- b+ z# s6-2 配置开发环境
- X k; M4 Z8 {* i6 p$ c! ]# R) @; v, a6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
F" f6 c+ l/ a* Y* x6-4 什么是DCGAN
' Y0 W7 G4 M0 n) p$ V6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
0 J1 m+ N7 ~ x6 {* ^ t2 w6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
/ h% E* J `$ ]6-7 编写DCGAN中的生成器模型( T. M- F% n: r8 {5 T
6-8 编写训练神经网络的方法（上）: T, E5 {( o$ P
6-9 编写训练神经网络的方法（下）
1 M- Y+ q, S: R1 ?$ Q: L, V6-10 编写神经网络生成图片的方法
/ `, u7 d( K0 M8 `( X) E& |6-11 代码完成和测试模型) k( t8 S* w- \2 F8 @7 c4 n
6-12 纯TensorFlow版的预告
+ K/ V( W% G. u& P. n9 u2 \* W! _# D/ x! `$ }' F( b
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能2 [* O! ~- w0 ^3 W+ L
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
0 e3 k% [ x1 t% O" X7-1 背景和知识点简介
+ B" d2 N; k1 I3 ~5 z7-2 强化学习的经典实验环境. h7 w& e/ Z/ Y$ \+ M$ ]( v* ? r
7-3 配置开发环境（1）
) r3 \; c& f( L$ n8 G4 G8 C7-4 配置开发环境（2）+ ?1 O ]* A# _) A2 t5 Z) B+ m
7-5 什么是强化学习
) K% ]. I7 v& x% C- u$ K7-6 什么是Q Learning: V( _- _2 f9 ~5 O
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境 t' J' X2 g4 ^. Y
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
% }+ {5 [1 s6 U. {7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）- B! P& }# j+ W6 k: h: N- u
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
3 X0 q# M2 @! ~. c) g( z7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）2 D8 r0 n% V4 U
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
' \- O2 C3 G3 x, g* b7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）& V3 T! Z4 y: O0 L) V: @
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
' U5 Z: j9 ?5 d0 b4 Y' U7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
C% r f) U( J7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示
3 D/ `. D4 x8 l# s. s) U7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
: Z: x' s- |; m7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序, H+ L& E! n. o5 J$ [
" D" x9 ?) s( Q5 C
第8章 知识点总结和课程延展6 I9 s. x, P3 U7 r8 A, ^
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 h% c; s$ M& X/ e* ?7 t6 j
8-1 总结陈词和补充9 _ [. y: I2 q9 q8 S
8-2 如何学好英语& g( F! J! P" ?4 T4 w* a/ m- H' T
8-3 如何学好数学
: a. K. G$ d1 h0 G8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
6 p1 u- i7 v7 i8 G1 G# y! G* G8-5 深入AI和TensorFlow
3 @" ]9 {9 X' r) P( j1 v
) r0 |7 r* l) p- J V〖下载地址〗
4 r3 Q, k, V& R) h/ G6 O
9 I% M7 E9 d+ x8 k
2 h) B% l1 v1 a# o" t
6 v5 }% [* d; `: {----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
* l1 Y$ a2 u0 ~0 g4 k# @- Y9 ]
〖下载地址失效反馈〗- P R5 ?' W% l+ ]1 J
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& |) u8 k' ], Z
2 |) k; P3 @ O# ^/ u2 R C$ i
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6 b+ b3 p2 T$ @/ A. i5 J+ o
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