, Q* H! Y: a3 K$ \$ {7 z/ R9 B1 F5 L2 }! F
〖课程介绍〗9 l/ _4 D! l, d& `
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！
9 U7 p5 S+ V( v" B/ ]8 S6 X
" \* ~4 y: m& i5 `5 P; f& O〖课程目录〗: Z2 z; M7 _: N' Z6 K) x, A' ]$ |
第1章 课程整体介绍# r% i3 S5 M8 o) V; Y w6 J
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 n' S, z3 `4 \5 ~( e8 S
1-1 课程整体介绍及导学
$ M8 K7 j& H( z% x) ?7 C% ~+ v6 f6 y7 d
第2章 人工智能基础知识9 d S# z8 z- y0 K. N' ^ E
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/ \/ Y% j4 Z3 v! ~0 f* I
2-1 什么是人工智能 试看. J7 }+ Z/ F$ X+ T1 X, X! i
2-2 人工智能前景 试看' h2 y' b; r4 a+ g- j
2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
$ r) f' {$ _, L/ T2-4 人工智能简史9 d+ }$ t2 H# Z5 }/ G, I/ o# W
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联# {; J+ a6 H) w' G! ]. F5 ^; g6 n( O
2-6 什么是机器学习3 ]8 R! u7 `& w$ v" b
2-7 面对AI，我们应有的态度; A7 n7 \! R7 Y
2-8 什么是过拟合/ N* B. p1 T6 B6 H) ?) C
2-9 什么是深度学习
4 B; U7 u/ I! Y0 r/ Z' z* O) w* f* G0 h/ i1 ?, `3 V6 o1 s/ W
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
1 \( U1 C0 b9 \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
3 n a$ ~5 }2 z8 B( E2 `2 E( a3-1 什么是TensorFlow
8 c2 y' L3 E. W0 O& g3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
0 L7 |& L/ r! C x3-3 如何学习TensorFlow4 E! T; v, i. K+ a5 r: H$ F
3-4 TensorFlow前景& W& z3 }+ @/ M# X" s
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
7 h |/ y+ M; [2 C' l. W4 P8 g3-6 安装VirtualBox
9 N/ v* T; S3 _3-7 安装Ubuntu
+ }+ o$ S u; q9 ~" @* p5 M. e V3-8 配置Ubuntu系统
T# [" t$ }. f' u& v# Z4 Z, R3-9 安装Python* W, f) Z1 t* S
3-10 安装TensorFlow（上）8 p7 ~. Z. Q7 s3 d7 f
3-11 安装TensorFLow（下）: p% X( G/ \& e; q: U
3-12 安装Python类库% Q; v# ?1 e6 Q2 t x! [
" W7 k( u8 Q' Q4 _2 {+ B9 E第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
1 u( L+ @' e, y" [( j+ r/ [9 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TensorFlow9 L' b# r! k) P! T8 l2 O8 p1 b
4-1 从HelloWorld开始, n C* k2 h8 V* b$ i
4-2 TensorFlow的编程模式" K! C) P' c$ z: V& e
4-3 TensorFlow的基础结构7 c: N! [! S6 o2 ^; j
4-4 图和会话
' f7 G) P ]/ e' s9 w2 S5 X3 T4-5 Python常用库Numpy的使用
8 U+ \. O& r/ n, S2 f4-6 什么是Tensor（上）% K3 h( n% O8 W5 {# Q# r5 R- q
4-7 什么是Tensor（下）
7 H2 E6 j+ F$ S( Q4-8 图和会话原理及案例（上）4 `! w+ @# [0 U, b9 k" N/ [" E/ \
4-9 图和会话原理及案例（下）- _4 R0 T3 _# V% J$ T
4-10 可视化利器TensorBoard（上）/ a( |* R8 }, {6 a
4-11 可视化利器TensorBoard（下）5 K$ ]* y9 {! j6 Q% ^2 N/ U, v
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
7 w) W4 e. L& h, V4-13 常用Python库Matplotlib
1 `& X) @4 ]' }; P4 W# d- o1 @4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
T4 r F+ H* S$ z8 G3 }1 B4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
m8 k6 Z0 U/ ~) x i+ g; m; ^7 W4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）, P7 ?* g9 g5 _% x! L/ O
4-17 激活函数（上）/ e: \3 l2 T$ u2 ?
4-18 激活函数（下）: B% b- @$ ?6 \
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
; I1 y- [; y9 e- j4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）* J" Y/ |0 M' _4 b
4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）: N0 ?% N4 y9 V' E8 z- q f
4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）( `! r8 f" @6 [0 u9 D. u) ?- ~" q
4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
2 H6 p$ b5 O; Y4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点 b/ a6 p$ F4 m2 r7 i2 `
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)
1 \7 c! {$ U- P1 V, v; v7 _4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)
. d% a1 U- n. O5 x5 T" ? a8 c1 D$ ^4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1) i" N' n4 i9 T; A
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2, c+ X+ L9 v h3 s
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
# Z# _' t+ N: |4 ]) E4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1& x( M" N6 v; 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
4 A& g, u$ ~! L6 B$ j; o4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
* S( b3 k$ a* _& L4 ]4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)) p/ h9 a W! O0 b) L2 y" R0 N' C8 \
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)
0 M% a, f! K2 l3 r! P8 k4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
/ s: S5 @: L$ s3 V# j4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
9 h; V1 v8 r6 c2 G( ?9 S; k
1 M, `# k( N$ L第5章 案例一 会作曲的人工智能
8 D x Z R0 o2 S/ e% k8 |3 K1 N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
7 @+ d) X/ p, p6 S5-1 背景和知识点简介6 N! r* J) u3 n& g' X% `
5-2 音乐和数学的联系% k, `- U- D) R7 [0 U0 Q
5-3 什么是MIDI文件( y" l6 D h! U- X
5-4 配置开发环境
6 g7 m$ p% _) z; p0 n5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
: k3 ?5 f$ M+ |/ ]5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
; b; Q) p6 T! s0 p4 ?* P2 z5-7 编写整个神经网络模型
5 X5 X1 b+ m( B5-8 编写从训练文件获取音符的方法
R! c- j0 [% b# ], Z5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法3 G* Q ^! p, D( W
5-10 编写训练神经网络的方法（一）' [4 l, }, H- J% F5 O% y [
5-11 编写训练神经网络的方法（二）6 a7 G* z% I; @/ a3 \
5-12 编写训练神经网络的方法（三）
3 ^* C4 R6 k3 E5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）
) e, G _1 Q; E+ i2 W# @5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
, Y: U( s5 p9 n5 v# ~ A5-15 纯TensorFlow版的预告
, v8 d* `0 g. M V" F! a+ @1 z" _4 c! M1 H, q: I; [$ ^ c
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能3 H+ M, d1 f6 V
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' S- ?2 Z& {* T M
6-1 背景和知识点简介- x) r6 X- w" w3 p, w+ a" X: @
6-2 配置开发环境
3 a v' @7 V/ W4 k: G c4 d! x6-3 什么是GAN(生成对抗网络)6 ^7 A2 ^# {+ W) P$ u/ e
6-4 什么是DCGAN
* ~9 |- p9 W9 z6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）. ]* ~9 d7 V- D H
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）
0 b5 D) W4 ~' P" J$ {; T4 X% C6-7 编写DCGAN中的生成器模型
5 T2 ]! g& m$ L) }4 R" ]' q6-8 编写训练神经网络的方法（上）
0 d6 c2 D* Q/ H; @5 d6-9 编写训练神经网络的方法（下）
) A6 C4 ]% X& {& ]+ U6-10 编写神经网络生成图片的方法
4 o: q$ D. v/ T9 ~3 S6-11 代码完成和测试模型, {9 P" I' H" D
6-12 纯TensorFlow版的预告
9 `( K& v9 N: `
' _: }4 l; S" e7 c3 e5 O& h- @8 O第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
2 \, B0 k* A/ @$ y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
/ z5 I5 `; S K3 u& }/ X5 k7-1 背景和知识点简介; u6 n2 D! ~; j4 l0 x1 }: \5 P
7-2 强化学习的经典实验环境
3 F" M3 `! J" ^/ E7-3 配置开发环境（1）2 \8 E# D0 P! W. ] r6 O, b
7-4 配置开发环境（2）
9 Y, q/ n0 ^ z& i7-5 什么是强化学习, O3 `+ m6 }% z( F9 n
7-6 什么是Q Learning
- l" V2 H3 F' x6 B% }0 K7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
0 y9 S6 e* ?8 Z6 A' D2 Y7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）% u v- M* m; a. g& O" R6 w
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）+ P' L4 l/ [+ e$ f; {
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
& L9 c1 [; N& P' e7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）
& y$ J7 T. H, R# g5 c7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）! w) P" M# p( ]$ q: p
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
7 @" M9 O. p q! M1 c7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序* g7 P1 Y5 P/ R, e; S* _5 N0 b
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
* D3 U2 K$ Z, o6 }7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示 x9 H; @7 T+ b7 [3 u; U( r
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境, g$ C+ N2 e" _: f8 h; |; `. \
7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序: I; _6 U, Z! w4 W
/ f7 H/ ^0 m& _: L$ o第8章 知识点总结和课程延展2 @6 c, V) s9 u5 B% [4 L% ?& j8 T
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。
+ x' K) C' _4 `3 E& I* P E8-1 总结陈词和补充
( m, s2 W7 W- n8-2 如何学好英语
7 g: {# h6 L7 V( i8-3 如何学好数学
" W( j, R; T; t0 A+ Y! f, F8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结+ I$ P) \* Q7 y+ d5 V' p0 q: A" v
8-5 深入AI和TensorFlow
: e5 N, C5 {) `6 T" h- _8 i1 @: ~' m
% Y8 \. }4 }& u. K〖下载地址〗6 p9 N2 Z4 j& Z& h
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- I! {9 n' Y0 w4 s
$ Z# i8 f [$ E& Q v----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
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" Z+ o* F# F/ ~4 r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# F* I, ?$ ?% a- T l, L& H
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