6 G- D% k( h; h- E/ {7 u" E* p
1 S5 V! l1 i' M0 d3 @〖课程介绍〗7 _' q! D( r7 n* J5 i* s( H) m
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！
& K; ]/ q" S6 W( ~. Y9 H6 j; I8 h, ^ H
〖课程目录〗7 A5 G6 F) U( h2 S
第1章 课程整体介绍
+ K9 u6 M( [# s; w( z, `* h0 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) K4 V6 w4 \4 t
1-1 课程整体介绍及导学
2 z9 p. Y: j/ J$ Z5 K6 x/ h* m5 Z
/ S) ?3 S. ?% R" d第2章 人工智能基础知识5 X! @4 f1 I' r8 y3 E' @" k
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
0 W# ^1 h# w. `4 G% }* M2-1 什么是人工智能 试看6 K: P- T5 m* D: D
2-2 人工智能前景 试看
7 h V& M6 g$ Y! ?2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
, G) C& R2 [/ N/ e2-4 人工智能简史- c6 K# t; k% d8 N0 q+ F
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
, C* C; R! F3 W5 s- M l2 Y2-6 什么是机器学习) _! J5 j* |8 ?7 x; `. p
2-7 面对AI，我们应有的态度
0 f* ]- _; _8 q% G0 K2-8 什么是过拟合; B- I* h6 M. }4 l
2-9 什么是深度学习
- L6 [0 Z% q) f, o( _8 g6 [1 e
' r1 e9 ]. w1 f# V. Z" ?第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建; }0 v2 Y5 I5 i$ g6 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
; x' e, Z9 t$ i. H# v3-1 什么是TensorFlow0 N, d% {! n J5 { Y
3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
( U" w. z$ ?8 z8 c3 d- Z$ t3 W3-3 如何学习TensorFlow
4 ]2 ?: Y+ n& ]! }# e3-4 TensorFlow前景( h; b2 T8 I# [0 n5 I5 E. D3 q
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
$ \% v$ }# M6 x1 X0 j) }1 B3-6 安装VirtualBox
4 d/ Q7 d& I% L+ k ^) U& Z3-7 安装Ubuntu6 f( Z, O! j: E, [0 ~# r; a- D. Z
3-8 配置Ubuntu系统
0 q! z' O$ x" B; X3-9 安装Python. w1 c! ^1 P# b) I& `1 Z3 b
3-10 安装TensorFlow（上）
0 r$ K' e0 M0 L' y8 b( N2 k5 a3-11 安装TensorFLow（下）5 O( Q2 ]2 X3 Y0 f
3-12 安装Python类库 J. o2 Q8 W Z J' v
& C3 J# {9 }2 Q+ w5 ~. m+ g第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践） B' p# W- n9 Y$ F( o
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! ]) W0 C9 D+ h( E& c3 X m8 d
4-1 从HelloWorld开始2 ]# l3 J% X+ S- n1 e: Q
4-2 TensorFlow的编程模式$ v0 `* C4 R# j3 S( T& l8 u
4-3 TensorFlow的基础结构* W+ _: p# `* j
4-4 图和会话0 W% S0 S3 u5 [$ |: o& ~# u. D
4-5 Python常用库Numpy的使用
6 I% t5 C5 t8 E( C3 U6 P4-6 什么是Tensor（上）
) U# x0 |4 C2 o8 d( @8 W! P; z4-7 什么是Tensor（下）. V7 N7 I" U- F" t k) |$ n
4-8 图和会话原理及案例（上）5 h( R' y6 f* Z
4-9 图和会话原理及案例（下）- ^. H$ }* @( z9 E: D6 M
4-10 可视化利器TensorBoard（上）) X1 R l+ |6 s5 X9 k& ^8 p
4-11 可视化利器TensorBoard（下）' r7 W& Q( d* ~$ J
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
4 n, B# ?: i( Y9 C4 r% r4-13 常用Python库Matplotlib' i* d! z, H! j" }" o
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）' e; F! A' A/ m; E+ d' z
4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中） E( o" |$ ?: q6 i A0 r
4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）; w4 z+ r* ^& B3 S" ^2 o# J" p! c3 Z" d
4-17 激活函数（上）
; I/ m: v2 r- H- E, H0 C4-18 激活函数（下）. ?: o3 F' L- t$ ]7 }, i/ Y, w+ F
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）# m; h2 n0 H4 Q2 g& N A" d: o
4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
3 F- `" P. S1 Q, @) ?% m4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
9 M U9 V. i" f# ?5 K4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
% w1 v' D4 c- z( P+ w4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）& v, v8 R6 |5 A& a N
4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点 V2 E4 K1 D: V U3 o9 t
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)$ N) }& W; }' o; ? t
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)/ [# y: n7 {% j9 H/ p3 g6 V
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)11 j/ s* d5 k6 @
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2
6 F9 J. n/ D' _2 l4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上): O3 }3 E- f8 I% Y
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
: J+ v2 d# ?9 H4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)2: J- h0 T% D. Y1 R: L3 F9 P# y
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)
9 z/ _, [+ e7 H) L$ ^4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
' c1 t5 M6 o3 L9 x& `, f9 y4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下), X' U$ u5 K4 p, X$ W" M
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法, H# J) ~1 z! L' w2 `$ s, h% O
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试
: B" V K/ C+ z8 S8 ^
# k8 C, i: x% ^: v, X: y第5章 案例一 会作曲的人工智能
/ T2 C1 p3 S7 \8 C4 Y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 K$ H# y9 A G' E! t$ e; N* h
5-1 背景和知识点简介
9 F. H2 _. w5 c7 I$ g8 o4 t5-2 音乐和数学的联系: q6 S. ~9 {% @: v3 n$ {& c- a
5-3 什么是MIDI文件
: T9 X7 P4 ?8 c5 X$ W5 O5-4 配置开发环境
4 m- _; A0 n9 l7 ]+ @5-5 编写转换MIDI到MP3的方法: z9 ~7 X3 X5 V6 J
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法4 f- Z$ y' _$ _, Q5 C' }( V6 {
5-7 编写整个神经网络模型
2 W4 S: T( u3 K5 T5-8 编写从训练文件获取音符的方法
$ S c) G k7 v6 I# X3 F5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法4 a; S7 q& i- C# d; Z* [" g
5-10 编写训练神经网络的方法（一）; _* Z( p3 g9 G/ _4 H; [
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
/ z U6 X3 v/ k3 O5 m5-12 编写训练神经网络的方法（三）
0 t+ Y. \+ W* [8 H5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）- n' R$ l. b1 _( v/ H5 z
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）0 ~; A5 P+ |& ?) U: c2 V
5-15 纯TensorFlow版的预告 a3 _; A! M- {, D- `
+ u, I% K+ e) h0 `+ T; F第6章 案例二 会Photoshop的人工智能8 L$ j& I1 q/ ^" P# s
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
. i- J o0 c; j. c6-1 背景和知识点简介: r$ _: o2 M. P8 h- Y1 Q
6-2 配置开发环境/ b3 B8 {( l5 O4 L9 e
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
+ e L3 ~8 v4 Z$ b# M; C; O6-4 什么是DCGAN3 n8 u8 G& b' \- V) |
6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）
/ {, t" w* y% X7 |3 j7 N6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）1 d3 J6 D' d# `0 h0 C2 x* Y
6-7 编写DCGAN中的生成器模型4 V+ {0 J1 g, }& D
6-8 编写训练神经网络的方法（上）
6 Y, O5 ^- f0 n6-9 编写训练神经网络的方法（下）+ k5 y0 P. Q n2 G5 E
6-10 编写神经网络生成图片的方法" [ r( j& W) g7 T3 Z
6-11 代码完成和测试模型
8 c, r1 _5 N$ ]8 d! r8 u& W& G6-12 纯TensorFlow版的预告
7 I, M% ?$ }. }! c* q- o) z5 C. {) p- D. Q \* u
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
9 V/ p4 K, F& s# }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5 O |% r" m1 k- b& ?6 P4 n
7-1 背景和知识点简介; k P0 |! B" u/ Q
7-2 强化学习的经典实验环境
8 E* V. k1 y, G- ^, _; n9 @7-3 配置开发环境（1）7 S, t7 l" T2 E0 D
7-4 配置开发环境（2）
) N l6 e: @' t4 Z7-5 什么是强化学习
8 x- O- z/ K' M1 r8 G( ^% y# q7-6 什么是Q Learning
3 }. Y% l/ Y! T! ^3 M% q7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境2 W, A5 K5 A4 e! v) i
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）
" q; q/ N3 M5 `& @& D, d8 k& {2 e) Q7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）" n( j- Q: a- g( T0 t
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序3 j S1 o. a, B/ r7 r: Y6 H
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）% Y1 N0 i# k+ `. W* G
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
3 R0 a# C8 V0 Z% Z6 D% D/ f$ G7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
' S2 m' @/ Z! \9 Y/ T c+ D0 M7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序% v" P5 i. P8 f) f& q1 d/ L. m
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
# M, c3 d' A2 g5 p$ H+ g7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示6 o I, e9 J4 t8 p5 x1 b2 j* K' r
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
- }# Y& g. w1 I9 N+ z7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
8 r' A$ y/ L. O) h5 { g4 M4 ~9 d) u/ V9 Z# Y9 r3 H* l9 L+ l, d
第8章 知识点总结和课程延展
( ?$ Y- A% y8 [# s/ C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。0 d* z1 Y9 @7 B7 B. [. ?( m3 |
8-1 总结陈词和补充
; ~3 C: I* ~0 g$ @8-2 如何学好英语
% k: B; V4 b5 d5 E7 q/ m$ l. F8-3 如何学好数学2 F6 ]5 ]: Q1 L7 d$ F5 N6 m
8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结% E! O2 V2 j7 K6 y
8-5 深入AI和TensorFlow
! x( G# `+ R# X7 S/ G' y2 Z, G: _6 R( ?6 |9 ~
〖下载地址〗" q% B: F$ D/ i8 g0 u
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