& g2 ]; }2 q/ x8 I* @0 f. m$ x9 r: l+ O$ ~4 C- l& U2 i8 \% S
〖课程介绍〗
( E, \. T7 T! _/ Z. ^5 a: 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！/ ]5 l( ~: o: K8 ~
! E" o* c" y" x' C
〖课程目录〗
5 u' I7 I! b$ ~& j5 a- {0 w第1章 课程整体介绍
* q. u }1 v2 Y7 \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
. x3 p* N% L2 d- g1-1 课程整体介绍及导学
- E; A8 r( z7 N) [6 ]7 ~" n1 ^# T2 x0 N. S, Z+ `1 X
第2章 人工智能基础知识
! V: B4 D- S# Q6 H* ?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
# g( r' }0 Y' }2-1 什么是人工智能 试看
: {; ~+ _; f7 Z, c2-2 人工智能前景 试看
6 z1 }" v9 b% k5 R# @! { L0 z2-3 人工智能需要的基本数学知识 试看
1 D- F5 R. P2 T' Y$ x/ D2-4 人工智能简史. Z7 S1 f) l5 U, E) e8 g
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联, e; ]" [, P8 a, Z# M9 o$ p
2-6 什么是机器学习
' B! B9 e& i0 @! T- @2-7 面对AI，我们应有的态度
! R: Q. p H; G& R% n2-8 什么是过拟合
0 @2 L2 L; w! N: j- O) @5 P. p2-9 什么是深度学习
; b( f* R( Y5 r/ r: Y5 H3 u4 _
3 V a% m; U" t第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建9 J& T' g9 o+ ?9 b
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6 o; Y `* ?$ G/ F8 Z C' m# \; d: O
3-1 什么是TensorFlow
: W# R: B! G5 f4 S* {* V3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比17 f, E9 g& ^8 y7 t" H0 j
3-3 如何学习TensorFlow/ L5 ?6 h- Z8 U$ M
3-4 TensorFlow前景
1 b7 Z8 D6 l6 L N/ P3 X3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
; r4 ` G, V V/ G$ [2 C3-6 安装VirtualBox
# `: K9 t2 f8 r( R4 a. u3-7 安装Ubuntu; t$ N+ ? M7 ]) _$ X( }
3-8 配置Ubuntu系统
$ g- e. k" C9 t; G# `3-9 安装Python- |+ R/ s: N, Y# A* y9 }! c; B
3-10 安装TensorFlow（上）- t3 b. Z9 {( s9 i" J" I
3-11 安装TensorFLow（下）- U+ o8 k! U; I$ k! I: a
3-12 安装Python类库. b9 ?9 w2 l2 @/ o4 T ?$ i
K' Y0 x/ E5 {' ~+ h6 J2 q5 Q第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践） z. d/ X- f1 p! E4 a3 W. L0 X
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$ m) |, }3 |: X! G, A7 a# l
4-1 从HelloWorld开始
, b# I/ K- s: V' C4-2 TensorFlow的编程模式
5 k8 o9 |5 D. }* W! c7 D4-3 TensorFlow的基础结构0 Q2 T7 b% T- r* A
4-4 图和会话# V- M# A8 `3 K+ n8 b& X
4-5 Python常用库Numpy的使用" _, j. _0 _% M5 p. X7 t
4-6 什么是Tensor（上）
: C) v) U# p/ w4-7 什么是Tensor（下）
' Q* P. h0 O( X( x! J* M4 ^4-8 图和会话原理及案例（上）
0 R5 ]* q, B3 Y: e6 [4-9 图和会话原理及案例（下）# X3 M' C1 O" W4 I$ C7 W7 c+ ^! V
4-10 可视化利器TensorBoard（上）
4 F1 R( ?) V2 E4-11 可视化利器TensorBoard（下）
8 h( M1 Z3 `. i: ]8 N5 u3 R9 m9 U4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround, a+ U5 W, R3 T- h! b
4-13 常用Python库Matplotlib' w% A: j" ^4 I$ E: y( q+ f
4-14 综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）
) V X( ? L3 ~0 Q4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）
; q/ ~5 J7 D0 o. r4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下）0 D2 V" W: I: j1 ?& y" l! [" E3 x
4-17 激活函数（上）. I% r8 n3 v. w- ^) f+ s
4-18 激活函数（下）2 B6 o6 m0 h1 m5 ` K
4-19 动手实现CNN卷积神经网络（一）
, _+ C b7 y* E4-20 动手实现CNN卷积神经网络（二）
; d+ M1 L) b( q; |4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三）
5 Y. K; j9 I5 W! h/ q# Q; h4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四）
8 {* [- ~3 x! L' e4 p4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五）
# f7 L' s9 F" D5 I2 ?* }( Y4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点
1 f. s7 ^5 M3 ?& L4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上)( D/ j0 |( I! l. [' v# z
4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（三）：编写实用方法(中)$ @; F% z- \4 R4 m
4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1
8 o& _4 n, |: x4 i( W: X4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2' L3 Z! m# h& w
4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)
$ o% E+ }6 Z% m# Z) ~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) _) Q& N4 X- V- p' T- }* T! J% a
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: S# Y. `8 [# `: L
4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（七）：编写神经网络模型(下)6 H$ ?- n: n& J% h& c
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（八）：编写训练方法(上)
& V5 b0 u& |/ e: W8 A4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下)3 w( Q# F' m( m/ e& m# m5 @0 D
4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法
0 s" c, i1 \( T$ X4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试4 ^# e3 q! w) z3 [3 j+ @" `; o
/ P8 }1 V: i3 _0 J
第5章 案例一 会作曲的人工智能
3 \: R' r$ X# d. o. ?/ }8 @) b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& P+ u2 F' c7 W/ g3 g! W- F
5-1 背景和知识点简介 S- `& j/ t7 C* v. C
5-2 音乐和数学的联系
0 a8 W# y9 d2 F* t' Q% q* a l6 ^5-3 什么是MIDI文件6 k8 I3 p0 H4 r, q
5-4 配置开发环境
' m" L5 b8 i7 d8 W3 R) V' M3 a5-5 编写转换MIDI到MP3的方法0 l" o1 a2 J! f% t9 T
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
% o: x F9 i: w: Y5-7 编写整个神经网络模型! x. X' D! q3 d3 z j0 M8 G; d
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
8 M W+ S l- e7 S% j0 g7 `5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
8 o. Y R' d+ N+ d4 L5-10 编写训练神经网络的方法（一）" t; d" F/ O1 O. F6 X! }, @
5-11 编写训练神经网络的方法（二）
1 p, W8 S' `2 S4 `5-12 编写训练神经网络的方法（三）
8 i H/ C9 S; R* G! d" p5 Q4 X5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）' R+ b: X/ M6 a: W$ _
5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）
( c2 L' R: V$ M6 f' m- z9 A. ?5-15 纯TensorFlow版的预告
# x; t$ V, L, B B% r4 D8 a p
3 x4 Q! L8 `; o9 M. e% B& _4 m* n' Q第6章 案例二 会Photoshop的人工智能2 _- U; s' T' U/ h1 f1 ]
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
: p, S- ~8 V3 W% `9 W8 S6-1 背景和知识点简介+ }. B. F5 w9 Z2 G
6-2 配置开发环境9 V2 q2 E3 x) ^& Q% ~" a
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
3 m- Z3 v1 U+ W, S9 P6-4 什么是DCGAN
& Q8 K) ~# k \* i% M, l; O+ N6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）$ d9 a F2 e& b- i
6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）2 S9 @$ h9 o" \- k( {* q
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
7 O% \, a: G9 ]2 C% G- n6-8 编写训练神经网络的方法（上）
9 x9 n% r( I- Y4 m& y6-9 编写训练神经网络的方法（下）/ \6 C. R4 l9 F$ A+ j H: _5 `
6-10 编写神经网络生成图片的方法
9 C& S4 ]) T& z6-11 代码完成和测试模型
; w7 q; x4 q, k: `5 G) K6 f6-12 纯TensorFlow版的预告
. y) S; g2 M# K9 |, E- N
) ]* k* m, ~( M5 Z" \; h第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能+ i8 c0 Q) A- Q4 c: H0 G6 o4 {
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
" P' I1 F) F7 s5 v; t" O7-1 背景和知识点简介
* @+ z& j9 a% \* q' Y/ s* F7-2 强化学习的经典实验环境5 z, ^; {$ r! p1 x
7-3 配置开发环境（1）
9 d8 l/ ? C3 I6 y7-4 配置开发环境（2）
6 z8 X+ l' {& N4 l1 A0 P# x7-5 什么是强化学习
6 w$ P; L0 l# S2 U v; Q7-6 什么是Q Learning
9 z% y5 G' @8 x/ j' j f7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫：创建环境
8 s, b- N. Q! V2 ]4 J3 \9 l& r7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（1）/ e0 M% H3 x( b
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2）
0 h; _2 s/ @; [8 l7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫：游戏主程序
5 h- b" H8 R9 t. b7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1）; ~3 S4 ^, ~' S$ [& L/ q7 }9 G
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（2）
# y7 G7 Y( m6 g0 O7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3）
7 }; o+ N! R4 G7 C4 d6 l7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法(4)和主程序
. Y: j/ J" L1 F% X/ `+ O T7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
2 p' V/ x& u+ c; i1 [8 p7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示1 O" l9 C- M% `# [) w* N
7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境
& K: N: Q6 G; O: A' `7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序
! c! ^- l1 a$ f8 T) X# H
3 {1 q/ o$ m2 \ ]' r1 `第8章 知识点总结和课程延展
! @# ~: h, A; E0 X' p, \' c8 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。
5 C/ x; b+ y$ V& d7 e) t8-1 总结陈词和补充 U- M4 e7 R6 m, r8 P; Y
8-2 如何学好英语, B7 B; V4 Q6 F
8-3 如何学好数学
5 o; k6 ^9 P1 R( Q& W8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结
2 T! R% g, m7 q8-5 深入AI和TensorFlow( P* Q. V# g% @4 q9 Q
t) M2 W; X# O" a1 `& G0 V〖下载地址〗
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& o: G3 [- k9 W' e. w, O" V1 U% z f! |8 i2 D& q0 P
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+ z9 Z" U! j& F6 E〖下载地址失效反馈〗
4 K1 [3 x# A, j& {( C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
: _7 f: {) ]( q* K. ]% U5 A8 @4 E
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