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基于Python玩转人工智能最火框架TensorFlow应用实践

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发表于 2019-5-2 15:16:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

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基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践
5 F9 d: v8 _6 [, U3 b. k  ^“网红”编程语言Python与人工智能主流框架TensorFlow开发多个有趣的人工智能应用
+ M5 x* W$ c: Q3 o
! [. S$ f6 Y) Y5 R3 O; h第1章 课程整体介绍
8 x6 T$ l, U/ o% F$ N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$ K) Z4 S9 M* S7 N" a
# H/ B9 \& D1 t" d+ w+ \' K9 }3 N
1-1 课程整体介绍及导学
( W% C" J; u9 O* Z第2章 人工智能基础知识9 ]6 `9 K0 l- ^8 ~- w
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) C7 W; Y8 }! Y* c+ [% L+ y

, s# s  o# A; \7 {+ ?. [) Q; z9 g2-1 什么是人工智能8 }( J& {3 h8 k9 E1 C
2-2 人工智能前景
2 {8 w' h, N) u  p. X: J2-3 人工智能需要的基本数学知识  A6 x! l, T# a1 v7 Z9 S; E( _
2-4 人工智能简史2 w& @$ A  h1 ~! M+ M; v5 r! p: W
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联3 o7 x7 X6 T2 G9 W& Z4 Y; I
2-6 什么是机器学习
6 N( w& T) V% A- H2-7 面对AI,我们应有的态度+ I( o5 H) v$ K: |5 [2 p4 Y
2-8 什么是过拟合
& T; }- N2 M2 C2-9 什么是深度学习
% V+ y( N& C" H& r: o& r' d第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建' u* }& ?; ]& Q" W* @' ~
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
% {: }5 e$ r; g* o3 A0 k
- `2 k" i: |# e( m% e" z3-1 什么是TensorFlow
7 I, {! G+ \  ], I8 M7 [& a3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
; B$ q+ t0 c: `% d( Z5 [8 l3-3 如何学习TensorFlow3 Y: j+ Y+ n: L5 ?, l, ~
3-4 TensorFlow前景
. M9 {4 w' J; `3 O/ @0 g5 ^: Z0 b3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件# ~& V1 a# U1 ~% _: V; w) Z9 G
3-6 安装VirtualBox
( E" B; S9 ?8 r" m3-7 安装Ubuntu
4 V3 R; g0 }  E$ B2 {4 G  x# [3-8 配置Ubuntu系统
3 v, R9 y$ w4 Q* \) {2 K1 P) {: X3-9 安装Python& y5 |. J* e4 ^- O3 m
3-10 安装TensorFlow(上)9 P- m% R! I* T) t$ s
3-11 安装TensorFLow(下)" p. C) o  X& M$ A+ P0 q" R$ F
3-12 安装Python类库
* N7 H4 c$ `3 E3 z5 _7 e第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)
; ^& f# c- y1 @; z7 |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
* Z1 k+ D! v3 I  w" N9 ~7 @8 Y
5 u6 A3 h1 b( `2 y4-1 从HelloWorld开始
- T! B, K" S: d; n* }6 r4-2 TensorFlow的编程模式
9 Y% ?5 s$ f) v6 V4-3 TensorFlow的基础结构
3 L0 D( B* x9 C( k  e$ J4-4 图和会话
% }$ S  a4 g- x2 @8 l4 {0 ]4-5 Python常用库Numpy的使用
0 h, P: `( b9 ?& O4-6 什么是Tensor(上)
7 O- g- `% [$ U4 \  [3 N/ P4-7 什么是Tensor(下)8 T/ P( n' I. u9 Y
4-8 图和会话原理及案例(上)
6 g5 O1 a# e" x7 C# s4-9 图和会话原理及案例(下)
: ~5 U9 o8 ^( f/ {" e& p" H4-10 可视化利器TensorBoard(上)
  l" c0 Z$ l9 e$ z  U5 f8 \0 S4-11 可视化利器TensorBoard(下)  F! A. U6 C' n, B. I' g2 W
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround" K8 l& g+ C2 T# B3 v( y8 B% ]! R2 \
4-13 常用Python库Matplotlib$ r8 _: P( j2 H" s) c4 J; ^
4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)8 H8 {& p* x& g8 L: L) S8 R
4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)8 K7 J" c) g' {4 K2 i) D; Y
4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下)  ~) d& Y, N2 ^9 [
4-17 激活函数(上)
0 i3 N, P8 m1 [; G1 Z. Y4 ^& d4-18 激活函数(下); \# m* {* X; D' z$ G/ Q  S$ w
4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)% c8 P  U' T/ i2 r& X9 K: A
4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)
6 d9 N: j* [$ F) D, B4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)
& O, |, t/ |2 ?! J# c2 Y1 _- x4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四)# D6 Q6 H- T6 ]5 ^6 ]0 S
4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)
4 K; _5 g  Q( U: t4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点+ Z, X% K# ^- ]# F# `4 K
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)
( Y) h; Z* K3 ^4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)
) G$ t+ X& b1 D- ~2 l1 D2 Y4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1
, S7 h. L0 @, E/ O) S# w4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2
1 e2 q- @6 s  Z5 F+ h3 C2 Q4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上)8 o6 Q  o7 g8 x9 W7 [: N/ Y& H
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
6 {0 v7 o$ s* K/ a7 E/ v4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)2
! ~' V4 s; I; C4 P5 f. P) B4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)' K" ~: k! q/ r# F9 b8 x: R
4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上)
: u# g& \0 o7 ]/ ~) _4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)
' }, j& X* j, i4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法/ M& v% k; D" g6 Z( q
4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试" M% Q6 Z/ l: n4 g0 v7 {8 M( T
第5章 案例一 会作曲的人工智能
  q& f* @+ Q) T1 X/ n0 C8 Q# c- Z% o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
. ?; j+ o5 j7 m. G2 H8 y9 d) Z
# G) y1 O5 @( o, V) b  [5 l6 ]5-1 背景和知识点简介( n  Y+ D2 H+ f7 i
5-2 音乐和数学的联系
* R/ S3 s) t+ ^) Q9 d$ x" s5-3 什么是MIDI文件
" g% D5 J0 O. T2 r3 J5-4 配置开发环境( j1 p+ j6 i+ u! G* I
5-5 编写转换MIDI到MP3的方法* E. O& g1 Y, G; ?. ^$ z/ v
5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
: G7 a% H- m: K$ l, e: p5-7 编写整个神经网络模型) @+ ?; y  ?2 S, s
5-8 编写从训练文件获取音符的方法
6 ]0 v: t, A& G) u( P5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
6 B2 ~' V+ T; l6 ]" c9 w5-10 编写训练神经网络的方法(一)
* U# ^1 b7 q* ~8 l& W4 h, N6 ^) y5-11 编写训练神经网络的方法(二)
1 `- }# h2 K8 L/ g' d7 E9 K5-12 编写训练神经网络的方法(三)
, S6 `# L+ b% b5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)2 r/ q6 B5 i  M3 [
5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)7 T* s/ R7 y- I# s4 M9 y0 a5 L
5-15 纯TensorFlow版的预告  f% J9 j* H7 |+ E( N( R
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
1 ]1 Z& ], Q& k- b3 j/ ]( ^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* I; `: t! o
* K9 R9 D- l2 B% w
6-1 背景和知识点简介. p- q. ^8 q% N; y& a' c. E! x
6-2 配置开发环境. ^1 V. J9 D; ^6 q4 F7 T
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
% r9 z3 K; I, j8 Z" y6 ^! F' @6-4 什么是DCGAN
5 q7 C& A% @. M1 j  w: u5 o% `6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上), p# x: P) I2 H; U' F' D! ?
6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)/ c) x' d# z: x0 J3 u3 [% v! q
6-7 编写DCGAN中的生成器模型' f& s( X. R; G5 W+ y
6-8 编写训练神经网络的方法(上)
% ?# N& \; C. n; p" B6-9 编写训练神经网络的方法(下)3 z' s8 V1 @* u; }* N& {
6-10 编写神经网络生成图片的方法
0 n  |* \6 f, [3 c5 C9 j; M) y6-11 代码完成和测试模型
/ u0 I* H3 H+ A/ a8 T. Q& y* V6-12 纯TensorFlow版的预告9 o, z# i1 J5 V( C2 B- f. y- s: @
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
6 @5 B* q- z, ?: n- ]( @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. L/ P/ h9 ]) Z. M0 E0 h

# m5 A- J% x% C3 W# G! [1 d7-1 背景和知识点简介" z0 K! o4 H  j( {3 O1 H8 `( U6 b
7-2 强化学习的经典实验环境# I1 p2 [6 q$ n8 z0 u
7-3 配置开发环境(1)
  Q- q5 e5 R2 P9 g7-4 配置开发环境(2); G4 e0 \5 E' u8 m
7-5 什么是强化学习
3 G& j4 l: f+ b2 {" h$ S( Y7-6 什么是Q Learning
2 `; c0 [0 x: K! B; I) C- \" X7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境- I, w$ a( b1 ~' O& {0 R
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1). l9 y; X" y' E$ a6 Q. t% Y
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2)  k* d' E# M- e" b% I8 _9 Z
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序
5 W4 g! i& S8 o: X1 O0 n/ [% R7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1)
( X) w' W& B  x' G: N7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2)
# j8 y9 Z0 ]# e( k$ ~0 ^1 E* x, s7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3)
& x1 D5 |/ b" ^4 q7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序$ j2 T5 c" |' T6 \
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
, ]* a# }' }- }1 L7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示
0 v7 P' Q- @8 C3 y7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境
; a6 c" J% X# ^1 t* m: Z: v- e7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序! l- E3 D# _( n+ \" A( Z! O
第8章 知识点总结和课程延展" x2 S0 g4 X" e- q8 j
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。
' P. a) \: ]8 t
- X( L8 U4 ?% r* O" o% t8-1 总结陈词和补充
* w# S4 x" d: p, X# Q0 K; J# Q8-2 如何学好英语0 K2 e) j; g% s7 d7 W
8-3 如何学好数学
  e# w: |1 g( L* l* h0 `9 S8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结% ]- n& p6 _, k1 O/ G4 g" `
8-5 深入AI和TensorFlow% z. D3 _/ @* |5 c# i; ~
( H* x6 v* e2 `- C4 t: u3 q
- w( R+ |& Y/ l0 i
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有道理。。。
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看了一下视频内容很丰富
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发表于 2019-5-3 11:55:51 | 显示全部楼层
真的很感谢,太好了,给你赞!!!!!
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发表于 2019-5-3 12:50:28 | 显示全部楼层
楼主都这么热心了,不赞不行啊
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真是 收益 匪浅
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发表于 2019-5-20 22:23:42 | 显示全部楼层
很想学一下
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