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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% J: ^& ^. h3 \9 \. Z
“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, V1 J9 f/ f* P) s" Q. b

  c  _& B# J2 }第1章 课程整体介绍& P; J: _$ r( G# @$ x
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7 ^% W% o) Z; [
* T: ?6 h& U& t2 J5 K1 M$ ~# O
1-1 课程整体介绍及导学
: u0 x0 m1 u: a* l! ~第2章 人工智能基础知识- X1 l- c% z0 ^6 _! z& L
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
* w# X4 J2 I, d. q3 f& Y
) L; b2 x7 x' X  P+ Q  z6 P4 C# R2-1 什么是人工智能! ~$ a+ h- g3 u5 N
2-2 人工智能前景
, J( e" ?* D6 Y) w. S1 ]2-3 人工智能需要的基本数学知识
) R4 `1 w5 l$ K; j& c' Y+ O$ [2-4 人工智能简史1 L1 f6 ]6 @. q9 Z3 ~( A1 A; G
2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
/ c0 X$ \4 |6 \, G! v' o2-6 什么是机器学习
3 K5 a. `4 Q2 u, s2-7 面对AI,我们应有的态度
' h5 X4 M. `% Y; E$ O% z2-8 什么是过拟合
! R. V. i1 u1 W9 C7 }2-9 什么是深度学习; o1 }, k4 l% o  n# e" ^
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建8 w0 F  e9 Y8 Q. j0 N; M8 [8 U$ B, ]9 }
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- Q$ T' g7 _$ T# S9 d

1 {4 }- g, A! N8 U# f, M3-1 什么是TensorFlow
/ ?; R- H  i) a" m1 c7 S& r3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1  i# K: B: J: x  L0 l" Z4 S$ z
3-3 如何学习TensorFlow
0 }2 w# M4 A1 ]/ q9 M3-4 TensorFlow前景! v: ~: I! O5 t# k0 h
3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件/ ~- G. [/ o8 V" p- s" L
3-6 安装VirtualBox2 v) k2 X6 m9 }5 u; j
3-7 安装Ubuntu# v3 ~; g5 |- _- q) ]
3-8 配置Ubuntu系统7 t. P* A- ?9 m  o
3-9 安装Python
1 i+ N/ N- _8 {3-10 安装TensorFlow(上)
6 i  h8 Y+ p5 W6 q3 H( o5 C3-11 安装TensorFLow(下)
8 S' g) o. X1 h0 C3-12 安装Python类库
( v1 G  J: \' k$ F第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)
! O6 x5 O5 v5 y3 g) q1 M; m4 nTensorFlow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TensorFlow3 E/ w! Z5 Y. o, m9 ]
* W  Z+ H; m: p- l3 n
4-1 从HelloWorld开始3 a( Q, @5 ]' b8 {, Y$ x9 ~5 B
4-2 TensorFlow的编程模式2 D+ P# a' C) S2 e
4-3 TensorFlow的基础结构. b1 ^; P2 z( x- s: ~7 d
4-4 图和会话
$ Q; s# R5 K+ B4-5 Python常用库Numpy的使用( {# S- l& b5 L: S" V6 {
4-6 什么是Tensor(上)' ?& J$ n: z! U" z8 `
4-7 什么是Tensor(下)
2 F8 r- z  n/ n8 D1 \' L# v4-8 图和会话原理及案例(上)- I) l% I5 D/ l) C; k
4-9 图和会话原理及案例(下)
5 f- c, z# o* a( e4 [) _4-10 可视化利器TensorBoard(上)3 w: m. k+ y5 g8 Z2 m1 H+ s
4-11 可视化利器TensorBoard(下)" A. m! H$ z9 ~' F
4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround* z# i7 _/ }& \- e
4-13 常用Python库Matplotlib
! t* P6 u/ E0 w1 S2 A4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)
5 H4 n& ]" W7 z9 q# {& i7 w1 A4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)
- M0 F+ U" _. c; F5 T4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下)
9 F, w$ ?6 V3 u4 s5 P/ d4-17 激活函数(上)/ M9 {/ l1 u4 O) b* p9 n
4-18 激活函数(下)) I# I" ]! F4 n/ F4 i
4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)
; ], R( n) |/ V4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)+ L5 w' |9 _- A+ [$ i) {
4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)
$ P5 V6 a7 l, ]1 r4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四)
3 H: K) W7 b. z) H4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)
. x% R4 x$ b" C5 U4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点* m' h7 D' S0 a6 \% M% y
4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)
8 s5 C5 ~$ \' [4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)
% ]& E: ~( W' n" ]4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1& @% h, R) g, W- f& F0 F* O
4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2% _2 L  F0 }2 ]: Z/ K% e. `& U/ 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)
! q" Z% M- R% i1 W. N* f4 b4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)11 _3 T: v" I4 `/ Z# t
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
* G! {5 k& C0 C' q$ `" X* j6 v4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)
: N1 {' R) x1 v0 U4 i4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上)- K- M* Z0 z- _) Y7 u) r) f) X. B
4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)
  u7 Y# b, ]4 g$ G9 e7 i4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法
% j; S& v3 o; A5 ^2 _4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试- j0 c2 A% W6 v9 {
第5章 案例一 会作曲的人工智能
; D1 B% t. w. q" ^7 F# e' V& |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
- r( f2 X# M$ h+ ^5 p& _: y
# m& a, }1 ~& h' \0 u9 H5-1 背景和知识点简介, {% r% k: x' O; Y! Q8 I
5-2 音乐和数学的联系+ j. o2 {% u1 {' Y, M
5-3 什么是MIDI文件
; j( r$ r; @# J4 D& c' Q5-4 配置开发环境
  @# ^+ t* f! F' c( V1 s5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
1 R/ n3 [2 U4 e2 d5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法3 V% s+ y2 O' \/ s: C+ j4 {
5-7 编写整个神经网络模型
7 g8 g8 g% I& a$ m$ c2 G5-8 编写从训练文件获取音符的方法
' u! i8 z$ I9 j2 n% P4 g, H. N5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法- T/ ?* ?. X/ |+ I/ e4 A
5-10 编写训练神经网络的方法(一)
( L7 J9 x$ o9 f% N% ^) _5-11 编写训练神经网络的方法(二)+ x/ K6 Y# j4 }# C4 U. }
5-12 编写训练神经网络的方法(三)
  ]. n, S: e4 V8 f3 g5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)
  g2 x+ a# l4 ?9 |5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)  t3 j9 Y8 y! y. G4 u5 c6 |  g
5-15 纯TensorFlow版的预告
4 B8 f4 y9 P3 K! f第6章 案例二 会Photoshop的人工智能: O8 C1 b. {% s8 }+ D8 ^
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2 Y7 x1 E. G' h, q+ t
9 _+ c+ o) _% D
6-1 背景和知识点简介- r# v: ?( A# _6 `
6-2 配置开发环境9 X$ F) v' d; L3 [9 `0 r7 X& x
6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
/ r3 U1 b0 M" q: B6-4 什么是DCGAN5 n4 V% x! `- }$ e8 X& {
6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上)
' ~, D' H  T0 t( u: u6 @6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)# l/ E5 ]+ `9 `" d6 p7 V* h8 U
6-7 编写DCGAN中的生成器模型
8 _$ ]1 c& O5 X1 i( p6-8 编写训练神经网络的方法(上)6 _+ W* Q+ ^: e  Y2 x
6-9 编写训练神经网络的方法(下)
& _" H* z9 L8 e& r0 C$ b6-10 编写神经网络生成图片的方法0 U. T  B$ N* W/ Q9 f2 B5 u
6-11 代码完成和测试模型6 O( S4 H& N$ @1 `
6-12 纯TensorFlow版的预告
1 v5 o6 o( C0 v8 C第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能9 E. {  g2 @- w' k3 v) ~7 f9 j
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1 m4 T+ |2 p* j' N
: v+ x5 T6 _6 @9 m, a
7-1 背景和知识点简介' _  j: ]: a) U. f! b; o- B( T/ c! ^
7-2 强化学习的经典实验环境3 \  g& V$ x# I2 T9 I4 {8 e( X- w
7-3 配置开发环境(1)
0 c- P1 @- m. q2 w( |  X7-4 配置开发环境(2)
: y- m0 M7 y6 |! K2 g8 y. D. i# |7-5 什么是强化学习
+ B2 r4 c$ N# n8 X7-6 什么是Q Learning) F5 G& u& W8 k
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境
/ a* M4 ?! A% C4 `; T7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1)
% f" V8 `& Y/ u/ \1 [4 M7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2); A' g' C) f3 k
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序5 I6 r* k2 F9 H( P. t- I
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1)# h( t" @8 x3 s
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2)7 }0 {, e8 Z* m2 v3 _, t
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3)
4 p3 u3 q# _  C' s4 p- q& j5 y7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序* h, G8 T; }' U) y# n( ^
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏
6 \; k1 p, {/ s' a3 }; t2 C7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示
$ P# X4 S3 s9 o! V8 G7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境0 J6 e, p- N3 ?6 K
7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序& ?% @' r, B6 k. l; X! p& ^7 f) G4 r% L5 X
第8章 知识点总结和课程延展
. B4 N8 n9 e: _3 o% P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。8 c: k- s6 C6 i* T9 G3 L$ ~2 }

; n, h( Z$ c- D- Y  x1 o( J- k8-1 总结陈词和补充
% j* y6 m  h% J7 o$ U" Q8 b8-2 如何学好英语1 ?' A* E! _3 T! h) h1 Q
8-3 如何学好数学
4 R" z8 z8 p7 V& O5 ^1 w2 l8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结) D# U) `# c  y  @  q; O
8-5 深入AI和TensorFlow" [, Q. Z) T7 b0 ~

+ ~! z& `! k- F9 \4 K6 G$ v
' |# U! W# e5 |. I3 }
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
% C) T. X# H1 t% T
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发表于 2019-5-2 19:56:49 | 显示全部楼层
有道理。。。
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发表于 2019-5-3 00:31:22 | 显示全部楼层
看了一下视频内容很丰富
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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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很想学一下
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