基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践百度网盘下载

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基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践课程介D Q L : j 7 V *绍(A000099)：

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R p # } t W %程将手把手带你掌握TensorFloe L N V $ Q _ i Bw技术，遵u 6 h循从基础M Y s W @ X /到实践应用的完整过程，是你通向人工智能开A | ! _ C发的首选！

课程目录：

• 第1章 课程整体介绍1 节 | 17分钟
• 课程背景简介，项目成果演示，知识点和软件简] ` H } _ [ { V介，让大家对接下来的学习h 9 \ h H +心中P x G Q u O n P Y有l ( $数
  • 视频：1-1 课程整体介绍及导0 V m学 (16:24)
• 第2章 人工智能基础知识试看9 节 | 66分钟
• 人工智能、神经网络、机器学习、深度学习、激活函数、过拟合、卷积神经网络、循环神经网络等知识的循序渐进讲解。培养大家对课程的兴趣，$ s I o y : M =了解人工智能前景，对人工智能抱持正确态度
  • 视频：2-1 什么是人工智能 (04:48)试看
  • 视频：2-2 人工智能前景 (I ` G z x ) ?05:26)试看
  • 视频：2-3 人工智能需要的基本数学知识 (01:57)试看
  • 视频：/ y d C2-4 人工智能简史 (07:47)
  • 视频：2-5 AI、机器学习和深度学习的关联 (02:32)
  • 视频：2-6 什么是机$ k A u% ` T } f器学习 (19:05)
  • 视频：2-7 面对AI，我们应有的态度 (05:16)m { : w
  • 视频：2-8 什么是过拟合 (07:05)
  • 视频：2-9 什么是深度学习 (1= z J S 7 71:08)
• 第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建12 节 | 106分钟
• TensorFloA 9 U J 3 t ) [w是什么，Ten5 B ~ / ! d v 4sorFlow原理和前景，TensorF5 k 3low和其他框架的对比（例如 TheM $ C n k 1ano，ScikitLearn，Keras，l m oCaffe2，@ l R 4PyTorch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
  • 视频：3-1 什么g a : 2 ! H是TensorFlop X L Ww (10:13)
  • 视频：3-e u r S w ) T2 TensorFlow和其他~ Q _ $ [ O x o l机器学习库的对比1 (26:46)
  • 视频：3-! g X `3 如何学习TensorFlo\ K n ! Y 0 8 4 iw (11:42)
  • 视频：3-4 TensorFlow前景 (03:59)
  • 视频：3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件 (h R D E Q \07O h B g:t K 915)
  • 视频：3-6 安装Virtun y { s 9 j 7 \alBox (02:u L 8 ? 0 d S =41)
  • 视频：3-c H 0 X q W7 安装Ubuntu (15:29)
  • 视频：3-8 配置Ubuntu系统 (05:46)
  • 视频：3-n \ F C9 安装Python (04:02)
  • 视频：3-10 安装TensorFlow（上） (10:42)
  • 视频：3-11 安装TensorFLow（下） (05:47)M c 2 q A z ? i v
  • 视频：3-12 安装Python类库 (01:20)
• 第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践W j T % R :）36 节 | 459分钟
• TensoV b X 5 = lrFlow核心概念，TeL S t R ~ o FnsorFlow激励函数，TensorF6 O S S o? d E xlow构\ x u V F 0建神经网络，TensorFlow优化器，可视化利器TensorBoard，TensU # L t T 2E Y s } B ( o H )orFlow解决过拟合，TensorFlow实现卷积神经网络和循环@ B 5 ( 8 @ 3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
  • 视频：4-1 从HelloWorld开) – j ? Q Y始 (05:41)
  • 视频：4-2 TensorFlow的编程模式 (02:B 3 W / 8 * l55)
  • 视频：4-3 Tensk J v J U \ D { /orFlow的基础结构 (02:37m s 1 E / f *)
  • 视频：4-4 图和会话 (05:09)
  • 视& = Q频：4-5 Python常用库Numpy的使用 (11:39)
  • 视频@ I R 2：4-6 什么是Tensor（上） (17:59)
  • 视频：4-7 什么是Tensor（下. k g = B 0） (16:26)
  • 视频：4-8 图和会话原理及案例（上） (15:58)
  • 视频：4-9 图和会话g l 5原理及案例（下） (11:47)
  • 视频：4-10 可视化利器TensorBoard（上） (18:42)
  • 视频：4-11 可视化利器TensorBoard（下） (17:52)
  • 视频：4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround (10:25)
  • 视频：4-~ 4 f l n X {13 常用Python库Matplotl) m Zib (16:32)
  • 视频：4-14 综合小练习：P w ~ } # l T梯度下降解f Q Q (决线性回归（上） (15:57)
  • 视频：4-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中） (11:38)
  • 视频：T ? X 0 l Y Y4-16 综合小练习：梯度下降解决线性回归（下） (13:I T C01)
  • 视频：4-17 激活函数（上） (10:50)
  • 视频：4-18 激活函数（下） (05:35)
  • 视频：4-d u I 7 { P K ) &19 动手实现CNN卷积神经网络（一） (16:16)
  • 视频：4-20 动手实现CNN卷积5 3 *神经A o r Y T网络（二） (1V E ; :9:03)
  • 视频：4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三） (17:F Q & K \ @ 2 J n53)
  • 视频D ^ ! y：4-22 动手实现CNN卷积神经网络（四） (12:39)
  • 视频：4-23 动手实现CNN卷积神经网络（五） (1Q t \ [ 7 o / # \5:50)
  • 视频：4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（一）：背景和知识点 (26:43)
  • 视频：4-25 动手6 % j f { R i实现RNN-LSTM[ | : d c – }循环神经网络（二）：编写实用方法(上) (11:27)Y I \ T q 3
  • 视频：4-26 动手实现RNS I ~ k | iN-LSTM循环神经网络（三）：Q g 8编写实用方y + ^ L ^ , {法(中) (12Y * * z k Mb T @ {:j z q ? b & ? ^ :R 5 # n23)
  • 视频：4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)1 (08:28)
  • 视频：4-28O S I o 3% d p H f ) w 动手实现RNNA V w O Z : n (-LSTM循环神经网络（四）j F F ; T ; c r |：编写实用方法(下){ 1 i % l % i !2 (08:17)
  • 视频x A K：4-29 动I n [ X .手实现! l I z 7 &RNN-LSTM循环神$ K p b I V经网络（五）：编写神经网络模型(上)$ c U ( w ` @ D 3 (16:48)
  • 视频：4-30 动; T Y t U R u手实现RNN-LSTM循环神经网络; i M % j z q B（六）：编写神经网络模型(中)1 (10:10)
  • 视频H L e , i X c m 3：i . \z G & 8 a _ ) ! Z o ? 7 U4-31 动手实现RF _ y . G a i H ,NN-LSTM循环神经网络（| t Q六）：编写神经a , s 4网络模型(中)2 (12:42)\ R D 3 1
  • 视频：4-30 = R 9 A i c = z2 动手实现RNN-LSTM循环神经网络E 8 $（七）：编写神经网络模型(下) (10:27)
  • 视频：4-33 动手实现RNN-L; b P D Z s V 6 w. { gSTM循环神经网络（z P v ! E k八）：编写训练方法(上) (14:30)
  • 视频：4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（九）：编写训练方法(下) (11:51)
  • 视频：4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法 (14:40)
  • 视频：4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练c i B t G \和测试 (07:29)
• 第5章 案例一 会作曲的人工智能15 节 | 233分钟
• 结合RNN-LS7 \ a 3 k 5TM9 B 3 G开发能作出动听旋律的炫酷人工智能：背景和知识点简介，p a; 9 4 X ? I k s i d Z # 8开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测试
  • 视频：5-1 背景和知识点简介 (14:14)
  • 视频：5~ ; U-2 音乐和数学的联系 (06:56)G D ^ V – b /
  • 视频：5-3 什么是MIDI. l 1 g i !文件 (08:15P S v a ] 2 Q ~ [)
  • 视频：5-4 配置开发环境 (04:04)
  • 视频：5-5 编写转换MID\ ! r e f EI到MP3的方法 (08+ h O W:42)
  • 视频：5-6 Pyt3 M ehon音乐库Musu B eic21的使用和测试a o 2 [ X / –方法 (11:30)
  • 视频：5-7f v . m 编写整个神经网络模型 (40:53)
  • 视频：5-8 编写从训练文件获取音符的方法 (15S d = X \ x:39)
  • 视| T * ,频：5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法 (16:15)
  • 视频：5-10 编写训练神经网络的方法U R N 8（一） (19:53)
  • 视频：5-11 编写训] T { ph w q W . o n + z S练神经网络的方法（二） (19:32)= b k z x
  • 视频：5-x 0 ] 0 e B ] W12 编写训练神经网络的方法（三） (19:43)
  • 视频：5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一） (18:27)
  • 视频：5-14 编写神经网络生成音乐的m 6 \ 1 $方法A v 2 _ :（二） (26:28)
  • 视频：5-15 纯TensorFlowF j B版的预告& L ~ 9 T (02:18)
• 第6章 案例二 会Photoshop的人工智能12 节 | 116分钟
• 结合DCv N d A } y ] !GAN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w q c ! a O的创建：背s i # * V j U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4 [ t $ @ ]试
  • 视频：6-1 背景和知识点简介 (04:18)
  • 视频：6-2 配R z t +置开发环境 (05:26)
  • 视频：6-3 什么是GAN(生成对抗网络) (# 4 e r ( Q m05:4# f N x , r x P 64)
  • 视频：6-4 什么是DCd q G ` } V o WGA9 ] ) ` m U *N (06:44)
  • 视频：6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上） (13:10)5 : n I U d _ T Z
  • 视频：6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下= / G n） (13:45)
  • 视频：6-6 F S o – G7 编写DCGAN中的生成器模型 (09:17)
  • 视频：6-8 编写训练神经网Ii E # n n I \络的方法（上） (15:3l ` R * # % 3 e7)
  • 视频：6-9 编写训练神经网络的方法（下） (13X Q # ` 5 ? #:39v _ # e 6 d % Z)
  • 视频：6-10 编写神经网络生成图片的方法 (15:30)
  • 视频：6-11 代码完成和测试模型 (09:28)
  • 视频l C , , E &：6-g k M12 纯TensorF, { Rlow版c \ ) % ! 8 { R J的预告 (02:18& 3 E m)
• 第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能18 节 | 256分钟
• 结合深度强化学习中的A3C实现会开3D赛0 X u X车的人工智能; D = 7 z k | U c，学会自动驾驶：背景和知识v = 3 X点简介，开发环境配置y 7 $ S e m u 9，原理讲解，代码实U V _ |现，训练模型和测试
  • 视频C [ k T D ; ? h I：7-1 背景和知识点简介 (08M X 4 R *:59)
  • 视频：7-2 强化学习N 6 A的经典实验环境 (18:27)
  • 视频：7-3 配置开发环境（1）K Z I (15:08A q n _ } K)
  • 视频：7-4 配置开发环境（2） (19:54)
  • 视频：7-5 什么是强化学习 (19:45)
  • 视频：7-6\ % ? T S Z k x 什么是Q Learning (04:13)
  • 视频：7-7 Q-Learning 实现机器人走s k 5 ` L + |迷宫：创建环境 (12:40)
  • 视频：7-8 Q-# ~ U E tLearning 实现机器人走迷宫：决策算法A Q l X 0（1） (16:48)
  • 视频：7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫：决策算法（2） (10:11: r 8)
  • 视频：7-10 Q-Learning 实现机y E 3 # P V 2 t P器人走迷宫：游戏主程序 (12:25)
  • 视频* + P }：7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1） (15:34)% d 3
  • 视频：7-12 Deep Q Learning 实现迷宫` y t R F v | 0 {游戏f ) [ | j ? ]：决策算法（2） (14:3B / / l . $ m / ^4)
  • 视频：7-13 Deep Q Leari x s A 1 V Pning 实现迷宫游戏：决策算法（3） (14:24)
  • 视频：7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法A P R I(4)} T U + ( 1 ( u和主程序 (1^ H A Q ~ T 12:31)
  • 视频：7-15 Policy Gradien3 = C X V i : * Lt 实现 Gym 游戏 (1~ \ D V =5:30)
  • 视频：7r 9 = ~ u | +–O ! ~ F Y D , ?16 A3C 实现 3D 赛车游戏：l 8 C成果演示 (13_ O r ) ! v N j g:09)~ K ,
  • 视频：7-17 A3C实现3D赛, @ m F k车游戏：讲解A3C和T ~ ; R编写环境 (14:51)
  • 视% & Z 4 i ) l g频：= u u ~ ! T 9 C7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序 (16:18)
• 第8章 知识点总结和课程延展5 节 | 40分钟G # U m O % X \
• 知识点总结，如何学习一门知识，如何深入人工智能和TensorFlo0 A [w，如何学习数学和英语，TensorFlou P p #w还能做什么，等等。
  • 视频：8-1 总结陈词和补充 (07:32)
  • 视频：8-2 如何学好英语 (07:30)
  • 视频：8-3 如何学好数学 (06:51)
  • 视频：8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结 (1^ J ,1:05)
  • 视频：8-5 深入AI和TensorFlow (06:15)

文件目录：

├\ L x v A─基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlo} [ S ew应用实践-299元-完结【m w N I f v官网下架-新版344】

│ 1-1 课程整体介绍及导学.mp4F [ T

│ 1-2 课程简介.mp4

│ 1-3 项目成果演示（三个案例）.mp4

│ 1-4 软件和知识点简介.mp4

│ 2-1D w f 什么是人工智能.mp4

│ 2-1环境及知识准备.mp4

│ 2-2 人工智@ [ 1 * [能前景mp4.mp4

│ 2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4

│ 2-4? 9 V * 人工智能简史.mp4

│ 2-5 ai 机器学习和深度学/ Y R y 7 h / 9 ~习的F t E W I关联.mp4Si s r I = # 5 O B ~ ? F

│ 2-6 什么是机器学习mp4.mp4

│ 2-7 面对ai 我们应有的态度.mp4

│ 2-8 什么是过拟合.mp4

│ 2-9 什么是深度学习.mp4

│ 3# t b 7-1 什么是tensorflow.mp4

│ 3-2 tensorflow和其他机器学习库的对比.mp4

│ 3-3e 1 ^ Z & 0 % L y 如何学习tensorflow.mp4

│ 3-E g ?4 tD S y \ 3* * O R V J } f Penson W T Rrflow前景.mp4

│ 4-1$ C e 2 如何使用课程提供的虚拟机文件.mp4

│ 4-2 安y } 1 { f w % R装virtual2 r l C ~ j qbox.mp4

│ 4-3 安I = ~ ) 1 v装ubuns 6 s m T ` 0 =tu.mp4

│7 { ) y { N 9 l 4-4 配置ubuntZ r d yu.mp4

│ 4-5 安装pythonX [ 1 a f ] ( 6 0.mp4

│ 4-6 安装tensorfll / b L h Eow.mpH ; + H4

│ 4-7 安装tensorflo* { y \ – T o m mw.mp4

│ 4-8 安装python类库.mp4

│ 5-1 从helloworld开始.mp4

│ 5-10 可视化& V % K利器tensorboard（上）.mp4

│ 5-11 可视化利器tensorboard（下）.mp4

│ 5-12 酷炫模拟游乐场playground.mp4

│ 5-13 常用pythonku库I u ymatpotlib.mp4

│ 5s 0 &a/ z # [ 0 Ump; g $ 7-14综合小练习：梯度下降P W Y解决线性回归（上）.mp4

│ 5-15T 4 D { P [ @ k j 综合R @ C = @ ` W l小练习：梯2 @ D p )度下降解决线性回归（中）.mp4

│ 5-16综合小$ 6 e` ) ( ~ 9 7 % a ] P练习：梯度下降解决线性回归（下） .mp4

│ 5-17 激活函数（S k ;上）.mp4

│ 5-18 激活函数（下）..m/ 2 : .p4

│ 5-19动j 0 %x 4 Z + q C R j ` S手实现cnn卷f E { E v = ? O z积神经网络（一）.mp4

│ 5-2 tensorflow的编程模式.mp4

│0 P z l R 5m 0 K =-20 动手实现e G c \ I z F |cnn卷积神经网络（二）.mp4

│ 5-21 动手实现cnn卷积神经网络（三i I : x 4 g B）.mp4

│ 5-225 i = 6 x S V 6 J 动手实现cnn卷积U Y h | ~神经网络（四）(2).mp4

│ 5-23 动手实现cnn卷c c N m \ 7 m h积神经网络（五）.mp4

│ 5-3 tensorflow的基础结构.mp4

│ 5-4 图和会话.mp4

│\ I , 5-5 python常用库numpy.mp4. } \ ? y 7 x 7 ?

│ 5-6 什么是tencor（上）.mp4

│ 5-7 什么是tens@ – F U ~ Mor（下）.mp4= a x G m

│ 5-8 图和会话原理及案例（上）.mp4

│ 5-9图和会话原理及案例（下）.mp4

│ 6-1 背景和知识点简介.mp4

│ 6-2 音乐和数学的联系.mp4

│ 6-3 什么是midi文件Q Z } W Z * I.mp4

│= ^ B 6-4 配置开发环境.mp4

│ project.zip

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