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，本课程将手把手带你掌握TensorFlow技术，遵u 6 h循从基础M Y s W @ X /到实践应用s 0 K E 4 g的完整过程，是你通向人工智能开发的首选！

课程目录\ w R：

• 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，C H w G知识点和软件简介，让大家对接下来的学习h 9 \ h H +心中有数
  • 视频：1-1 课程整体介绍及导学 (1u 6 /6:24)
• 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Y . w @ u B d Q养大家对课程的兴趣，$ s I o y : M =j Q . !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 (05:26)试看
  • 视频：2-3 人工智能需要l z c M ]的基本数学知识 (016 w h: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：28 Q H ? C H 5-6 什么是机$ k A u 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i _ @ t ~
• TensorFloA 9 U J 3 t ) [w是d x :什么，Tenm ] . _ G _sorFlow原理和前景，TensorFlow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\ $ c好开发环境的虚拟机镜$ ^ 9 l b w 2 # /像
  • 视频：3-1 什么g a : 2 ! H是TensorFlow (10:13)
  • 视频：3-e u r S w% y 7 B 9 ] F \ ) T2 TensorFlow和其他~ Q _ $ [ O x o l机器学习库的对比1 (26:46)
  • 视频：3c ^ t ? , ?–! g X `3 如何学习TensorFlow (11:42)
  • 视频：3-4 Th 9 d / ! L U e ~ensorFlD T \ow前景 (03:59)
  • 视频：3-T e v5 如何使用课程提供的虚拟机文件 (07O h B g:t K 915)
  • 视频：3-6 安装VirtualBox (02:u L 8 ? 0 d S =41)
  • 视频：3-7 安装Ubuntu (15:29)
  • 视频：3-8 配置Ubuntu系统 (05:46)
  • 视频：3-9 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)
  • 视频：3-12 安装Python类库 (01:20)
• 第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）36 节 | 459分钟
• TensoV b X 5 = lrFlow核心概o – 9念，TensorFx v w c –low激励函数，TensorF6 O S S olow构\ x u V F 0建神经网络，Tenso` W T grFlow优化器，可视化利器TensorBoard，TensU # L t T 2 o H )5 Y 5 ? h L B 6orFlow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
  • 视频：4-1 从Hello\ u u 7 B ;World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 {e v K E /orFlow的基础结构 (02:37m s 1 E / f *)
  • 视频y L M 9 g S { / \：4-4 图和会话 (05:09)
  • 视&ampc 2 T l _ L x i; = Q频：42 R n % ! h S N s-5 Python常用库Numpy的使用 (11:39)
  • 视频：4-6 什么是Tensor（上） (17:59)
  • 视频：4-7 什么是Tenso} ` A \ [ k \ \r（下） ([ $ K X ; B g16:26)
  • 视频：4-8 图和会话原理及案例（上） (15:58)
  • 视频：4-9 图和会话原理及案例（下） (11:47)
  • 视频：4-10 可视化利器TensorBoard（上） (1Y p 5 / # ? I $ h8:42)
  • 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：4-13 常用Python库Matplotlib (16:32)
  • 视频：4-14 综合小练习：P w ~ } # l T梯度N / L u u # V下降解决线性回归（上） (15:57)
  • 视频：4-15 综合小练习：梯度M 3 d | # R下降解决线性回归（中） (11:38)
  • 视频：4-16 综合小练习：梯度下降解决线. d # l , –性回归（下） (13:I T C01)0 ) $ ~ i T k
  • 视频：4-17 激活函数（Y M @ [ ; \ J a上） (10:50)
  • 视频：4-18 激活函数（下） (05:35)
  • 视频：4-19 动手实现CNN卷E Y l # 0积神经网络（一） (16:16)
  • 视频：4-20 动手实现CNN卷积5 3 *神经网络（二） (1V E ; :9:03)
  • 视频：4-21 动手实现CNN卷积神经网络（三） (17:53)
  • 视频：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x R N现RNN-LSTM循环神经网络（二）：编写实用方法(上) (11:27)
  • 视频：4-26 动手实现RNS I ~ k | iN-LSTM循# V c K x环神经网络（三）：编写实用方法(中) (12Y * * z k M {:R 5 # n23)
  • 视频：4-27 动手实现RNN-LSTo t d RM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 f ) w 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（四）：编写实用方法(下)2 (08:17)
  • 视频：4-29 动I n [ X .手实现RNN{ e G T-LSTM循环神经网络（五）：编写神经网络模型(上)$ c U ( w ` @ D 3 (16:48)
  • 视频：4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络% l y; i M % j z q B（六）：编写神经网络模型(中)1 (10:1n M & / \ D $ !0)
  • 视频：i . \ Z o ? 7 U4-31 动手实现RNN-/ ) DLSTM循环神经网络（| t Q六）：编写神经a , s 4网络模型(中)2 (12:42)
  • 视频：4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络E 8 $（七）：编写神经网络3 [ \ M f v模型(下) (10:27)
  • 视频：4-h # [ a33 动手实现RNN-L. { gSTM循环神经网络（z P v ! E k八）：编写训练方法(上) (14:q , N H30)
  • 视频：4-34 动手实现RNN-@ h G FLSTM循环神` b Q 6 k经网络（九）：编写训练方法(下) (11:51)
  • 视频2 s U：4-* k V35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（十）：编写测试方法 (( n 1 h Q c _14:40)
  • 视频Y b 3 y：4-36 动L d b / ` ? k ,手实现RNN-LSTM循环神经网络（十一）：实际训练和测试 (07:29)
• 第5章 案例一 会作曲的人工智能15 节 | 23/ m 0 # 6 h J3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 s i d Z # 8开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型) X p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)
  • 视频：5T L r { j-3 什么是MIDI. l 1 g i !文件 (08:15)
  • 视频：5-4 配置开发环境 (04:04)
  • 视m Q / h @频：5-5 编写转换MID\ ! r e f EI到MP3的方法 (08% \ z 8 a @ Q #+ h O W:42)
  • 视频：5-6 Pyt3 MH Q Y Z ; ehon音乐库Music21的使用和测试方法 (11:30)
  • 视频：5-7 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 (15:39)
  • 视频：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+ $ \ g V N H 3（一） (19:53)
  • 视频：5-11 编写训] T { pi ] 7 + z S练神经网络的方法（二） (19:32)= b k z x
  • 视频：5-12 编写^ # ? 3 H ] m ~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方法A v 2 _ :（二） (26:280 g 8)
  • 视频：5-15 纯TensorFlow版的预告& L ~ 9 T (02y 2 O b . F: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Pn { @ o j n B G图不用愁，分分钟搞定N多图片w q c ! a O的创建：背| d m u ` p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
  • 视频：6y z Q-1 背景和知识点简介 (04:18)
  • 视频：6-2 配l B .置开发环境 (05:26)
  • 视频：a 2 } + a ? c S6-3 什么是GAN(生成对抗网络) (# 4 e r ( Q m05:44)
  • 视频：6-4 什么是DCGA9 ] ) ` m U *N (06:44)
  • 视频：6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上） (13; X ~ z ! } . B:10)
  • 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[ p \ q 1 [ g ` w成器模型 (09:17)
  • 视频：6-8 编写训练神经网I n n1 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 ? #:39)
  • 视频：6-10 编– % j写神经网络生成图片的方法 (15:30)
  • 视频：6-11 代码完成和测H d X H 8 I q 4 X试模型 (09:28)
  • 视频：6-12 纯TensorF, { Rlow版c \ ) % ! 8 { R J的预告 (02:18& 3 Eq R { 5 s a ? 1 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赛车的人工智能7 g t D q G O，学会自动驾驶：背景和知识v = 3 X点简介，开发环境配置，原理讲解，代码实现，训练模型和测@ R P ` c c试
  • 视频：7-1 背景和知识点简介 (08:59)
  • 视1 n 2 & j M . k频：7-2 强化学习的经典实验环境 (18:27)
  • 视频：7-3 配置开发环境（1） (15:08A q n _ } K)
  • 视频：7-4 配f o n q置开发环境（2） (19:54)
  • 视频：7-5 什么是l 5 t强化学习 (19:45)
  • 视频：7-6\ % ? T S Z k x 什) j –么是Q Learning (04:13)
  • 视频：7-7 Q-Learning{ z t 6 实现机器人走迷宫：创建环境 (12:40)
  • 视频：7-\ & A S8 Q-# ~ U E tLearning 实现机器人走迷宫：决策算法（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| d J i $ c ) t P器人走迷宫：游戏主程序 (12:25)
  • 视频* + P }：7-11 Dee: R E } [ $ R Jp Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（1） (15:34)
  • 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） (14:3f S ! ? h ? ! { c4)
  • 视频：M z = a7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决策算法（3） (14) 9 f:24)
  • 视频：7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏：决6 9 e c $ B q B j策算法A P R I(4)} T U + ( 1 ( u和主程序 (m k m r \12:31)
  • 视频：7-15 Policy Gradient 实现 Gq c rym 游戏 (1~ \ D V =5:30)
  • 视频：7r 9 = ~ u | +–; N E16 A3C 实现 3D 赛车游戏：l 8 C成果演示 (13_ O r ) ! v N j g:09)
  • 视频：7-17 A3C实现3D赛, @ m F k车游戏：讲解A3C和编写环境 (14:51)
  • 视M & { = b [ = ` &频：= u u ~ ! T 9 C7) a ~ = @ R-18 A3C实现3D赛车游戏^ ! @ W：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u ; & k F R { /能和TensorFlow，如何学习数学和英语，Ten2 C 5 =sorFlou P p #w还能做什么，等等。
  • 视频：8-1 总结陈词和补} ] + v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 (* + k B c ) q !06:51)
  • 视频：8-H : F @ 5 T : 2 h4 如何学习一门技术及课程知识点总结 (11:05)
  • 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 TensorFlow应用实践-299元-完结【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）.d ) ] \ P 6 2mp4

│ 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u 3 M L U r备.mp4

│ 2-2 人工智能前景mp4.mp4

│ 2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4

│ 2-4 人工智能简% U X G ] K X W史.mp4

│ 2-5 ai 机器学习和深度学/ Y R y 7 hi 8 d , K / 9 ~习的关联.mp/ ) C F h u4S # 5 O4 h ? B ~ ? F

│ 2-6 什么是机器学习mp4.mp4

│ 2-7 面对ai 我们应有d ) h l 5 2 X W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C x ]习库的对比.mp4

│ 3-3 如何学习tensorflow.mp4

│ 3-4 tD S y \ 3 fO % @ w v x 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 安装virtualbox.mp4

│ 4-3 安I = ~ ) 1 v装ubuntu.mp4

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

│ 4-5 安装python.mp4

│ 4-6 安装tensorfll / b L h Eow.mp4

│ 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d \ w [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 & g $ 7-14综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）.mp4

│ 5-15T 4 D { P [ @ k j 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）.mp4

│ 5-16综合i M D小$ 6 e ] 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）..mp4

│ 5-19动j 0 % S手实现cnn卷积神经网络（一）.mp4

│ 5-2 tensorflow的编程模式.mp4

│ 5-20 动手实现cnn卷积神经网络（二）G z Y ~ d.mp4

│ 5-21 动手实现cnn卷积神经网络（三i I : x 4 g B）.mp4` V 2 D

│ 5-22 动手实现cnn卷积神经网络（四）(2).mp4

│ 5-23 动手实现cn[ r w * S k =n卷+ k 6 1 , z积神经网络（五）.mp4S z O 9 C l b a

│ 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tensor（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.mp4

│= ^ B 6-4 配置开发& H s [ Y * z $环境.mp4

│ project.zip# & i 0 . n 2 *

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