基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践

发布时间: 2019-08-28

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基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践


第1章 课程整体介绍

文件:1-1 课程整体介绍及导学.mp4


第2章 人工智能基础知识

文件:2-1 什么是人工智能.mp4

文件:2-2 人工智能前景.mp4

文件:2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4

文件:2-4 人工智能简史.mp4

文件:2-5 AI、机器学习和深度学习的关联.mp4

文件:2-6 什么是机器学习.mp4

文件:2-7 面对AI,我们应有的态度.mp4

文件:2-8 什么是过拟合.mp4

文件:2-9 什么是深度学习.mp4


第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建

文件:3-1 什么是TensorFlow.mp4

文件:3-10 安装TensorFlow(上).mp4

文件:3-11 安装TensorFLow(下).mp4

文件:3-12 安装Python类库.mp4

文件:3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1.mp4

文件:3-3 如何学习TensorFlow.mp4

文件:3-4 TensorFlow前景.mp4

文件:3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件.mp4

文件:3-6 安装VirtualBox.mp4

文件:3-7 安装Ubuntu.mp4

文件:3-8 配置Ubuntu系统.mp4

文件:3-9 安装Python.mp4


第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)

文件:4-1 从HelloWorld开始.mp4

文件:4-2 TensorFlow的编程模式.mp4

文件:4-3 TensorFlow的基础结构.mp4

文件:4-4 图和会话.mp4

文件:4-5 Python常用库Numpy的使用.mp4

文件:4-6 什么是Tensor(上).mp4

文件:4-7 什么是Tensor(下).mp4

文件:4-8 图和会话原理及案例(上).mp4

文件:4-9 图和会话原理及案例(下).mp4

文件:4-10 可视化利器TensorBoard(上).mp4

文件:4-11 可视化利器TensorBoard(下).mp4

文件:4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround.mp4

文件:4-13 常用Python库Matplotlib.mp4

文件:4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上).mp4

文件:4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中).mp4

文件:4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下).mp4

文件:4-17 激活函数(上).mp4

文件:4-18 激活函数(下).mp4

文件:4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一).mp4

文件:4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二).mp4

文件:4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三).mp4

文件:4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四).mp4

文件:4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五).mp4

文件:4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点.mp4

文件:4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上).mp4

文件:4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中).mp4

文件:4-27  动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1.mp4

文件:4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2.mp4

文件:4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上).mp4

文件: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.mp4

文件: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.mp4

文件:4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下).mp4

文件:4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上).mp4

文件:4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下).mp4

文件:4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法.mp4

文件:4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试.mp4


第5章 案例一 会作曲的人工智能

文件:5-1 背景和知识点简介.mp4

文件:5-2 音乐和数学的联系.mp4

文件:5-3 什么是MIDI文件.mp4

文件:5-4 配置开发环境.mp4

文件:5-5 编写转换MIDI到MP3的方法.mp4

文件:5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法.mp4

文件:5-7 编写整个神经网络模型.mp4

文件:5-8 编写从训练文件获取音符的方法.mp4

文件:5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法.mp4

文件:5-10 编写训练神经网络的方法(一).mp4

文件:5-11 编写训练神经网络的方法(二).mp4

文件:5-12 编写训练神经网络的方法(三).mp4

文件:5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一).mp4

文件:5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二).mp4

文件:5-15 纯TensorFlow版的预告.mp4


第6章 案例二 会Photoshop的人工智能

文件:6-1  背景和知识点简介.mp4

文件:6-2 配置开发环境.mp4

文件:6-3 什么是GAN(生成对抗网络).mp4

文件:6-4 什么是DCGAN.mp4

文件:6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上).mp4

文件:6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下).mp4

文件:6-7 编写DCGAN中的生成器模型.mp4

文件:6-8 编写训练神经网络的方法(上).mp4

文件:6-9 编写训练神经网络的方法(下).mp4

文件:6-10 编写神经网络生成图片的方法.mp4

文件:6-11 代码完成和测试模型.mp4

文件:6-12 纯TensorFlow版的预告.mp4


第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能

文件:7-1 背景和知识点简介.mp4

文件:7-2 强化学习的经典实验环境.mp4

文件:7-3  配置开发环境(1).mp4

文件:7-4 配置开发环境(2).mp4

文件:7-5 什么是强化学习.mp4

文件:7-6 什么是Q Learning.mp4

文件:7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境.mp4

文件:7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1).mp4

文件:7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2).mp4

文件:7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序.mp4

文件:7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1).mp4

文件:7-12  Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2).mp4

文件:7-13  Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3).mp4

文件:7-14  Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序.mp4

文件:7-15  Policy Gradient 实现 Gym 游戏.mp4

文件:7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示.mp4

文件:7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境.mp4

文件:7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序.mp4


第8章 知识点总结和课程延展

文件:8-1 总结陈词和补充.mp4

文件:8-2 如何学好英语.mp4

文件:8-3  如何学好数学.mp4

文件:8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结.mp4

文件:8-5 深入AI和TensorFlow.mp4


文件:课程代码和素材(包含训练好的参数文件).zip


文件:vdi.zip

文件:project.zip


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