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慕课网实战课程《Python玩转人工智能最火框架TensorFlow应用实践》


11G

一共 15 小时多的课程,从基础的人工智能知识讲起,到 TensorFlow 的简介,一直到 TensorFlow 的入门和进阶的实战,再到三个有趣案例的实战。带你从零基础开始,牢固掌握人工智能和 TensorFlow,也能熟悉 Python 的一些类库的使用。

要知道,做一个几分钟的视频,从制作幻灯片,到演练,到录制,再到剪辑,可能就要耗费数个小时。15 小时多的课程,可想而知花费了多少个日夜。

当然,我们也知道网络上也很多盗版的视频,屡禁不止。但是我相信只要坚持做好课程的售后服务,耐心回答所有问题,针对学员的意见和建议来对课程内容作出调整及重录,并且在之后开发一些巩固性的练习题和作业,可以比较好地拉开和盗版的差距。

盗版虽然猖獗,而且也没有太多行之有效的方式去完全禁止,但有些粉丝或学员却让我很感动。

比如有几个学员对我说帮我去推广了我的课程,还在我耐心回答问题之后说以后有出新课程一定买,有这份心已经让我们这些辛勤制作课程的讲师觉得:即使被盗版,我们也已经赢了全世界。

这个课程的制作我花费了很多精力和时间,想来实属不易,不过现在能够看到自己的作品问世,之前一切的劳累和辛酸都如过往云烟,心中只留下感恩和欣喜,当然了,也有压力与兴奋。

├─第1章 课程整体介绍

│      1-1 课程整体介绍及导学 .mp4

│      

├─第2章 人工智能基础知识

│      2-1 什么是人工智能 .mp4

│      2-2 人工智能前景 .mp4

│      2-3 人工智能需要的基本数学知识 .mp4

│      2-4 人工智能简史 .mp4

│      2-5 AI、机器学习和深度学习的关联 .mp4

│      2-6 什么是机器学习 .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

│      

├─第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建

│      3-1 什么是TensorFlow .mp4

│      3-10 安装TensorFlow(上) .mp4

│      3-11 安装TensorFLow(下) .mp4

│      3-12 安装Python类库 .mp4

│      3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1.mp4

│      3-3 如何学习TensorFlow .mp4

│      3-4 TensorFlow前景 .mp4

│      3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件 .mp4

│      3-6 安装VirtualBox .mp4

│      3-7 安装Ubuntu .mp4

│      3-8 配置Ubuntu系统 .mp4

│      3-9 安装Python .mp4

│      

├─第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)

│      4-1 从HelloWorld开始 .mp4

│      4-10 可视化利器TensorBoard(上) .mp4

│      4-11 可视化利器TensorBoard(下) .mp4

│      4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround .mp4

│      4-13 常用Python库Matplotlib .mp4

│      4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上) .mp4

│      4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中) .mp4

│      4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下) .mp4

│      4-17 激活函数(上) .mp4

│      4-18 激活函数(下) .mp4

│      4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一) .mp4

│      4-2 TensorFlow的编程模式 .mp4

│      4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二) .mp4

│      4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三) .mp4

│      4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四) .mp4

│      4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五) .mp4

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

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

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

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

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

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

│      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

│      4-3 TensorFlow的基础结构 .mp4

│      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

│      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

│      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

│      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.baiduyun.p.downloading

│      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

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

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

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

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

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

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

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

│      4-4 图和会话 .mp4

│      4-5 Python常用库Numpy的使用 .mp4

│      4-6 什么是Tensor(上).mp4

│      4-6 什么是Tensor(上) .mp4

│      4-7 什么是Tensor(下).mp4

│      4-7 什么是Tensor(下) .mp4

│      4-8 图和会话原理及案例(上) .mp4

│      4-9 图和会话原理及案例(下) .mp4

│      

├─第5章 案例一 会作曲的人工智能

│      5-1 背景和知识点简介 .mp4

│      5-10 编写训练神经网络的方法(一) .mp4

│      5-11 编写训练神经网络的方法(二) .mp4

│      5-12 编写训练神经网络的方法(三) .mp4

│      5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一) .mp4

│      5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二) .mp4

│      5-15 纯TensorFlow版的预告 .mp4

│      5-2 音乐和数学的联系 .mp4

│      5-3 什么是MIDI文件 .mp4

│      5-4 配置开发环境 .mp4

│      5-5 编写转换MIDI到MP3的方法 .mp4

│      5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法 .mp4

│      5-7 编写整个神经网络模型 .mp4

│      5-8 编写从训练文件获取音符的方法 .mp4

│      5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法 .mp4

│      

├─第6章 案例二 会Photoshop的人工智能

│      6-1  背景和知识点简介 .mp4

│      6-10 编写神经网络生成图片的方法 .mp4

│      6-11 代码完成和测试模型 .mp4

│      6-12 纯TensorFlow版的预告 .mp4

│      6-2 配置开发环境 .mp4

│      6-3 什么是GAN(生成对抗网络) .mp4

│      6-4 什么是DCGAN .mp4

│      6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上) .mp4

│      6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下) .mp4

│      6-7 编写DCGAN中的生成器模型 .mp4

│      6-8 编写训练神经网络的方法(上) .mp4

│      6-9 编写训练神经网络的方法(下) .mp4

│      

├─第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能

│      7-1 背景和知识点简介 .mp4

│      7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序 .mp4

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

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

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

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

│      7-15  Policy Gradient 实现 Gym 游戏 .mp4

│      7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示 .mp4

│      7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境 .mp4

│      7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序 .mp4

│      7-2 强化学习的经典实验环境 .mp4

│      7-3  配置开发环境(1) .mp4

│      7-4 配置开发环境(2) .mp4

│      7-5 什么是强化学习 .mp4

│      7-6 什么是Q Learning .mp4

│      7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境 .mp4

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

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

│      

└─第8章 知识点总结和课程延展

        8-1 总结陈词和补充 .mp4

        8-2 如何学好英语 .mp4

        8-3  如何学好数学 .mp4

        8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结 .mp4

        8-5 深入AI和TensorFlow .mp4

        


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