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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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基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践
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课程目录:

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
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2章 人工智能基础知识

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
4-13 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
4-28 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
4-33 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
4-4 图和会话.mp4
4-5 Python常用库Numpy的使用.mp4
4-6 什么是Tensor(上).mp4
4-7 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
第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
第8章 知识点总结和课程延展
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2.86G2018-05-08 17:24
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