课程试听
1-1 人工智能入门
- 人工智能是什么
- 人工智能的常用算法
- 人工智能的常用框架
- 运行环境的建立
1-2 神经网络
- 本节导学
- 基础神经元的概念及应用
- 多输入神经元的概念及应用
- 如何用tf代码建立基础神经元
- 飞机投弹游戏的AI应用
- 如何用tf代码建立多输入神经元
- 坦克开炮游戏的AI应用
- 神经网络与激活函数
- 神经网络的参数表象
- 如何用tf.matMul建立神经网络(射箭游戏)
- 如何用tf.model建立神经网络
- 预测与分类
- 本节总结
1-3 监督学习
- 本节导学
- 反向传播与均方差
- 梯度下降
- 梯度下降的tf代码实现
- 分类训练与交叉熵
- 优化器代码详解与多梯度下降
- 内存回收代码详解
- 预测与分类案例讲解
- 本节总结
1-4 卷积神经网络
- 本节导学
- 卷积神经网络原理
- mnist手写数字识别
- 卷积神经网络特征值
- cifar图片识别
- 迁移学习
- 滑动图片识别
- 本节总结
1-5 无监督学习
- 本节导学
- autoencode实现聚类
- 手写数字图片搜索
- AI画画
- 对抗神经网络
- 本节总结
1-6 强化学习
- 本节导学
- 遗传算法讲解
- 遗传算法实现flappy Bird
- Qlearning算法
- QLearning实现maze
- DQN算法讲解
- DQN实现maze
- Policy Gradient算法讲解
- Policy Gradient算法实现平衡杆游戏
- Actor Critic算法讲解
- Actor critic算法实现竹蜻蜓游戏
- 本节总结
1-7 自动驾驶案例讲解
- 自动驾驶实现
1-8 总结与拓展
- TensorFlow API回顾
- 人工智能前沿技术