本课程将带你从基础到实践，全面掌握人工智能利器TEnSoRFLow。内容涵盖TensorFLOW简介、开发环境搭建、原理与进阶、多个实战案例以及知识点总结。
课程目录：
第1章 课程整体介绍
课程导学及整体介绍
第2章 人工智能基础知识
人工智能概述、前景、关联技术等内容介绍
数学知识在人工智能中的应用
人工智能简史及发展趋势
AI、机器学习和深度学习的关联
面对AI的态度及过拟合概念解析
深度学习的含义和重要性
第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
TensorFlow的基本概念及与其他机器学习库的对比
如何使用课程提供的虚拟机文件安装TensorFlow及相关Python库
配置Ubuntu系统并安装Python等环境
第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
从HelloWorld开始，介绍TensorFlow的基础结构
可视化利器TensorBoard的使用
常用Python库如Matplotlib、Numpy的使用
梯度下降解决线性回归的综合小练习
激活函数及动手实现CNN卷积神经网络等实践内容
TensorFlow编程模式及知识点深入
第5章 案例一：会作曲的人工智能
背景及知识点简介
配置开发环境，使用Python音乐库Music21
编写神经网络生成音乐的方法，包括训练神经网络模型和从预测数据生成音乐等步骤。
第6章 案例二：会Photoshop的人工智能
背景及知识点简介，包括GAN和DCGAN的介绍。
配置开发环境，编写DCGAN中的判别器和生成器模型。
编写训练神经网络的方法，包括训练、测试模型等步骤。
第7章 案例三：会开3D赛车的人工智能
背景及知识点简介，包括强化学习、Q-Learning、Policy Gradient和A3C等算法介绍。
配置开发环境，实现A3C算法在3D赛车游戏中的应用。
讲解如何应用强化学习实现迷宫游戏和赛车游戏等案例。
课程代码和素材提供，方便学员实践操作。课程延展和知识点总结。如何学好英语和数学等相关技能提升建议。深入AI和TensorFlow的学习建议和资源推荐。课程答疑和补充说明。课程代码和素材下载链接（附件）。课程提供全套视频教程和相关素材，方便学员自学和实践操作。课程内容专业且系统全面，适合人工智能和TensorFlow初学者入门和提高，也适合作为相关领域的参考教材。通过本课程的学习，学员将能够掌握TensorFlow的基本原理和应用技巧，并能够独立进行人工智能项目的开发和实现。同时，学员还可以提升英语和数学等相关技能，为未来的学习和工作打下坚实基础。
