认真服务好每一位学员
——博毅创为游戏学院
1:学习AI深度学习框架与训练的开发者；
2:游戏开发工具AI+提升工作效率的创业者;
3:实现AI训练游戏怪物操的开发者；
4:想要使用AI工具提升工作效率的管理者;
1:掌握游戏开发种常用AI工具的工作流;
2:掌握Tensforflow与Pytorch深度学习训练的原理;
3:掌握经典的模型训练;
4: 学会基于ML-Agent来训练怪物AI
第001节CodeBuddy插件提升代码编程效率
第002节Unity/Cocos调用AI工具API
第003节本地部署DeepSeek大模型;
第004节Unity + AI打造智能聊天系统;
第005节如何使用AI来编写Shader;
第006节如何使用MJ来生成游戏素材;
。。。
更多的课程后续更新
第001课TensorFlow的环境安装
第002课深度学习处理问题基本原理
第003课tf1数据流图的构建与详解
第004课tf1数据流图的执行详解
第005课tf.Operation_tf.Tensor与名字空间
第006课tf.constant与tf.Variable
第007课tf.variable图解与tf.placeholder
第008课分类问题的神经网络训练(一)
第009课分类问题的神经网络训练(二)
第010课分类问题的神经网络训练(三)
第011课神经网络的常见问题与解决手段(—)
第012课神经网络的常见问题与解决手段(二)损失函数
第013课导数_偏导_梯度_原理详解
第014课神经网络的常见问题与解决手段(三)梯度下降训练神经网络原理与推导
第015课反向传播算法的原理推导
第016课神经网络的常见问题与解决手段(四)动态学习率与过度拟合
第017课神经网络常见问题与解决手段(五)滑动平均模型的公式原理分析
第018课神经网络总结
一:全连接神经网络+数字识别训练
第001课经典数字识别mnist数据集详解
第002课使用全连接神经网络识别数字(一)
第003课mnist手写识别神经网络训练与验证
第004课神经网络训练计算图详解与分析
第005课神经网络处理手段对结果的影响
第006课训练模型的持久化与生成发布
二: 卷积神经网络 + 图像识别训练
三: 循环神经网络 + 自然语言识别训练
持续更新中....
持续更新中....
持续更新中....
每节课平均(40~90分钟);
网盘+加密播放器交付课程服务;
10:00~23:00一对一指导:
语音文字,远程协助等;
后续不断更新，增加新内容与版本升级
学习周期根据学员自身基础决定;
具体咨询Blake老师;
QQ：3238943271
微信：bycw007
《AI深度学习与怪物训练》
部分更新完成，后续持续更新
做游戏，长期主义+机会主义
2015~至今
