( F; n( b- C6 Q- m' }
〖课程介绍〗
- X6 F4 [1 `, A! ]1. 通俗易懂，快速入门
0 _% ^; O5 F% U$ j! L1 M* O5 x对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。: C3 U& D: }: ?3 m( c" T8 h! f
2. 实用主导，简单高效( M# |, V9 g% ?- T, [
使用最新的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。+ ^$ r1 r6 u9 h* q+ v' O1 {/ S
3. 案例为师，实战护航 Z' c! M$ o3 w7 x& k+ l7 q' l
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。
% u9 p! u; N3 ]4. 持续更新，永久有效
; A1 x0 L R6 v: i4 q一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。8 D y t' K- ]& D
4 p! U9 K1 r. R; T〖课程目录〗
+ I; p) x; O/ t# C2 U01.深度学习初见7 A5 s' h* w% j0 B: j
课时1 深度学习框架介绍-1.mp42 L9 ]( ~" ^" {' o! Q
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4. D0 O8 U0 V! d
课时3 开发环境安装-1.mp4/ e: @2 \! F. M' e5 P
课时4 开发环境安装-2.mp4
- m z+ [9 z; G4 s4 H* d" l$ R' v6 v S1 R
02.【选看】开发环境全程实录
7 _5 i, R( N) h课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4: A( K, n% [* f/ D
课时5 win10平台实录-1.mp4
" w9 a# n1 I% [; c* W3 D/ V) Y课时6 win10平台实录-2.mp4& n" g8 x2 {% K4 j4 H+ ~5 I) ~2 B$ D
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4- e+ ~! S8 I& |
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
v2 V2 g# m) L& ]! k课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4& j1 S7 Q0 v9 a4 W
; l0 {$ n, N0 @) D' ]" N
03.回归问题
7 G6 X/ q: X: U" f课时11 线性回归-1.mp4
/ {/ u$ r2 P* O% r" h+ |4 G课时12 线性回归-2.mp40 N; @; B! s, T) w% f
课时13 回归问题实战-1.mp45 q3 l5 u9 U. E2 R+ g7 L
课时14 回归问题实战-2.mp4
! |# v( i4 p6 T2 D; C2 a$ ^! h课时15 手写数字问题-1.mp4
; i7 a( `9 K- }) w, t课时16 手写数字问题-2.mp4 V6 D/ I2 q8 h
课时17 手写数字问题-3.mp4
8 {0 y0 R" J. O. B课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
5 o9 q8 Z; O0 L) Q: u8 A" R课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
- z$ ?$ N. K0 r& ^! N
: Q+ x3 W3 w# R8 k6 F+ x, J) s04.Tensorflow 2基础操作
5 U+ K- x. Z4 l7 C& @! `课时20 tensorflow数据类型-1.mp4) I6 r5 o" }% |- M4 f6 e. y. y
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
2 A1 Z2 e; B7 a& @$ p& U- @课时22 创建Tensor-1.mp42 G. h" r/ m9 A0 @
课时23 创建Tensor-2.mp4
# N) B; l6 c/ l: O2 @课时24 创建Tensor-3.mp4& A$ O) h ]# j! b
课时25 索引与切片-1.mp4
* `# f0 O7 F9 g+ ?8 c5 f课时26 索引与切片-2.mp4
5 D- ?3 s; W5 X# P6 s w+ h课时27 索引与切片-3.mp4
' }; \) P) {0 N( f' K, T- _4 H: a课时28 索引与切片-4.mp4
( I5 a) M2 D9 Q7 ?7 q2 D课时29 索引与切片-5.mp4
. r# ^) V5 u) t- E8 b* i: M7 B9 u课时30 维度变换-1.mp4
. I7 C2 i2 [' S课时31 维度变换-2.mp4
9 g# ]0 x" a1 H" S课时32 维度变换-3.mp41 A- F) y8 q, _# n% I `8 D
课时33 Broadcasting-1.mp4
/ r9 A3 f0 R' p- @# E) l课时34 Broadcasting-2.mp4% I7 ^0 @5 k) `! {
课时35 数学运算.mp4
& w" ~) W( D$ ]5 W- [课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
; g$ P- x* N2 J% Y: V# G课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
0 _. L: n+ D6 p, d8 ^课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
7 y, _5 R; W( B$ X课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp46 a# S/ y; l8 b: q
0 t% Y( H" g* S0 G5 h
05.tensorflow 2高阶操作
3 y2 a7 }+ P* a, U1 ^8 y课时40 合并与分割.mp4
& @1 P7 `) R9 K( A, K4 x! h* V课时41 数据统计.mp4
/ F% o J4 J9 J* _( y+ K! _课时42 张量排序-1.mp4
( a3 x: Q( `" K v; F( [0 R课时43 张量排序-2.mp4
/ o4 o8 D1 y* J1 t课时44 填充与复制.mp4( ~$ z" { h7 T# Z% |; i2 }
课时45 张量限幅-1.mp41 S! i! _; O3 O3 M4 o& U2 a: Q9 z
课时46 张量限幅-2.mp4
: j1 L9 }, V! N2 b# @$ j0 ]8 R( D" K课时47 高阶操作-1.mp4: G( l4 I$ a! i8 G, N1 `
课时48 高阶操作-2.mp4% K6 `1 D5 \" v7 l5 [$ ~# F# N5 F
# B7 g7 |8 Y x2 e- v06 神经网络与全连接层
/ h( `: q \& t. ?; t% d课时49 数据加载-1.mp4& @- o1 `' Z7 d: U2 \/ u i0 z
课时50 数据加载-2.mp4; n& D { _) v- O P' q
课时51 数据加载-3.mp4. x6 j7 S; p- v( Z& {& t" [
课时52 测试（张量）实战.mp4
; [8 n3 c8 ?) {" k0 p( F课时53 全连接层-1.mp4+ g6 s2 F/ j* i6 n
课时54 全连接层-2.mp4
* m0 W: r- `, U: O: u ~- t" |课时55 输出方式.mp4
; I# {* x7 {1 t* T7 [课时56 误差计算-1.mp4
! A# P* i" \9 w课时57 误差计算-2.mp4
. M; V8 \' f* F! Q8 D课时58 误差计算-3.mp4
& _# T$ C0 |" f5 r, V' h7 g9 c1 }# _" ^7 g9 F' g
07 随机梯度下降
# ]+ M- G8 u- ~' s! z' E: P$ p课时59 梯度下降-简介-1.mp4( D+ r7 i" P4 f6 ~' `9 k5 L
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
' S! k3 X4 v# ^, @0 R, K" B课时61 常见函数的梯度.mp4# m( V( B' |1 r" [* b7 M: ?. m! k
课时62 激活函数及其梯度.mp4. L& t, x; @: X" O0 P
课时63 损失函数及其梯度-1.mp48 M- |9 G. s) Z/ Z' |3 @6 [
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
6 y9 r- G( u. d8 A& i+ s/ c课时65 单输出感知机梯度.mp4
: P" A- b& U- w! d; o% h7 E" D* Y课时66 多输出感知机梯度.mp4, P6 h4 x) }( q! g( C) u" s; t, u \5 `
课时67 链式法则.mp4% A: n4 x9 b- V0 o. E$ ]
课时68 反向传播算法-1.mp4: a$ j2 Q. a, u( U# l- m
课时69 反向传播算法-2.mp4
; b3 D8 O% r* V课时70 函数优化实战.mp4' |; x) ]+ u8 G$ I
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp46 K* K6 ^. y& t" H. V' g
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
' b$ C* Z2 o C! ]课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4( v8 J5 v7 |5 z) p. K
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4) b3 T! K! [& O: S/ g# s+ _
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4: C4 [& F9 D0 \6 ^8 C' J3 ?0 y$ L
% n: k5 W2 B8 f# x, T
08.Keras高层接口, e/ O C- ?% h, b- b
课时76 Keras高层API-1.mp4$ i( ]6 j* H- X0 c" \
课时77 Keras高层API-2.mp4; z9 N" H3 @; y# ^+ l! z
课时78 Keras高层API-3.mp4
6 p8 u. U. H1 D: G% h课时79 自定义层或网络-1.mp4
# w% o+ j6 Y5 P7 c1 i- g+ f+ F课时80 自定义层或网络-2.mp46 |2 A; U; ~9 Z9 p. L5 c
课时81 模型保存与加载.mp4+ r1 B! G$ T$ s( y# ?# b
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
$ z' n, c- H9 Z' y" N课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
; Y$ @; ]& P" L' v! {课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
1 R- ^& p% G" n( F$ s$ i+ s _* z+ h, l3 r# p3 O* K: C2 M
09.过拟合" L7 ^$ L/ w2 b* \' k
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
+ o. j' O+ J4 G9 Y- ]8 s; J7 Z! i课时86 交叉验证-1.mp4! K, H3 n! Q- k, f9 R
课时87 交叉验证-2.mp4
) L1 W4 H& U4 a4 {- g2 z1 v课时88 regulation.mp4 E0 E4 S3 y9 M7 J4 e% {
课时89 动量与学习率.mp4
! K$ q1 D: z2 M" U课时90 early stopping和dropout.mp4
" I% R5 c) A+ [" ]) y课时91 什么是卷积-1.mp40 P3 l3 Z# f; z4 X# X. J
课时92 什么是卷积-2.mp4
% O# ]$ }9 d4 V2 e课时93 什么是卷积-3.mp47 @2 ?4 v% K$ f0 ]5 e
课时94 什么是卷积-4.mp4! K( |! r/ m2 V' a. D/ m
课时95 卷积神经网络-1.mp4
% m5 g U6 E8 J% \课时96 卷积神经网络-2.mp4
( S: G9 n& {" X/ Q6 o" _- r课时97 卷积神经网络-3.mp4
" z2 y$ X; H' F1 [课时98 卷积神经网络-4.mp4
6 \) z+ X$ G3 `! x课时99 池化与采样.mp4' ]1 \% @7 @3 A1 j' I
. x. U& b' H% r1 n* t
10.卷积神经网络
" z1 c3 I" I( w5 ]8 d课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4: p/ x" d. K3 K4 v
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
* |, B- M! }1 o/ B" p( p0 R课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
* {9 s2 R# u) [6 f3 T+ a课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
8 B! j ^) S5 t. V: h6 X课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4& x! F* E% X3 h ^
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4" j' J0 G- q- w+ ~$ Y6 B, U. T
课时106 BatchNorm.mp4+ O/ {" ^! A1 }: n& B$ A
课时107 BatchNorm-2.mp4
% f/ y, Q U: g9 M8 `+ k% a课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
$ `8 `, ?5 d( m4 x; n课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4# N$ G g- j- U; h, g4 {
课时110 ResNet实战-1.mp4
# [: \) B2 G7 R6 W; N4 L课时111 ResNet实战-2.mp4; O: I' p& K: ^) B' O% ^% c
课时112 ResNet实战-3.mp4
+ L/ I% [6 g: P$ s. \) c: g课时113 ResNet实战-4.mp4: }/ H0 E- G4 F5 z- X: s; H; ~# G
( N% h, K3 J2 G) z0 G/ \
11.循环神经网络RNN0 d" |- E# [! X' s2 j8 X5 t
课时114 序列表示方法-1.mp43 U7 N# M; g( w$ B( c' j! U
课时115 序列表示方法-2.mp4) @* T* {, e7 T% s _: K/ M
课时116 循环神经网络层-1.mp4
% Y q5 |' I( v' j, T课时117 循环神经网络层-2.mp4, t' ] i6 {5 i' ~4 P& p6 I8 j4 v
课时118 RNNCell使用-1.mp4* _3 O7 ^7 e" h9 g- [0 d6 N
课时119 RNNCell使用-2.mp4$ h2 h3 Y0 @3 u# k
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
* [3 ~+ ? p6 t( s$ {1 C9 A课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
* T& m% s2 P6 \6 V4 e& Z, v" _课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
3 A. @: R+ O5 n8 e课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
' o6 M* B# \5 s8 D- W0 C# T课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
7 h' D8 J0 d, B. \课时126 LSTM-1.mp4
% s' Y) L# _7 X$ h1 `+ |$ O. N课时127 LSTM-2.mp44 |8 R4 m0 k/ C
课时128 LSTM实战.mp4
5 ^9 s! i6 ~8 T6 s" z$ x" z课时129 GRU原理与实战.mp4$ k9 z0 [3 M. `
( R1 A! ]! |- v- w12.自编码器Auto-Encoders- V, h, Z3 v0 F }& p' a: c6 m
课时130 无监督学习.mp46 l3 A( b h, z! L
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
* X4 ] l- I$ C2 j课时132 Auto-Encoders变种.mp4/ W% R- q5 U5 W( j4 H1 l5 {" p
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
1 |5 {/ v* E! L" ^课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4" E: ?; ]& n0 e
课时135 Reparameterization Trick.mp4, S( ?% | r$ M
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
2 C" L- M( t) ~+ X: H* E" N4 I5 G7 T课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4% C2 o5 ~# p2 a- k
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
4 d3 {+ O' F7 Q$ a# |% r/ M4 L课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp47 u7 @# r; A. ?
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
" n4 J# G, L% S6 K, Y- X: q8 G! \课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
9 U7 D: f9 n6 @: L4 n- Z课时142 VAE实战-训练与测试.mp4$ E! @* ?, l# ?, q8 q
' z* e/ m2 @6 {' T& b' a1 ?
13.对抗生成网络GAN6 H2 E( @* U: M& g6 ~* [0 G% N
课时143 数据的分布.mp4
. k4 e: F/ ~+ P# R4 \课时144 画家的成长历程.mp4
- t+ y! X1 Y3 K7 \+ f课时145 GAN原理.mp4$ ~! q0 p, {7 A& x- l
课时146 纳什均衡-D.mp4* n. H8 v9 \" m# C( W8 l: U
课时147 纳什均衡-G.mp4
: Z9 q0 ]5 S3 Q; a! K课时148 JS散度的缺陷.mp47 L( p5 m$ L9 h. L5 G/ h# ]2 k
课时149 EM距离.mp41 H, \4 U7 f" v j
课时150 WGAN-GP原理.mp4
+ V3 b' g% p7 i8 O3 I课时151 GAN实战-1.mp4" T( h% h+ V- v# A$ A
课时152 GAN实战-2.mp4
* l& I8 ^; J: l6 W. \2 B& b/ n课时153 GAN实战-3.mp4
8 i& ?) v, `9 B& Q& \课时154 GAN实战-4.mp4) |7 O8 T& d' ^7 d" f# o
课时155 GAN实战-5.mp4
" v, Z3 W: m+ q% }课时156 GAN实战-6.mp4
: J7 x5 T9 p; n; O2 \' H课时157 WGAN实战-1.mp43 t4 V+ x* j3 [( p
课时158 WGAN实战-2.mp4
( S2 h5 I( T9 w$ g
1 ?" C1 @. s$ u: L _) T14.【选看】人工智能发展简史) d- K+ n2 k% f: `3 u
课时159 生物神经元结构.mp4* `0 S9 i( S7 O
课时160 感知机的提出.mp44 m. Q P' d6 r
课时161 BP神经网络.mp47 C: t5 u3 s" }$ x6 P8 |
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
7 o1 r9 J9 ^; Y! @课时163 人工智能低谷.mp4
: V f ~, [+ H% W; _) e* |# Q课时164 深度学习的诞生.mp4
3 v' i* |3 m) L% r* _课时165 深度学习的爆发.mp4" z# P8 b2 K) x7 y
5 [! j! k, w5 e% Y
15.【选看】Numpy实战BP神经网络9 q( K6 W) j( M& H: {0 h
课时166 权值的表示.mp4# s9 q" A& x7 K2 o" X7 L. L
课时167 多层感知机的实现.mp4
$ k9 q6 O; f" [$ y2 O课时168 BP神经网络前向传播.mp4
. X6 U" B1 }! Y- {& r! |9 l( D课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4; I) f/ R! d$ X, f h( i M
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
8 d: n" R) |" z E7 ` h课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
! o& b$ o0 p0 v8 }课时172 多层感知机的训练.mp45 U. z/ H3 ]# l# m
课时173 多层感知机的测试.mp4$ ^& _5 r' o. o3 A3 f
课时174 实战小结.mp4
Y: s& O" | T( @+ N, h深度学习与TF-PPT和代码.rar: W! H3 }& K2 E
, u& D8 ~7 O, k4 f
〖下载地址〗
" r7 `' g) m' y( D1 C; M' \
* v2 o% U2 ?6 j/ C$ N. C7 f7 ~- n. @9 }; P1 c
: h% J# M( y2 [. {+ X- ^
4 }9 J4 L# k; ?" x4 Y1 d0 c----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
* T1 \3 Y5 `, E, D! m5 `: g5 A ?+ `' I; h. A
〖下载地址失效反馈〗$ e3 i B2 @+ ~1 x# F
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com2 U0 T9 U7 ]5 E. I5 I& B5 r: `
: f! B7 x2 E# m8 C) M) `( F1 b7 H〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
- a4 B2 b/ O" |# ~: t( W全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html$ N7 n& [+ }. e+ R
) O% e: i: |3 X, J, T
〖客服24小时咨询〗
# @3 T( Z1 o8 I) B% Z有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
4 C q& T/ O, L* O2 A/ y9 E: @* j2 ?
W4 J) w3 z- r1 r; q0 C7 P* h |
[复制链接]
