# p! [, L2 i1 E$ P# s〖课程介绍〗, q6 n% V3 e8 F1 l6 Y& ]9 V/ ?+ n1 k' a
1. 通俗易懂，快速入门
4 Y9 o1 Z: w9 k, D' ~. Z9 Y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。$ m4 T7 ^" A: X) a5 n3 i1 i2 ^
2. 实用主导，简单高效! `8 y1 s: {/ H4 D( f
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%。
7 b V. G9 ]- {0 G) c3. 案例为师，实战护航: \' U+ D3 p2 L3 ?' ]! U$ X
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。5 W1 V$ V( n- M5 N- i" P8 o
4. 持续更新，永久有效
% ^; g9 T$ k) k3 l2 |! t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。) @: A# x5 \6 a1 _( P
* F% [( |; E: | E/ L〖课程目录〗
5 _ c4 D6 d! ^! C01.深度学习初见# T0 E: X( L1 [
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
0 |2 L% C! D0 h, J: A n' j* z课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
1 x' b) q- V" i$ e- |课时3 开发环境安装-1.mp4
. s" Z- T. T! @课时4 开发环境安装-2.mp4
: F3 P' A" e% ~: r+ C- G. i1 q6 q J; \1 w3 F
02.【选看】开发环境全程实录. w9 X$ k c' B; ~
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
z+ i) [, W/ @; k课时5 win10平台实录-1.mp45 ~& x1 `0 l3 H( {
课时6 win10平台实录-2.mp4. ?5 Z5 C8 y3 Z! V* X: I
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4; `. Q5 t/ J* O
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4; _' x9 X8 ~; f* s' ?
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4; d1 c8 f0 {3 A" Z# N
& D6 p- \' r. H% ^
03.回归问题
' R3 P# f0 w5 {4 e' H0 T0 L课时11 线性回归-1.mp4' O* f% P# h6 V2 v+ @
课时12 线性回归-2.mp4
" u" o4 n8 j" ?$ z& [课时13 回归问题实战-1.mp4
. D! H f! w% l' n* ^课时14 回归问题实战-2.mp4
J( ?6 R1 y+ Q5 Z5 [! p课时15 手写数字问题-1.mp43 U" j9 p8 j" B- B0 o2 C
课时16 手写数字问题-2.mp4& G! ]$ g7 j6 A2 n5 q$ u8 s
课时17 手写数字问题-3.mp4
+ c6 X2 f* T5 ^: p课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
9 J" @! U, e8 G) X0 S8 N7 q r课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
- [2 h0 W7 p8 H& x( ?6 }1 _3 v( T) t3 i4 }
04.Tensorflow 2基础操作4 i0 Y1 l2 K) k
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4) F$ o* _# M, f: O" @% f
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4) H5 R- x9 e) i
课时22 创建Tensor-1.mp4
8 {3 p7 X% G2 p课时23 创建Tensor-2.mp4
) `( c, i6 M6 S- D) L) }课时24 创建Tensor-3.mp4! N" M3 T5 s9 _* v% U7 m' V0 v* i
课时25 索引与切片-1.mp46 f' y* K4 t' R2 w l3 J' C
课时26 索引与切片-2.mp4
/ i& K" i% f0 C$ T- b! |/ f课时27 索引与切片-3.mp4
. Y( j0 P1 H# ?$ G! G课时28 索引与切片-4.mp4
. A% O, Z* t( e4 f% u" b4 H# r% t课时29 索引与切片-5.mp4+ R+ {+ z6 T6 }. Q) X* x6 C/ c; Y
课时30 维度变换-1.mp46 L: D& a$ q- g/ D
课时31 维度变换-2.mp4
, U5 X! O# P( r2 K. k0 T) N' B% m课时32 维度变换-3.mp4: z! ^" b/ J! d$ _* E% I: E
课时33 Broadcasting-1.mp4% L- `' g. w: M% v, b
课时34 Broadcasting-2.mp48 }1 B5 o) S/ x/ c/ O; i& Y
课时35 数学运算.mp4( x, [3 A/ P7 v; M# I
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
! b! ]) P7 u. `课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4% m! l2 n& l: o! n" H) f- K
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp42 F |1 ^% g8 A+ j& W3 H8 F
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
# K: a0 k0 c m5 S) O5 F
/ Z9 D4 U, ~9 p# o9 U: |05.tensorflow 2高阶操作
4 k- h8 C9 s" e) j1 A3 N课时40 合并与分割.mp4
* }' L' r- y0 b( X课时41 数据统计.mp4. z$ C; P/ t( k& }" T. q
课时42 张量排序-1.mp47 `3 b& T* B8 v2 @; b7 X
课时43 张量排序-2.mp4
8 b1 ^/ A" l) F. E& ~' B i课时44 填充与复制.mp4
j, q6 M! E$ _; s' {- C% t课时45 张量限幅-1.mp4
: S9 y9 d0 J/ V6 [- B: W$ P% H课时46 张量限幅-2.mp4
$ v7 \1 g7 x1 }* _! D课时47 高阶操作-1.mp4$ }; ^8 {, e. u9 q2 Z1 k; H( Y
课时48 高阶操作-2.mp4
L! Y& x4 a: F H* J
i- _% @4 Z. N1 Q w06 神经网络与全连接层9 k T5 b) K3 b+ a; n: |1 I
课时49 数据加载-1.mp4
8 \" {( W9 \7 X0 H课时50 数据加载-2.mp4
, m6 r8 v d" W9 W3 N, \6 o/ y课时51 数据加载-3.mp4
2 P; V6 b; d \, v: }: w课时52 测试（张量）实战.mp41 G7 F9 J: o/ F; g/ X
课时53 全连接层-1.mp4
1 G% O' E* `2 S# W: N% `2 f课时54 全连接层-2.mp4
( R* a h. T- z; V6 `2 b& @课时55 输出方式.mp4
" B) @" C; x. t2 [3 C课时56 误差计算-1.mp4
5 N g. J" s" l$ F |课时57 误差计算-2.mp4
- S2 \' a. T9 n" T课时58 误差计算-3.mp4' Z4 y8 H# \6 S" Y
8 D* R# H7 L" O0 i R
07 随机梯度下降- Q# t6 T; s& |* [4 ^
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
1 h/ U; J/ b1 y6 _8 J0 h课时60 梯度下降-简介-2.mp4
9 S5 }" X f T, B& n0 `( D课时61 常见函数的梯度.mp4, O9 c. ^- H+ o6 q. L
课时62 激活函数及其梯度.mp4* z* _5 |, ]. s* `4 s. t( E7 K, M9 S
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4) | d! p) o1 [' }# N% K" {
课时64 损失函数及其梯度-2.mp48 @; P$ I& r1 \; v8 b
课时65 单输出感知机梯度.mp4
# \9 ?$ j+ R) }0 z& K课时66 多输出感知机梯度.mp4
2 z; E. t' D) ~4 T) `' |课时67 链式法则.mp4# h4 g1 U6 D. f5 n- {6 {/ l3 [
课时68 反向传播算法-1.mp4
; Y2 ?% z/ j8 N3 K9 U3 f# S课时69 反向传播算法-2.mp4# ?0 {( E0 u6 s5 n% m+ F; R+ y
课时70 函数优化实战.mp4
* M: s! g) Q# j: d0 O# ~! w课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
@3 T; p' t4 h8 T课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp45 z4 c& O& B5 V' O) {3 N
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
; d0 F1 q+ x5 ~' l8 @9 z课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
2 ]6 y) t3 E4 O0 V9 |课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
9 e; y r+ b0 N6 {3 R. ]* G/ S
8 q) b, p& T9 \! T r) } `3 m( p08.Keras高层接口
$ E {& I# W! U8 f, J课时76 Keras高层API-1.mp4
# g$ ^* {* u8 [) r6 D! a课时77 Keras高层API-2.mp4& m9 b" J t$ [
课时78 Keras高层API-3.mp4- Z7 q3 _8 \1 r! S
课时79 自定义层或网络-1.mp4
% s) J; T7 x" _( a& V课时80 自定义层或网络-2.mp4
* n- ]2 M9 Q L' ]8 ^, b8 ~课时81 模型保存与加载.mp4
8 ^; [! R2 z! |课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
* u8 m% U; S# c. [. c课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4+ ]" d% b+ C) L! Q7 c
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4& ^* O2 n& p: b: ?& H- W
& A* S9 e8 p6 j: w' f( ^0 `09.过拟合
& k8 E* G3 Y% L5 n( W( J课时85 过拟合与欠拟合.mp4
$ |4 F6 V, G' a课时86 交叉验证-1.mp4
! K7 Y% ~ {6 _4 ~ `4 m9 y) f课时87 交叉验证-2.mp4. F" @: w4 e' K K
课时88 regulation.mp47 K U& {4 T* `% S7 M
课时89 动量与学习率.mp4. U9 G# }" R$ ^
课时90 early stopping和dropout.mp4
. x; t: s6 B2 a: x4 b! a课时91 什么是卷积-1.mp4
* O: c; _" K( O, u课时92 什么是卷积-2.mp42 S" ~" N: R" x
课时93 什么是卷积-3.mp4: D1 Y8 J. h* }& n
课时94 什么是卷积-4.mp4
4 @7 y( d+ r' F5 C课时95 卷积神经网络-1.mp4
" ~% c! I- d. Q7 v9 g; g, ~3 |课时96 卷积神经网络-2.mp4# I" s9 |8 m. U; ]: ^4 F; j7 u3 G
课时97 卷积神经网络-3.mp4
# G# ?! f: @5 i; D Y课时98 卷积神经网络-4.mp4! c# S/ L8 e3 i! q$ n; c
课时99 池化与采样.mp48 h8 S- y. {; E E4 \
5 j& X0 ^) e' c9 }10.卷积神经网络2 C5 q3 ?% \8 T3 U
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4) w1 [8 v6 E+ ~+ f
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4% [+ k$ n7 n$ H% W" `
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp44 q# r b# P# L* K& c+ t& G
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4: D# Y1 @! e7 v, l- \
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4& o8 J6 o! T' F, R1 `" L" ?+ D
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
/ E2 `5 W, i \% ~4 m/ C2 ]7 r课时106 BatchNorm.mp4
3 B, b7 ]9 f q3 ?课时107 BatchNorm-2.mp4! d% y, k. U+ p; a9 |
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
# O& @/ v/ U: R9 R7 Y9 R! F; `课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
6 m7 E \/ ]$ D# F+ b8 D7 ~2 N课时110 ResNet实战-1.mp4
+ y' v* v/ i3 }课时111 ResNet实战-2.mp4
9 M3 U$ q9 w- b课时112 ResNet实战-3.mp41 O8 f% ?. `' q. o
课时113 ResNet实战-4.mp4
2 L: ]4 ]% E1 P* r; L( y3 |2 `% f) O Y! p$ `' h; X' r6 q! o$ E9 _
11.循环神经网络RNN
% K% v9 Y! c2 Y2 @4 R) l课时114 序列表示方法-1.mp4; {1 o2 Z5 k$ G3 k0 ]
课时115 序列表示方法-2.mp4
$ `" C7 \4 v v0 o' m% a' t课时116 循环神经网络层-1.mp4
% J7 a$ l% O- f+ P1 P9 H课时117 循环神经网络层-2.mp4
5 M4 w+ b$ B) r$ e2 ?- l, Z课时118 RNNCell使用-1.mp4# X1 R! G& o6 Y; ]- _
课时119 RNNCell使用-2.mp4
7 I' y4 p$ E0 n$ ?课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
& |& ?" D; [% H% K3 p% h课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4# D3 j4 ~$ x- }* t( Z
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
( l* T" n E+ w% c0 f o课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4' ?) c( q9 N/ L# [' H
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp48 J( J. y2 Z2 f; ^
课时126 LSTM-1.mp4
/ B& d3 R1 B4 W2 }7 G5 b% e8 X' \/ @课时127 LSTM-2.mp42 Q, }. W; m' ?' [+ k
课时128 LSTM实战.mp43 x1 u" a: V- N! V$ J! Y
课时129 GRU原理与实战.mp4
/ `% m# b- I4 {4 }+ B/ n
1 b+ i3 v& N3 \- Y12.自编码器Auto-Encoders
4 d. C8 O2 v- F# L4 o$ p% H3 w- j课时130 无监督学习.mp41 M$ k# D$ Y7 i% ]" N
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
' Y+ A" {: l* d3 x课时132 Auto-Encoders变种.mp4% Q1 u# O" X' s2 I
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
6 f* T8 Q5 e" v" x9 Q, ^课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4& P; ? p0 a0 X: G. S) ?
课时135 Reparameterization Trick.mp4
3 X7 o Y( {) ~, T% d7 N课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
* w' L$ y6 {: G# w课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
W6 r: u9 E6 g课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
- K0 f s( l' Q课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
0 t2 @2 U. `& j' }( g课时140 VAE实战-创建网络.mp4
" F7 u5 j2 @$ k+ O4 M; M课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp40 Z E8 ?' B/ |+ H/ }# u7 m- g
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
/ h9 k4 [3 ] T2 ]7 M
0 Y" m* i# V2 W! p5 a, s13.对抗生成网络GAN
* Q% L6 R& z4 f+ @课时143 数据的分布.mp4! l- y9 B" Y9 H5 s
课时144 画家的成长历程.mp43 a& e$ Q- [5 _7 v' N+ @+ e
课时145 GAN原理.mp4
" |! P0 i3 |4 h2 T: t; B课时146 纳什均衡-D.mp4
" Q1 t5 E% A7 I/ }' q% L' r) v1 v6 B课时147 纳什均衡-G.mp4- d/ r; i# }* {+ ~5 H& u9 T% l- x
课时148 JS散度的缺陷.mp4! f% x1 j: T. m' E6 C/ g
课时149 EM距离.mp4
' t( T" D+ ~8 o- _1 I6 J课时150 WGAN-GP原理.mp40 w- r U$ X5 L" \8 |9 x! F
课时151 GAN实战-1.mp4
% x ^ V& p$ |% Y! a% e课时152 GAN实战-2.mp46 f- o- j: s8 b% r, S
课时153 GAN实战-3.mp40 |- E( \2 G" V* d6 ^* [) S
课时154 GAN实战-4.mp4
0 [3 j/ ^% U; ?6 K: Y课时155 GAN实战-5.mp4
* W: B, V0 A& R0 Z3 Q: o; ~) \课时156 GAN实战-6.mp4
- F' N+ ~4 r7 `4 U( K5 p% @课时157 WGAN实战-1.mp4
: x( m& ~: d+ @! W( X a! S课时158 WGAN实战-2.mp4
/ |' }7 R7 I. g/ i6 |+ v( v- S, @& }& _2 ?
14.【选看】人工智能发展简史
* U" G1 R; J) |课时159 生物神经元结构.mp4
3 a( f1 n6 W$ v5 \1 R0 U% C课时160 感知机的提出.mp48 e) n% E2 v, q6 m" F& O# V$ [- R
课时161 BP神经网络.mp40 z$ l* K6 g( ]2 K8 E
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
$ i9 k L7 I: y% ?课时163 人工智能低谷.mp41 r: J5 ^2 b$ m% c+ r, x( W
课时164 深度学习的诞生.mp4
. `3 b& G- w, Z% L. n. }: y课时165 深度学习的爆发.mp43 P/ ]% h+ M( L; r0 p) a+ o
5 O8 X0 ]/ q5 b' x4 ~) Z2 s
15.【选看】Numpy实战BP神经网络& J- c3 S$ G. u* ]$ c5 m
课时166 权值的表示.mp48 [; o+ A+ Z8 L4 f0 F2 ], ?' f
课时167 多层感知机的实现.mp4
2 x* A: D3 n4 p' {1 j课时168 BP神经网络前向传播.mp4
( t3 j" C9 p5 f8 O2 G5 z课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
% |$ q6 t# f3 a$ w1 y' t- y- w课时170 BP神经网络反向传播-2.mp44 Q0 i5 g( j4 I5 Q1 Z0 H# Q
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp40 z/ G: c6 J c- B9 v
课时172 多层感知机的训练.mp4- @& l& I f) V
课时173 多层感知机的测试.mp4
& B7 _' u5 j! J7 e课时174 实战小结.mp4/ o3 m2 P6 O# H( e2 x; C) J
深度学习与TF-PPT和代码.rar+ S# {# f# [) m
+ d' d$ P- [# ]
〖下载地址〗
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- Z" J& Y+ `% [9 h2 f) u
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1 W9 B; e) h; }( A
: P" t) I; B6 S〖下载地址失效反馈〗, t5 ]# S) U( }
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.com) h0 \6 @3 S1 _6 x7 z' @& H
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。1 S- ?9 T5 a" ]
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