! V4 D7 J/ v$ j, q# r) T# |6 Z: ^: D〖课程介绍〗- i4 r3 D8 w1 f' v* t' R' [* k
1. 通俗易懂，快速入门
& h7 P; @. m! K. V0 S7 X2 A# N4 K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。/ S, @. J5 ]2 T! k0 S; b$ @
2. 实用主导，简单高效
% x) D X! J: ~& j2 f' j/ |# E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%。
) r. y3 r. L3 f: r0 T- Q3. 案例为师，实战护航
0 w. _, }- v+ _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。
3 Z# \) g" i3 p4. 持续更新，永久有效( t- n. X1 a" {( k. ]+ p$ w
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。: s/ ], v2 x" |
: `. Q/ L) P0 [4 }! }& {〖课程目录〗8 l1 x- L' R6 @# {0 o4 d* }5 n
01.深度学习初见6 `2 c* e1 ?+ C
课时1 深度学习框架介绍-1.mp47 M# S" d" d, L9 H ^. _
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
' `& @: j9 b! ^8 e. @课时3 开发环境安装-1.mp41 b: K( g, D1 }. @
课时4 开发环境安装-2.mp4
" S- j# H0 f( [9 ^9 L" `; B# o& N4 m4 D
02.【选看】开发环境全程实录
- r7 j: n; x# ]6 ~5 p课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
& W; x \- V4 t6 c课时5 win10平台实录-1.mp4/ q* ?+ q# G. \& a) @
课时6 win10平台实录-2.mp4
7 x1 R5 N: }" f9 i- w课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp42 @5 y+ z% f% d8 ?+ E
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4; l- s; |; C& I6 ]
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
9 U0 m3 _6 S ?0 I% v1 ?8 `7 m6 w- Y
03.回归问题
& u0 }3 M% f" |* i课时11 线性回归-1.mp4
' e/ h" @: Q) m4 W课时12 线性回归-2.mp4
. W3 W$ M/ X3 B' Z% I课时13 回归问题实战-1.mp4
2 k" u6 T. `1 K/ T" D: v课时14 回归问题实战-2.mp4
9 B+ @* n" s" x; @& k课时15 手写数字问题-1.mp4+ r/ X) v$ h; P6 {! E/ L
课时16 手写数字问题-2.mp4
4 D7 S% N" P( i, V0 b8 p' P h课时17 手写数字问题-3.mp45 U% \9 }8 i% P% ]1 g
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
2 M# S" A Y# X# n, K% N0 h课时19 手写数字问题初体验-2.mp40 k$ Y: ?$ `2 T& v5 G! \7 K
! A( e" r! r3 X* P3 f# m8 w
04.Tensorflow 2基础操作, x8 p) k5 \: l8 a0 g' v' F, k
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4% j. P/ C* x4 [9 ^3 x( V0 `
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
: X7 b0 N# B' d Y. t2 K% W$ e课时22 创建Tensor-1.mp4
/ B5 K; X5 ]; g3 R& [* N课时23 创建Tensor-2.mp4
, X. @: h5 j) f( W1 w. N+ e# j课时24 创建Tensor-3.mp4
9 P- p$ d; P1 P Q课时25 索引与切片-1.mp4
4 r( `- Z5 o6 J) E% N" ^课时26 索引与切片-2.mp4
( r0 w; y1 ]' ^/ V s6 R课时27 索引与切片-3.mp4
! G6 t% `1 u# ^2 ]: v课时28 索引与切片-4.mp4+ S/ P' O; C( e- S
课时29 索引与切片-5.mp4
8 {' ~& V5 n# j! b. v3 @7 f课时30 维度变换-1.mp4
2 W* U% C8 s. D课时31 维度变换-2.mp4
6 q" T! U1 `; F& G" W- i课时32 维度变换-3.mp4
1 d$ ^: {) e ]5 u+ x5 {课时33 Broadcasting-1.mp4
+ Z; b; g5 b6 O5 c' X# \课时34 Broadcasting-2.mp4' K R6 z7 Q; B* O4 |& @4 c4 m* i
课时35 数学运算.mp4
6 M. Z I M6 B课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
F6 O @, H* q! z. R1 W1 i课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
# ?- ?( W6 ^: [! U课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4: E! L' F3 `% ~" o1 |
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4" n0 h* ]) y2 j% ?! p* J2 Z* Z
7 _, [! T/ u/ a, V' j
05.tensorflow 2高阶操作
: K* O3 k4 n" R; q# Z课时40 合并与分割.mp4/ x2 y$ v9 L! [+ q
课时41 数据统计.mp46 z3 R, C4 M. V8 U
课时42 张量排序-1.mp4
5 L4 m( R' M7 p, I% |( v# B5 w课时43 张量排序-2.mp4
) Z$ H0 }7 e5 B4 H课时44 填充与复制.mp4
+ {' m. a. D7 u' i+ I3 B9 L课时45 张量限幅-1.mp4
1 v- O+ M& r1 I( j/ x课时46 张量限幅-2.mp4
/ o2 Y+ q1 c! m8 C' s, x6 ~课时47 高阶操作-1.mp41 N" M; A \- h3 U6 ~* S _( K( Z8 g
课时48 高阶操作-2.mp42 x3 ]$ s: i5 X
+ A. d3 @8 f9 D7 o$ u8 O) y9 q06 神经网络与全连接层 h# _/ V+ `% R3 }
课时49 数据加载-1.mp4
9 K2 n' u7 t$ G b5 c课时50 数据加载-2.mp4
- ?/ s7 t1 s/ a4 a" P% E课时51 数据加载-3.mp4
1 D% |9 C0 c0 Y, b5 u4 Q课时52 测试（张量）实战.mp4
4 S2 {5 ~! g& }+ Z: t2 T课时53 全连接层-1.mp4- c0 H7 i: u" G1 H4 @+ O6 `6 `
课时54 全连接层-2.mp4
{6 f5 H a+ P7 n# t4 b课时55 输出方式.mp4+ T9 ]5 p" F+ b
课时56 误差计算-1.mp4. `! y1 Z2 D! w5 D: W5 e
课时57 误差计算-2.mp45 F1 ], V; O( q
课时58 误差计算-3.mp4
p4 r& c. P+ y1 B" o J; d1 h% K0 L7 Q- V/ {8 F& W
07 随机梯度下降8 L9 E" F9 F; H. @" K6 V* s: i& R' L
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
6 v3 X0 \3 f8 I- J# W0 R& T课时60 梯度下降-简介-2.mp4& J& h" i7 y( u
课时61 常见函数的梯度.mp4
! S7 M$ ]& ^* h# J! K3 J$ g3 x/ p% h课时62 激活函数及其梯度.mp46 r. u6 a) c: B1 P, ?- ]: ?4 ]8 n
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
( K% l8 J5 V% j# M0 }课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
% |; b! O: ?0 ^( Y: F& r0 V1 f课时65 单输出感知机梯度.mp4
/ I. ^7 O' j. d0 d2 ?1 h- n. o1 n课时66 多输出感知机梯度.mp4% }6 ~# U" |" {
课时67 链式法则.mp4
7 e4 N( j" c; F6 w课时68 反向传播算法-1.mp4# l- y: ]% r- p
课时69 反向传播算法-2.mp43 R& T, r x6 p1 Q1 t" p) U8 d8 \
课时70 函数优化实战.mp4$ P* z3 \! X5 _5 ?# k
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
5 ]( P. u* M8 x0 R课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
. K( N/ n) ` w4 u* m2 S# O课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4# V1 G, G( V5 l2 ?. ^
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
2 o" b2 f. r d+ c+ l% z! M6 g课时75 TensorBoard可视化-2.mp40 Z! O6 K6 ?7 ]. e- t
( H! O$ C o. E" Y* p
08.Keras高层接口; t0 U7 W; E! A) W" J# {# G0 I" w8 q
课时76 Keras高层API-1.mp4
! Q. |9 J+ R8 \) g课时77 Keras高层API-2.mp43 k2 I7 j- P8 u& r4 w$ M/ S
课时78 Keras高层API-3.mp4. w @* C* E. N% X9 E" q. y
课时79 自定义层或网络-1.mp4
: C& ?( U& c7 n$ h6 a0 l* e课时80 自定义层或网络-2.mp43 g9 t; M7 ^( B7 x% |
课时81 模型保存与加载.mp4: S0 j# T: a9 H+ l$ T. j
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4. X/ ?, n0 |5 o( @: @' l
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
2 P4 K( W: C, R8 \) v课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4& r1 R$ Z& O, [5 F7 N4 \5 V
* ]6 f. I5 ~. |1 l Q! U09.过拟合1 V1 S% V4 B6 N0 [. q3 I
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
2 i L* [. j. O% g3 A+ E \0 `课时86 交叉验证-1.mp4
6 q+ ]7 S: E" Y/ V: S& m课时87 交叉验证-2.mp4% U$ @$ t2 z: A1 \
课时88 regulation.mp4
3 H3 y1 w9 {5 q7 G- R" T( F课时89 动量与学习率.mp4
: j0 [ G! G' p' R课时90 early stopping和dropout.mp4
1 E2 A4 [" [7 d# h$ l课时91 什么是卷积-1.mp4$ I# Z7 K& A0 ]1 i2 e; ?6 i; f
课时92 什么是卷积-2.mp4
5 c- f2 F& ]; J5 Y K9 g) U课时93 什么是卷积-3.mp44 o' L$ ?; d) N' h; Y+ _
课时94 什么是卷积-4.mp4, w% T% ?& U. D
课时95 卷积神经网络-1.mp4, w N' j' D# p6 u
课时96 卷积神经网络-2.mp4
- l# D" V( y$ y3 d, b课时97 卷积神经网络-3.mp4
% u( V1 J# e, D; M课时98 卷积神经网络-4.mp4- ~! n, f+ [/ W# h+ W, }$ Y% S- x
课时99 池化与采样.mp48 V. R. A" ^; D7 Y0 ]" {
! L# F* v0 u; P- A5 a
10.卷积神经网络2 ?: g! w1 j5 I& h
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp40 h% V6 S" q) @; x- ]
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
& v J7 h. n9 z: H- u# ~- e课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
- ~' Q2 W* M0 y4 G; e! [ l0 A课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
: v. K6 g( R7 m" B8 G3 E0 G课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp48 N& j1 j$ B+ c y, v- Z. p1 n) g
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp46 L3 L; `- m4 s3 l) K. w' B
课时106 BatchNorm.mp4# L& M" |# M# a$ Q2 l4 X
课时107 BatchNorm-2.mp4
" i$ b* x( F* c1 m& M, p课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
/ t; i$ {5 S# E- D% g* J) G3 P课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
3 Z9 B5 h$ `1 ]+ y! w6 r7 g4 r. {课时110 ResNet实战-1.mp4. Y, h. j3 {$ @$ |, d( C: N' f
课时111 ResNet实战-2.mp45 a* }1 U; P0 E2 _( H5 ?' c
课时112 ResNet实战-3.mp45 D0 A* y$ ]4 }& _+ Q
课时113 ResNet实战-4.mp4
1 Q1 g# z& P* H. x2 ^. `& x9 F
5 g+ y8 R8 W: ~ Y11.循环神经网络RNN$ C) I( K1 @4 j2 W& O" P
课时114 序列表示方法-1.mp4/ A9 p: M7 ^9 T& W5 j' a8 `* ]* B0 Z
课时115 序列表示方法-2.mp4" a7 Y J" x3 ~5 w& V) }
课时116 循环神经网络层-1.mp4
1 b8 ~% _) i8 t6 w# _7 i课时117 循环神经网络层-2.mp48 S* o9 u1 x; S/ Y1 _8 w6 ^; n4 Q
课时118 RNNCell使用-1.mp4
9 C. ?7 {6 t/ W, z课时119 RNNCell使用-2.mp4* g3 [! O+ U! [
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
6 M0 p. u' _: u8 A课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4# p! k* {$ M& R0 ?( n) x
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
5 @& L$ t6 P6 \. H" x0 x课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
; G! M4 R8 g" `- B课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
9 a% G* F( Q" y3 H$ [课时126 LSTM-1.mp42 }5 V4 N4 u8 G2 D) [) b
课时127 LSTM-2.mp4- x7 n0 Q# P$ T2 T
课时128 LSTM实战.mp41 e) x s% {( Z2 t$ O F% v- Z
课时129 GRU原理与实战.mp4
9 [$ `1 }& H% [5 x) }( {, ?4 }. Y8 j7 s. M+ E
12.自编码器Auto-Encoders: `. \! y" V4 K7 |0 L
课时130 无监督学习.mp4& h! u* ]8 x/ q* U( G% h
课时131 Auto-Encoders原理.mp44 C, t5 T. y: ]$ s2 t
课时132 Auto-Encoders变种.mp4# j4 r; a7 H5 i# y$ t6 q6 W' T) ]2 R! r
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4$ \# ^8 f( F- g- m% M! C& U$ }! y
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp42 Z4 Q( d5 Y, D% u0 P; G3 U3 |/ N
课时135 Reparameterization Trick.mp4
- J& {& \, }2 n3 V3 X课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
6 x8 r+ ~+ m: |& M3 w4 I9 a课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4- E0 o" B. c4 `' d
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4$ ~+ e- N+ O- n9 B* \7 r
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4! t. r4 a7 F+ Y$ i5 X
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
; j- N0 ]$ a9 z; M& w课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4% j' m+ ^! E$ n% n0 P
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4; i& N6 Q6 ?2 }- T
% a3 L; }8 P" c* O8 m13.对抗生成网络GAN b9 {# M6 s/ b
课时143 数据的分布.mp4' b: R" `$ Y. k1 S/ Q9 V
课时144 画家的成长历程.mp4
# ^0 o4 w y/ i" H* M) k5 `课时145 GAN原理.mp4
2 `7 L, I7 h# |+ C课时146 纳什均衡-D.mp4, z) _- D9 F6 x2 y4 B- ^! I! E
课时147 纳什均衡-G.mp4
1 E, y+ }! o& l* p4 k2 ?课时148 JS散度的缺陷.mp4- `8 T) K6 ~ a9 W0 ?
课时149 EM距离.mp43 o( U6 k6 U7 u4 S* D
课时150 WGAN-GP原理.mp4
- [) |: M8 g# `, x课时151 GAN实战-1.mp4# J2 q3 U; ~; ?. Q$ a
课时152 GAN实战-2.mp4' s1 m4 b4 l; n
课时153 GAN实战-3.mp4
# Z: Z% ?- ?: x: G" I% N" ^课时154 GAN实战-4.mp46 |1 l! k, z- U% d/ @3 \
课时155 GAN实战-5.mp4/ M& t7 K4 S( ]
课时156 GAN实战-6.mp4
' J& ]3 d% n) p, F课时157 WGAN实战-1.mp4# k! s# {5 ^( H3 C5 x' o# E" ^
课时158 WGAN实战-2.mp4+ D. U" Q9 b9 F; \. ^
+ P* t3 _9 J' H2 Y
14.【选看】人工智能发展简史. C- L0 N! y" d
课时159 生物神经元结构.mp4
0 L. y r8 w/ Q' @/ F. z课时160 感知机的提出.mp40 S1 Z# [: _6 d9 c! H3 |) o) q3 f
课时161 BP神经网络.mp4: {1 J; g7 u. c- ? `' ]( H& A6 h
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4. k" r& D# F7 U3 A% k i
课时163 人工智能低谷.mp4
+ f; ^7 p- F" u课时164 深度学习的诞生.mp4
9 v9 L( |8 \8 \课时165 深度学习的爆发.mp4
; a' j, [& z& ~+ P* ^+ [# o9 b3 L# r( Z; y
15.【选看】Numpy实战BP神经网络% C+ r. ] w7 N) E& ?
课时166 权值的表示.mp4+ o0 P: E$ ?: L/ O. A! Z
课时167 多层感知机的实现.mp4% d, R: P9 f% `# ]
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
. l6 @. o$ {4 H课时169 BP神经网络反向传播-1.mp40 d! i A# w& O) M1 G$ X' `/ w
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4) w; w: Z" T* \0 x( T" W9 w! N* ]* f
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp46 e' _' x0 r+ Z2 n* q3 K, f
课时172 多层感知机的训练.mp4/ |5 }5 H$ t! A) m- `/ `& x
课时173 多层感知机的测试.mp4* p! b5 m. i: f6 P0 ^" J. S% p
课时174 实战小结.mp4
5 B6 |. Y$ }( ~3 l. e% G8 F! }$ [+ g( ?深度学习与TF-PPT和代码.rar0 A" C. {5 j4 P( r+ X3 x5 N
0 [1 t" [$ }* A% E' w$ q7 v3 J
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. b: A( x- l- A5 Q4 c8 N' |
2 ~% ~- h, C" U! I2 j/ U
& H( n. b& M6 \+ ?% T5 M
1 I X$ k) G+ P1 S# |
, m3 q t" ?/ ?----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
1 @+ C" n& g/ T0 l% b- j
j/ h2 Y7 ?. _+ c〖下载地址失效反馈〗2 F$ G7 R2 V5 C, ?; o( P$ B
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.com0 p5 O' y# D: N1 ^; H$ L( v% o! J) I
0 _3 L. q' b+ N% S! p0 O4 z2 P
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! N5 }9 y m6 X& u* y
& n( ^/ p7 f( z3 H: ^" N |
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