9 S8 s* b. L8 f2 H5 k
〖课程介绍〗
2 P/ y" v8 M- x( {1. 通俗易懂，快速入门1 `- G! w/ Q1 \/ R( N0 w1 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。
0 G2 J8 Q$ X" y2. 实用主导，简单高效. o8 D$ ?! \0 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%。8 I2 v/ X& T% S/ y
3. 案例为师，实战护航4 ^; v0 r8 }* W# ~
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。
" x. F; d+ ^: g4 K+ [/ g) [8 Q4. 持续更新，永久有效. y% n% @7 _6 a9 l9 k$ \, ~5 P7 Y/ N
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。- b" u/ {9 p+ L. ?, F( x+ `. n
( c7 p/ S7 Y9 `% r4 i〖课程目录〗
n& T) A. o3 z* l$ p ?01.深度学习初见+ R7 Y; L, g! n* q# z& A' o& g
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
" v& B5 v3 b* C, n0 u7 N课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
' M. O1 B3 G* U) a4 [3 i! A课时3 开发环境安装-1.mp4
, l+ u$ @5 g, y& Y+ y7 ^课时4 开发环境安装-2.mp4
3 i ~# ^. V" G( J/ t @% Z0 Z9 h
02.【选看】开发环境全程实录
* [& Q" T3 D e1 Z3 |. f* B4 E# F课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp46 f* `5 o/ E4 i6 c7 g
课时5 win10平台实录-1.mp45 S4 n6 ] A3 R- T( |
课时6 win10平台实录-2.mp4
& z+ O) `; {. a8 f4 B5 o$ l课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
% m" a h3 a& V) K8 {, Z2 v课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp46 d& C# J' g- B: n
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp48 q2 h' x1 \1 D
2 \: P" ^: B* M$ \- A l' A03.回归问题
u( x$ \( J) C+ j; x" L( _4 G* v课时11 线性回归-1.mp42 o0 f$ \$ B) s( D* }6 s/ o' }
课时12 线性回归-2.mp43 j+ ?2 [- s v2 i6 w; Y4 I
课时13 回归问题实战-1.mp4" _! \' r5 \% D1 P0 [; h+ b7 N" Y
课时14 回归问题实战-2.mp4. g: K; t l& D& H. B- T
课时15 手写数字问题-1.mp4
/ k% _% v8 o8 _ E" j2 q课时16 手写数字问题-2.mp4 ~' Q! J! ^. Y g
课时17 手写数字问题-3.mp4
7 |2 U$ z6 m! u6 p& y* X/ }) Q1 k课时18 手写数字问题初体验-1.mp4! @- `3 U! Y7 A C* ?- D
课时19 手写数字问题初体验-2.mp44 m' M! K2 l* R( t
; `; [, p6 g- B6 ?04.Tensorflow 2基础操作- h$ F/ A" t1 V5 Q: b6 q; s) S
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4( r8 t: Y6 m% Q4 R- r
课时21 tensorflow数据类型-2.mp43 N; s. ~# ?& g! w
课时22 创建Tensor-1.mp4* d0 C6 J( g9 G- e" S5 W$ `9 _
课时23 创建Tensor-2.mp4# D1 Y9 ^& U! H% V7 o& s
课时24 创建Tensor-3.mp4- C* y9 a6 a, P! K8 M w
课时25 索引与切片-1.mp4
+ _! ?* |; ~6 p: h' }: s0 f课时26 索引与切片-2.mp4
/ V, [5 y4 B+ A4 H9 ~课时27 索引与切片-3.mp43 b- u ?$ g M2 P* }
课时28 索引与切片-4.mp4" r1 F4 A1 {6 Z2 ~! W3 V+ D1 J
课时29 索引与切片-5.mp4
; M6 g' B4 U4 Y/ u+ E+ R9 [课时30 维度变换-1.mp4' q5 d& R; q( m
课时31 维度变换-2.mp4
j4 F C* a# n5 [' A- u: E$ g0 C+ u9 J课时32 维度变换-3.mp4" X! z2 F* y* j' [" @
课时33 Broadcasting-1.mp4
" ]! p. z, r' p/ |$ P课时34 Broadcasting-2.mp48 f: P" S- ?. r0 f5 i4 l
课时35 数学运算.mp4
: i5 h! b; S% `4 t' [课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
6 M |. K; P0 }4 F课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
" _) M: l6 l7 C2 t. U# D3 j课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
+ V4 k; {. \+ j- y/ A6 h课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
! n7 q2 d, i0 N# x
9 X# f, t& p5 C2 k3 N- {. @05.tensorflow 2高阶操作; _0 K2 R+ f, O; e1 R0 Z/ B- j" q
课时40 合并与分割.mp4$ [0 a X! m5 k( M3 ^7 @
课时41 数据统计.mp44 y8 V# S4 K' j1 Z0 s& R3 Q0 c6 W
课时42 张量排序-1.mp4 ?8 l* j/ R: s1 ^' `8 M" h
课时43 张量排序-2.mp4
& P( e1 y0 h$ ^" h; y" S课时44 填充与复制.mp4+ w1 |/ B0 t/ V& h; {$ ~
课时45 张量限幅-1.mp43 A( e9 G c6 l d( G$ t
课时46 张量限幅-2.mp4
& Z9 f! b) p D& G: d l" t0 d( Z课时47 高阶操作-1.mp4# f+ U# _8 Z* d+ m' v$ K
课时48 高阶操作-2.mp4$ g% o5 l& x/ n9 x
9 c4 d& [; P1 l0 V06 神经网络与全连接层
3 {$ n" S7 y, W& o课时49 数据加载-1.mp4% {: A+ s. {8 ~: `
课时50 数据加载-2.mp4& F# W7 k* w# @ q
课时51 数据加载-3.mp4
, M' m* m, U& j1 E r5 W( u课时52 测试（张量）实战.mp44 a* |5 Y* ]! S/ t# k
课时53 全连接层-1.mp4
: G! v. d* r" ~9 B& k课时54 全连接层-2.mp4
! J' u. L7 W5 l+ o1 U% g课时55 输出方式.mp4
# B h7 {$ \% G% N$ r课时56 误差计算-1.mp45 @$ b8 g! E. Z. _' ]! j
课时57 误差计算-2.mp4( E e4 n% W$ P" T# V8 A, ? S
课时58 误差计算-3.mp4
' \# ^1 a* e3 X' \ @2 m
9 y( z0 C$ B7 ?5 `! y, S07 随机梯度下降, |9 C- Y K6 m" ^) X
课时59 梯度下降-简介-1.mp4$ w6 a9 ?! g, F# T- y
课时60 梯度下降-简介-2.mp4# I' M3 C) y4 x* C$ N4 T2 V- d
课时61 常见函数的梯度.mp41 l# `; t/ w F4 U% K, k0 L
课时62 激活函数及其梯度.mp47 ^) ^5 I' G. e& O9 P
课时63 损失函数及其梯度-1.mp49 \4 F s, n. Y3 O: O
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
& |, M- N/ I/ o; m |9 B课时65 单输出感知机梯度.mp4
/ R8 u/ X+ y: J% S/ P' f6 f课时66 多输出感知机梯度.mp41 s1 J. S E. N* ]
课时67 链式法则.mp42 R6 |5 t8 x8 G! q3 v0 T" N
课时68 反向传播算法-1.mp4
+ M7 I( I# E8 y1 M1 Q课时69 反向传播算法-2.mp49 |( R. @8 H# M% f% }! _( E& t
课时70 函数优化实战.mp4! Q0 F$ R+ Q' c! O8 q" X3 v
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4: K# s [, O, u p+ G- }& P
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
$ Q, b5 l, t3 }- A! k课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
; ?. |) y! D; [$ u; J9 r- O课时74 TensorBoard可视化-1.mp4" L# W! S4 \. m$ s) n: `
课时75 TensorBoard可视化-2.mp40 ]/ X0 N" |( M
9 g [8 e9 ?2 H3 Y2 u% o
08.Keras高层接口" X! Q3 I" d- |7 Y- T8 s- L
课时76 Keras高层API-1.mp4
1 _/ y1 ]2 C. q3 a2 m* `% d4 l) \' e课时77 Keras高层API-2.mp46 S o0 n. N) o9 k0 {4 h
课时78 Keras高层API-3.mp4
4 K3 |/ n2 D6 ~- T6 G ` F: ?课时79 自定义层或网络-1.mp4
, s0 `4 u6 x; m# E5 p# f课时80 自定义层或网络-2.mp48 B6 u8 P6 I; x8 v; o; N( j2 \4 [6 p
课时81 模型保存与加载.mp4
- W u6 t1 ~: G- c课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp40 h/ P' H4 P) w9 y) v. ? n5 D
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4: f& q8 L4 B Q) i
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp44 B& _ e8 ~& N$ c
. ?$ o4 H+ d/ G* c# v2 v0 a09.过拟合" P& q$ f9 l% ?: Q8 F& y( e4 l
课时85 过拟合与欠拟合.mp4) t4 M$ {3 l. N8 O2 j. U) A" \
课时86 交叉验证-1.mp4. R1 H/ e _4 |$ W7 \ `
课时87 交叉验证-2.mp4
2 j( R/ S. q/ ?' z9 t" F2 j课时88 regulation.mp4
5 I) H" ]3 L) b* N课时89 动量与学习率.mp45 ^# o* W) H/ R3 Q
课时90 early stopping和dropout.mp4
3 B7 ]" y. q6 j- L$ N- m. V课时91 什么是卷积-1.mp40 b8 ~* N: n( u8 v
课时92 什么是卷积-2.mp4
; q4 Z2 k0 Q1 D3 b9 c, Q! O课时93 什么是卷积-3.mp40 R6 _/ B' m1 ?% m- o
课时94 什么是卷积-4.mp45 r% g* g1 m8 r/ o f
课时95 卷积神经网络-1.mp4
# G9 ^( I% M* z* ?课时96 卷积神经网络-2.mp4# C0 A' y ~( w0 V" Y( @( q8 b
课时97 卷积神经网络-3.mp4
0 c* `$ v. B" w7 j- o课时98 卷积神经网络-4.mp4
2 {5 A- o2 ^' S课时99 池化与采样.mp4$ g7 s9 j% b) X' x! m/ }# c
. m, D& {% @! g/ _4 Y10.卷积神经网络1 U3 m! B4 w5 z. f' N0 N
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4' d; o( t$ z) J% K# Y
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4# f W/ v6 h- b0 u5 a
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4) l4 @1 z9 F: D" ]: O3 Y c& r+ {
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4, d N% ]' K( }3 H/ U7 R# P
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
8 m6 h" ?# d: H- M课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
" i% h) J5 e& b" L课时106 BatchNorm.mp4/ F5 K4 ?: v6 {5 A& J" E
课时107 BatchNorm-2.mp4
" R' v4 v# G$ K5 E/ \课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
# Q0 I. H/ i5 M6 X课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4& h3 a% p4 Q1 j/ N3 N' a0 K
课时110 ResNet实战-1.mp48 y: \/ Z7 w- F1 D& h0 D2 c
课时111 ResNet实战-2.mp4
- V# w T: W g L: ^4 b& n$ W( p5 L课时112 ResNet实战-3.mp4' K: _6 l# X, A5 s& E' Q7 F
课时113 ResNet实战-4.mp4
1 Z9 {% `/ u: d1 }3 P2 `* `
% A' q4 C( p7 M5 G% I6 ?11.循环神经网络RNN* |5 z( q. {$ K# S: I
课时114 序列表示方法-1.mp4
# e" i6 Q' W# Z) ]1 b2 g课时115 序列表示方法-2.mp4( F! o" Q, r) z- k+ Q) ^
课时116 循环神经网络层-1.mp4
4 v) Z; Y6 } h# X& p. Y/ q课时117 循环神经网络层-2.mp4
/ F. f4 B8 b2 f0 w; |+ v课时118 RNNCell使用-1.mp4
. H% S) h8 R( u8 q课时119 RNNCell使用-2.mp4( S5 I7 D+ C0 {( P8 n3 y( M6 \
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp42 i) P% m4 _% R% U
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4, \ a% J, p/ _' a! o
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4- ~" p" x9 p1 P( P7 k/ g
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4' j' }4 H' b6 L6 P
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
5 A6 g# o' h, e8 }) V' M课时126 LSTM-1.mp4
$ w% }1 f' T, B8 L$ k) q* u7 S课时127 LSTM-2.mp4
4 U8 ~2 ^6 c: L课时128 LSTM实战.mp4
8 r1 \1 }. C: r; z U1 ^& K1 x1 f课时129 GRU原理与实战.mp4
5 g5 f5 ^0 P) y+ I# _! K6 j: M
' H" y \" _7 n! l3 Q% j+ v12.自编码器Auto-Encoders. \* z& p6 V+ w! s/ r9 J* M7 B
课时130 无监督学习.mp4
& l& ~2 g8 e! i7 W3 m课时131 Auto-Encoders原理.mp49 j C* I! C" q; b5 n
课时132 Auto-Encoders变种.mp4* H d3 d& f8 h/ }5 P" I1 x g; m
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
/ i: l' a! e$ N0 t+ O A$ W课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4/ ^% ^2 x- W4 x E
课时135 Reparameterization Trick.mp4: {! I9 J, C: R* |! x& X: S0 P
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4; r; U* `' ~5 I x4 n4 y
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
' u/ o" w7 q& m课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4+ V e" z4 R5 F' J& t: P6 U
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
+ s4 X* Z G' x课时140 VAE实战-创建网络.mp4: _! b5 z# Q# }" \- I0 J; _* |+ \
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
9 T8 ?2 P/ m; m8 {0 |课时142 VAE实战-训练与测试.mp4& J: x- F! k7 U2 i4 ~8 l) i
4 D! _4 }+ E# F1 {13.对抗生成网络GAN1 ]9 e- X9 |4 e; I
课时143 数据的分布.mp4# V; V" K5 U4 ?) Z. W1 @
课时144 画家的成长历程.mp49 F4 {& t( x# M( ~
课时145 GAN原理.mp49 e& s$ Z" \ w- t8 v5 }2 P2 I
课时146 纳什均衡-D.mp4: @. Y6 u" }; z9 m
课时147 纳什均衡-G.mp4# q. w0 R: ?8 ]8 N' d0 b
课时148 JS散度的缺陷.mp4
0 o% P* j' b4 v课时149 EM距离.mp4
9 a/ i6 T1 l- S' h+ Q课时150 WGAN-GP原理.mp46 Q) K; m8 _& n/ d. q' ~
课时151 GAN实战-1.mp41 K5 u' u+ t) k6 `- t
课时152 GAN实战-2.mp45 B. K0 m; Q7 g" O8 ?( N, ]
课时153 GAN实战-3.mp4% T2 a! m" @1 E2 Y) O
课时154 GAN实战-4.mp4
9 e. r0 J; m% c" f课时155 GAN实战-5.mp48 L0 E8 f: R$ }- J8 G8 m1 r) h
课时156 GAN实战-6.mp4
7 [* V+ H1 W3 t( K课时157 WGAN实战-1.mp4
" y6 C/ G6 Q5 M1 j4 N) f课时158 WGAN实战-2.mp43 _2 Z* M H2 a; c2 i
1 i7 @0 a$ ?- s- t* G4 V( [14.【选看】人工智能发展简史: }" }5 _4 `3 C/ C/ W# H
课时159 生物神经元结构.mp4& ?9 D) G8 K& b) c1 M7 v
课时160 感知机的提出.mp4
8 J$ y3 K" ]6 s课时161 BP神经网络.mp4
0 o8 ^; k& g" o- A* k* X7 b课时162 CNN和LSTM的发明.mp42 R- J* R% L* o# E: c4 L# o) K
课时163 人工智能低谷.mp4
& _; a. E" c) }9 O9 ?. V' V: u3 O课时164 深度学习的诞生.mp4
, J5 c1 I# T# M# {5 H' Z) d: @课时165 深度学习的爆发.mp48 K& a7 U1 z, O$ |/ L8 m
4 q( n; t. J( T, p: o15.【选看】Numpy实战BP神经网络
+ h/ `$ w- k* Z/ o9 Y1 w课时166 权值的表示.mp4
: D" }( b3 P* g( _0 F6 L8 X课时167 多层感知机的实现.mp43 c/ @' J' I! Q9 l, M+ A- G
课时168 BP神经网络前向传播.mp43 h$ }( \9 _* k; C' A
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
2 S" J) w$ G: ]6 W0 |2 P课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
, r9 z8 L' J0 p! }课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
8 z* f# W* g& F) W课时172 多层感知机的训练.mp4' C$ a: c; j* o8 Y8 ^2 ]+ h' d! A
课时173 多层感知机的测试.mp4
1 Z- R' j- v/ r9 {( z3 T7 B; Q课时174 实战小结.mp4" P$ q) |1 `/ E5 g3 s/ H
深度学习与TF-PPT和代码.rar4 t- C, @$ _* J) l
4 x1 Y7 |. H q7 G% m2 u〖下载地址〗; \) s$ W4 [1 c8 D3 b
1 o I8 S. C3 o% ?/ q
. W: H& S6 x& m" T0 {$ z5 M3 ]: o Z3 w, z& {! N" l) N% [
9 m {" Y& O9 J9 V
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) U/ [; L. b7 M0 ]+ W
+ e+ T- m0 e1 A〖下载地址失效反馈〗6 |' b7 z, r3 z9 n5 i# {
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' _/ `1 r0 W4 s4 }5 ]8 T5 a
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, O) [9 e Q: I! D) A, Z
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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