3 Z$ n% P E4 Q" b7 z& x〖课程介绍〗
: {& I {8 u1 B; A1. 通俗易懂，快速入门
1 L3 T4 t4 ]( H, }! z! c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 v* c8 o3 {2 E4 d$ f+ x2. 实用主导，简单高效
h% ~. O- W2 \- q0 u' |4 q" 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%。
6 q: j b9 L7 o. J3. 案例为师，实战护航/ d: N Z% l4 `, K# y2 ?- g
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。, k9 m% W3 U+ r- B+ w) G
4. 持续更新，永久有效
$ @6 U C+ I9 s; n& J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。
2 p2 j3 r. E }* g1 k* ^) Q4 E7 D: \+ n3 e) T( a, {8 M
〖课程目录〗
. ^$ M+ W7 i! g" O$ ]01.深度学习初见3 J$ ^! i) C( x* }& P8 s
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4' l' x9 U: N* z; h; a4 H
课时2 深度学习框架介绍-2.mp41 I6 B( _3 w* ^5 j' z
课时3 开发环境安装-1.mp4- R! J9 K- I3 Z: k) O
课时4 开发环境安装-2.mp45 X# v: m. O" o. f. ^1 K
/ e' D7 j0 l# `02.【选看】开发环境全程实录! S- q G$ g' G7 P1 g y
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4/ y# k0 D/ t( L5 v; f1 P- U6 e
课时5 win10平台实录-1.mp4
0 e7 D' r- s$ h! O; m* s课时6 win10平台实录-2.mp4- o( o! T1 L4 U s, {& P
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
6 L: [" [$ e+ y2 H5 ^课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
3 w. O5 V; l: U' ~课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp48 K7 o) f2 o0 _- ]
1 q2 H f/ D4 O" k2 ~
03.回归问题
# f$ K- j: D/ c, W! [8 w! s# S课时11 线性回归-1.mp4
! Y o& Y* Z' r1 x2 A A. h课时12 线性回归-2.mp40 @% w3 R7 G' x+ \3 h4 U8 J
课时13 回归问题实战-1.mp4& X( K1 k \0 ~) d, o
课时14 回归问题实战-2.mp4
0 I* _0 x9 n" F. r3 d, z课时15 手写数字问题-1.mp4
8 \; V5 B+ A% b/ A课时16 手写数字问题-2.mp4
; h+ ^8 F- t& E# u- b课时17 手写数字问题-3.mp4! Y, `& v) `3 T# l# @7 E
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
! V" r7 ~& \( N I9 E/ G课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
3 F) k" k+ ~7 ^. m! t. \3 o* A! \
04.Tensorflow 2基础操作* f- C" u3 m' E6 l+ t5 r
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
4 F6 U7 G9 } N6 t: X课时21 tensorflow数据类型-2.mp4# g' S0 n2 k5 n' m
课时22 创建Tensor-1.mp4& K9 t }# s* `
课时23 创建Tensor-2.mp4! b- u& M+ M. y. `6 C
课时24 创建Tensor-3.mp41 d* K7 O0 \1 T# O. x4 r$ e! U: ]
课时25 索引与切片-1.mp43 l3 x: D) U( A, f# l
课时26 索引与切片-2.mp4
% Q* m# e9 o% ~1 R j9 N, y课时27 索引与切片-3.mp4
) h# J' x% w0 M3 A/ i1 F课时28 索引与切片-4.mp43 M# M8 x5 [% f2 m& E
课时29 索引与切片-5.mp4
" T- `' V9 N" ^ q9 m" p课时30 维度变换-1.mp4
- L# L$ V) S$ F5 y3 o! t6 [+ p( @课时31 维度变换-2.mp4
0 v# I2 x" b& J" r W' F- q课时32 维度变换-3.mp4% J3 \ p3 a @- j- L# o6 I* b
课时33 Broadcasting-1.mp4& U% D! ?. _( s; w/ s2 Y
课时34 Broadcasting-2.mp4: ?- @2 r/ ]5 f2 @6 h
课时35 数学运算.mp4
4 y; }! L! d0 D& Y- w) q' T6 S课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
: |) h' x; _) u6 |: p0 t课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp48 n5 @( m) |2 x) L+ @: n
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
8 P0 v2 o4 A) D4 ~* x) Y课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
2 ~4 E. o/ E3 b, i, l: d( a0 {5 C, r: C
05.tensorflow 2高阶操作
+ }9 d! d6 J& f/ v课时40 合并与分割.mp4
3 m; }6 h3 E* o) w" s% u课时41 数据统计.mp45 h Q, i7 e/ Y' a
课时42 张量排序-1.mp46 I; ^( x, Z6 D1 v3 o! Y, L1 k
课时43 张量排序-2.mp4
& C# n( W$ ]' l! z1 T课时44 填充与复制.mp4
- p2 u# p+ C, x- x/ \- K! }* ~. v1 j课时45 张量限幅-1.mp41 v$ J0 i3 z0 _, v
课时46 张量限幅-2.mp4( s6 r4 W! {; H9 b# J# d: k& c3 y
课时47 高阶操作-1.mp4
; P+ u6 |* @1 }6 y, T+ d课时48 高阶操作-2.mp4
' G, W) y4 l+ T2 e4 I6 N! F) C: r6 n1 l. s4 @
06 神经网络与全连接层
% N. ~4 z+ I( T课时49 数据加载-1.mp4 m- a3 e( H' r+ V3 O; J# B
课时50 数据加载-2.mp4/ [8 I. Z& K8 Y
课时51 数据加载-3.mp4/ J+ O. r" g' ~1 D: |
课时52 测试（张量）实战.mp4
8 G* _5 |$ R) Y2 f课时53 全连接层-1.mp4
2 X: a" t, c8 Y; |: q! q课时54 全连接层-2.mp4
- W9 G% M3 [& e课时55 输出方式.mp4
! j: F/ [% K2 I, ]6 [课时56 误差计算-1.mp4
" h; W [9 Y- { x3 ~课时57 误差计算-2.mp4
+ j- M6 v! Y3 d6 b! A课时58 误差计算-3.mp41 t/ m& Q. [* F
+ Y; \* O# z) w: `/ k07 随机梯度下降# c! Z3 j1 m, w# t2 J2 z$ Y4 r4 o; I' u
课时59 梯度下降-简介-1.mp4" \$ Z1 E, A) G% Y
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
& `, {5 Y2 d: r9 f+ r& w课时61 常见函数的梯度.mp4
7 O* @3 X/ x- y0 x! R* [课时62 激活函数及其梯度.mp4
~4 j" O8 A* t; O* I+ v3 b+ s课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
9 `$ x: I w% q3 X; }) ^课时64 损失函数及其梯度-2.mp4" a) k. i' V! q: e6 i0 M# ~6 v
课时65 单输出感知机梯度.mp4
3 I3 V; n! r; C* C8 x' e课时66 多输出感知机梯度.mp40 @4 @* Z( M) S
课时67 链式法则.mp4# _, V% F A: J
课时68 反向传播算法-1.mp4
9 m. [4 d+ m( a9 Q- T" D* H课时69 反向传播算法-2.mp4: j6 ^+ ~% y, H q5 g$ V
课时70 函数优化实战.mp4
2 {! T* p/ }: O* A5 R3 g6 v' `) D课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp47 `' T0 h0 i; L3 s* f
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4/ I$ k, e# E3 Q6 \
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
+ b. u" K' M t# J) ~课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
V' n; v/ |& d: p) n ~ x* q课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
8 O& C+ p' `3 d! p6 O Z$ j
6 B' l: V$ ~. ]+ J* Y0 t' k08.Keras高层接口) ?( |# e: d6 i
课时76 Keras高层API-1.mp4
( s; M9 W3 c* U% v8 G, C& v. O课时77 Keras高层API-2.mp46 M5 T# D8 l# U& {
课时78 Keras高层API-3.mp4
. u9 v0 G8 [# s( C. x课时79 自定义层或网络-1.mp4
5 Q/ [! `/ R1 t; x* L课时80 自定义层或网络-2.mp4
4 P! z" d, h3 `; m课时81 模型保存与加载.mp4$ W2 S' {( K( w5 N. f
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
6 |) \/ n" W0 h. B/ F课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4+ n2 V+ S* y1 o! s& }1 I
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
% [1 @2 F: X6 d7 z" L9 g1 ?$ A
% g3 w3 q4 Q4 W3 [ d2 B9 ], e/ ?09.过拟合
* L/ s& \: [6 J6 W- C课时85 过拟合与欠拟合.mp48 X& ^- {; M- }3 M( \
课时86 交叉验证-1.mp4: y7 i0 J* N# r) e( [! ?4 i
课时87 交叉验证-2.mp4
3 O$ X( e2 ~3 K/ D2 h课时88 regulation.mp4
/ t4 G* c( x; u3 f8 |% b+ k课时89 动量与学习率.mp4) p3 i3 i" q6 _/ r
课时90 early stopping和dropout.mp4# \. s6 y& e9 q2 } z% |
课时91 什么是卷积-1.mp4- Q* \0 j5 a- W7 ?" G. i: d" J
课时92 什么是卷积-2.mp4 @8 J1 g5 g6 P2 P* _4 {5 y
课时93 什么是卷积-3.mp4
1 O& {$ P/ ~% \; B/ z' P6 O课时94 什么是卷积-4.mp4+ p) l, y+ K2 G7 v" d
课时95 卷积神经网络-1.mp4
- V4 X+ L% a! X( }课时96 卷积神经网络-2.mp4- O: `0 j& Q+ j8 f
课时97 卷积神经网络-3.mp4
, h9 C8 `3 s4 G0 m课时98 卷积神经网络-4.mp4- F; B( h8 U! u1 `) s1 D
课时99 池化与采样.mp4
9 v, |: @5 D7 l( P4 S: B" a
y3 z. d2 q3 z* a" E10.卷积神经网络
4 A% |0 k$ V: Q课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
( Y' w$ @$ v6 |& I9 u! w课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
7 d8 z, j, j) P2 |0 A, ]9 [3 X课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp48 H M( `; Z% T/ D' P4 w
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
2 v0 I8 Z$ \2 u/ c课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
" j! j6 l( E1 y8 Z9 w课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4- y9 b! i1 O5 P8 v: E: S
课时106 BatchNorm.mp44 a# Y$ n5 a6 T! _ E% }
课时107 BatchNorm-2.mp4" g- r' ?5 \) a' B- @
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
% }) W6 d2 P1 M( M5 H: ?, s课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
2 [4 ]2 e' A* X* S' E* J: j5 A课时110 ResNet实战-1.mp4- [3 [5 E* d' g' K5 s4 ?
课时111 ResNet实战-2.mp4( x( Q+ u. B7 U. c9 P: a6 O
课时112 ResNet实战-3.mp4
6 _! P; X# c. ^ t; f$ r3 i课时113 ResNet实战-4.mp4
]* a1 ]+ V6 v8 r6 Y9 ?. B* i' l& f, D9 M' M
11.循环神经网络RNN1 @6 D- L$ }7 U9 p. e
课时114 序列表示方法-1.mp4
% K/ e7 E2 ?4 f8 z. L3 U5 `课时115 序列表示方法-2.mp4- F; S. O# ^$ u5 p2 p6 o
课时116 循环神经网络层-1.mp4, N) ]) n1 d' N4 t, [
课时117 循环神经网络层-2.mp48 p9 G( T, W% ~- s" ~# k
课时118 RNNCell使用-1.mp4" X& f& D* f, x9 i
课时119 RNNCell使用-2.mp4; o; L( F0 t% \, Q% e: [
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
8 u( k1 \* b' `课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4; u4 E n" W H( g4 t8 y
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
2 X& K; H( J+ u+ A! A7 s! [* W课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4- F- }9 u: Y# e, t) Q
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4! e2 J' T' `/ e. c/ x
课时126 LSTM-1.mp4
; M* ^; P# O1 J8 `课时127 LSTM-2.mp4
. P6 R( A% H. Q6 T课时128 LSTM实战.mp4
( r: t& Z3 _/ |6 Y课时129 GRU原理与实战.mp4
8 e$ H0 c; y7 a9 @0 b& G8 a% i% X0 R' }
12.自编码器Auto-Encoders$ p1 D! K) f3 k. A0 L- t
课时130 无监督学习.mp4
0 K% L8 B8 c. D. C$ K5 c课时131 Auto-Encoders原理.mp4+ v9 v8 ?* V) {1 F: j! {, i
课时132 Auto-Encoders变种.mp4/ }0 j3 A2 x5 T: v5 E' b9 j
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
5 t% O( F5 z6 i# G课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
) w b" M" v) B4 w+ A2 E1 @课时135 Reparameterization Trick.mp49 n& q$ r! w N& H1 z1 A4 H1 o
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp49 Q6 n! [! ?( E3 o' J# X" M
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4: F1 P: M& t! w! u% |0 B! M9 E
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4; D0 ~. A4 e }7 x/ b, T; D4 L; f
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4$ Z% X- D" A# r
课时140 VAE实战-创建网络.mp44 u7 p! n" N. G7 d0 ^; l6 K, d, a
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
& w. `5 l& c( q- N7 f, s课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
D: z+ Z( O5 O; I
) N8 H! N6 h) H1 v* R13.对抗生成网络GAN
' ] J! K9 H6 Y3 x课时143 数据的分布.mp4% {2 G$ V1 S* C( ~( A% B! `7 {
课时144 画家的成长历程.mp4
' Z! {9 z" p2 B7 D+ ?$ x m' {; n课时145 GAN原理.mp45 r1 f9 @2 }7 Y
课时146 纳什均衡-D.mp4
% r8 o" V' T+ b0 o/ U' g课时147 纳什均衡-G.mp4
4 @' R% _. }+ W! R3 Y: O6 ~课时148 JS散度的缺陷.mp4! p s- G M7 h" y+ ?
课时149 EM距离.mp4
: j, |) f! [( Y$ D课时150 WGAN-GP原理.mp4
0 Z% [5 g, N/ @! s0 d课时151 GAN实战-1.mp49 P7 C; g9 T3 E, A9 J# y
课时152 GAN实战-2.mp4
2 m/ z8 O. F: o* a课时153 GAN实战-3.mp4; p6 T7 U+ A# H! {4 k3 A
课时154 GAN实战-4.mp4) h y9 |" Z: r# p: u, [
课时155 GAN实战-5.mp4- Q. F# o% N }. _8 i. B$ Z
课时156 GAN实战-6.mp4
4 R/ f$ D# j. c/ S2 u* j课时157 WGAN实战-1.mp4
3 Q/ _; k$ t$ @" ~+ e. m课时158 WGAN实战-2.mp4
( a3 B% Y+ R7 c3 w5 B2 o! |
1 {3 S! U! @$ l+ z14.【选看】人工智能发展简史
7 C9 y. p0 v( }7 B; F) S2 f课时159 生物神经元结构.mp44 K# q o+ A( P( p Z& Q
课时160 感知机的提出.mp4
# y: s. K; A6 `9 w课时161 BP神经网络.mp4+ M8 g0 ~6 i) A: k6 L- S
课时162 CNN和LSTM的发明.mp43 u- o2 _) x! c5 ~8 k" T& L- U- y; Q
课时163 人工智能低谷.mp4
3 m. y& G# p8 N( v+ B3 N$ n( A课时164 深度学习的诞生.mp4
: D$ u1 c$ j3 x课时165 深度学习的爆发.mp4) Y9 x- Y# F \
4 w6 n* ^( S4 ^ `( j @15.【选看】Numpy实战BP神经网络) S2 d3 h# @. u
课时166 权值的表示.mp4
4 C8 u* t% u3 ]/ G2 Y s e$ J课时167 多层感知机的实现.mp4
7 E0 d: v. ^1 H2 a课时168 BP神经网络前向传播.mp4$ ^) e; a4 ^0 v- s% P
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
( c+ I6 J S. R7 n! e) F# e& ^" [课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
+ v$ c' u1 f6 ^2 x: W% |6 F6 c课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4$ X3 D9 _- O1 E/ u6 Y7 y! }- U
课时172 多层感知机的训练.mp4# m& m+ r( E6 c; Q8 A6 c6 g: W& b3 z
课时173 多层感知机的测试.mp4" e2 f' X1 K" F
课时174 实战小结.mp4
5 D$ h* z) B& E6 i深度学习与TF-PPT和代码.rar
1 L% G0 u$ D3 @% |
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# L% f5 ^4 `7 B- t1 @
( `1 v+ y. H7 N) D8 m& J! p) [2 G$ G8 r3 J+ G2 ?% v# U( R l
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