9 o+ M; `) Q! s8 w8 W# D〖课程介绍〗+ z1 t# \" a* ], J: l: i0 o5 y) V
1. 通俗易懂，快速入门. H# F6 y* p- n2 E }! A6 D9 v
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' `/ B6 a& M2. 实用主导，简单高效
7 s& ]/ x. e8 G; _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%。
+ C, w1 S* M% n9 D* ^6 }3. 案例为师，实战护航
8 m" V" L) {5 E& z5 V* e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。
$ l4 e) x# V! S( f/ N. {4. 持续更新，永久有效
( m9 {, P* k, D3 k1 H6 @/ t# R3 h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。- T# d6 H% W/ G8 z
, [1 v. d0 n3 `* Q+ j) Z1 m1 r
〖课程目录〗7 d/ N; t( p4 N& [' G6 `# a0 G; [' ]
01.深度学习初见
% t& p. d5 G3 b( j. Y: N, u3 T课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
+ j( u3 U0 L# K3 ?2 d) z, G课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
1 e0 E/ f# _# B* U/ Y" @' B课时3 开发环境安装-1.mp4
7 l3 p0 e" U5 z* T0 J$ L5 p课时4 开发环境安装-2.mp49 x# p+ O5 B) s7 S, S% Y
) K' [( E& E3 {& D5 u1 g( L
02.【选看】开发环境全程实录
- s, k* U% @6 W课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp49 d% z7 T) N; T/ G/ I; F/ [3 B
课时5 win10平台实录-1.mp4
5 @ j" ^6 K. H) j8 w2 Q) _课时6 win10平台实录-2.mp4
8 ?2 _2 H" \, G5 z课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
* S/ f0 d1 F$ Q/ ?9 `课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4" X7 \/ V8 ^$ s# c5 d. Y4 X+ h
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4' l% P2 ]8 ^5 _" d4 z
) g& T* P* H5 A* d03.回归问题/ [# o0 U% |5 _) o( A$ s0 g$ t
课时11 线性回归-1.mp4
7 \6 w! t, O9 K+ b4 _7 b课时12 线性回归-2.mp4% o$ z+ v8 f5 D( D& r: @) y. T
课时13 回归问题实战-1.mp4& a+ F5 p* j, I4 |
课时14 回归问题实战-2.mp44 D% D" g! O3 M3 d$ r& k6 N. {& L/ P& R
课时15 手写数字问题-1.mp4
8 D% `6 x2 F: P2 K课时16 手写数字问题-2.mp45 h( D' ]9 L# U8 c5 I! r* p
课时17 手写数字问题-3.mp4
; K0 l) r% M" u- a/ L8 @课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
4 x, I3 u$ e7 Z0 q* f# s课时19 手写数字问题初体验-2.mp4$ e( ]" {$ ~1 g: M8 l
C3 u3 U1 S- c/ y- q' @; y2 q
04.Tensorflow 2基础操作8 w- t0 r& M) o6 L8 z) d" G
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
: r) a9 r" Y, ~5 m4 e2 i, `课时21 tensorflow数据类型-2.mp4: ]" Q" M0 Y4 h9 S4 s9 J5 r) z( ]
课时22 创建Tensor-1.mp4* l' u, l4 ^ k9 Y( v2 x
课时23 创建Tensor-2.mp4
2 t6 \9 E+ |' e( R课时24 创建Tensor-3.mp4" @& ?* \# w% ?7 S
课时25 索引与切片-1.mp4
4 ^- c0 |7 L9 U5 w课时26 索引与切片-2.mp49 b! h1 d9 s; O( H' r
课时27 索引与切片-3.mp4+ l& k" _. d* m/ T* e& W
课时28 索引与切片-4.mp4" z5 i% g2 G& _) {; ^
课时29 索引与切片-5.mp4" S( {1 i \3 A D; P! [' }4 n8 a
课时30 维度变换-1.mp4
: o+ E! _7 R8 }& z3 m课时31 维度变换-2.mp4# f6 U9 f4 y* e* p$ s1 h
课时32 维度变换-3.mp4
: [- }0 }% s) D$ ]3 {课时33 Broadcasting-1.mp4
+ z3 p1 E" G* Y- v4 N( E1 s) }课时34 Broadcasting-2.mp4 L7 N5 N5 t) }# i% U7 t+ R- z
课时35 数学运算.mp4" @7 J; y' r% @/ |3 g4 R
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4+ V9 h. s6 p8 ]% H8 {: ^) ?, ]$ q
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4# o, `$ S8 o! {/ ~4 d" @
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
: f# w( ?2 z' A7 u% G5 P6 C课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4$ D$ F" A! T+ j+ q: a$ p
4 m: ?) u c' }& }05.tensorflow 2高阶操作
8 E4 d$ ]' x/ D' `3 S课时40 合并与分割.mp4
+ Z, t# G3 Q! M/ a0 }8 D& q; I课时41 数据统计.mp4- A1 p* a8 D) ~, {
课时42 张量排序-1.mp4
1 b# ]( l7 u% w课时43 张量排序-2.mp4
; X+ i7 C- P5 ^4 M2 W" l7 ^8 G课时44 填充与复制.mp4
( ?. m8 G# B a# f1 ?8 ?课时45 张量限幅-1.mp41 d/ q+ f+ N0 M6 t a: Z
课时46 张量限幅-2.mp4' L% d7 g0 o' \) i
课时47 高阶操作-1.mp4
* G& G9 k; V- Z+ m* @% u& _课时48 高阶操作-2.mp4
! k/ z E- q O6 j1 X0 \
+ @; o9 J. q: \; H1 h06 神经网络与全连接层7 v( y- v* ]( q9 z% m- z
课时49 数据加载-1.mp47 w- ?" v$ ]* \
课时50 数据加载-2.mp4 {) r% p8 I% h! {- j* Q1 t+ ~! m
课时51 数据加载-3.mp4
" j" E5 x w' T& U课时52 测试（张量）实战.mp4
' E9 b1 R* B& w& V. Y; o) u课时53 全连接层-1.mp4% ^2 ?' R4 J, c; u9 ~
课时54 全连接层-2.mp4
\! M6 o; [7 D5 O& P$ R课时55 输出方式.mp4
( G% x6 i, ]' v: ?% w课时56 误差计算-1.mp4
1 @% ?2 r$ B( B/ E4 ~: L1 c: U课时57 误差计算-2.mp4
: p& u* M4 f$ ]' P% I课时58 误差计算-3.mp43 [8 Y. d7 |2 X9 V8 {7 y, A9 k
- W8 M o" Q B4 ~7 v
07 随机梯度下降& u/ l0 P8 k+ h/ C& d4 j4 S! t
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
1 _) t S' m3 g7 B2 d课时60 梯度下降-简介-2.mp4; F+ K0 z% {3 E2 p1 C0 m
课时61 常见函数的梯度.mp4' g; [; B! O6 d: B t2 m
课时62 激活函数及其梯度.mp49 |* n0 S+ N% {+ [- W! z& s
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4; {) Z+ V9 A* U+ l
课时64 损失函数及其梯度-2.mp43 }- C8 b5 |7 @) r* k4 W
课时65 单输出感知机梯度.mp47 ]( |: G. F% L& p7 X
课时66 多输出感知机梯度.mp4' U" K) y* J) P5 ~; A B8 w }, w3 Y
课时67 链式法则.mp4' v% S$ t, M0 _
课时68 反向传播算法-1.mp4
$ J' e+ J' ^2 ^9 o课时69 反向传播算法-2.mp41 F. J, @' q6 Y( a
课时70 函数优化实战.mp44 G" m, M/ d" \5 G5 b" p5 g
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp43 Y5 V! J7 P' |* Z9 b i
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
6 a% o b6 J5 [课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp40 [0 w8 t" r) V3 v
课时74 TensorBoard可视化-1.mp46 Y2 Z) t5 ?" T, `) a W
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
6 F- M; b4 E1 a. z/ F3 D9 r
& K# W) e; A4 V. _ d0 M* W, \- {: ^08.Keras高层接口
! p" L& u' K3 v课时76 Keras高层API-1.mp4
: t$ m% @- t5 |课时77 Keras高层API-2.mp4% X- M! X! J1 a
课时78 Keras高层API-3.mp4& t) Z3 w9 X; s: |* q/ S9 t1 U6 }
课时79 自定义层或网络-1.mp4
9 c D$ Q- @9 ]0 l/ v课时80 自定义层或网络-2.mp4
* r+ o$ F# q. N7 J2 s课时81 模型保存与加载.mp42 h# N& g% l; O6 G5 v( p
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4; v' _6 i( ]' K) g0 ^
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
9 `+ y* H2 U3 _2 }( E) r8 \课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp44 N+ s( E T/ h; Q1 n6 @
3 k, e9 j; _ ^4 C1 P09.过拟合: g) o8 r `# L6 f
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
1 _ i2 N0 _3 Y8 f) c# u7 U课时86 交叉验证-1.mp4
! |% O& Q$ i: j; o$ c Z, m5 [课时87 交叉验证-2.mp4- X3 n7 J7 M0 N" a; K! F- g" B
课时88 regulation.mp4+ ~4 j8 Z8 I8 f$ a
课时89 动量与学习率.mp4
& v! m( {0 b9 D课时90 early stopping和dropout.mp4, Y4 b: u, D6 V) w2 N- O' O
课时91 什么是卷积-1.mp44 B# g# i, ~& ?% X$ R0 P u
课时92 什么是卷积-2.mp4) e; A3 z% `, C4 V
课时93 什么是卷积-3.mp4
1 c D, K( K: N. U课时94 什么是卷积-4.mp4
) w7 m0 l8 ^, u! k, f课时95 卷积神经网络-1.mp40 w+ U+ H0 a4 _' A% d! Y& o) G
课时96 卷积神经网络-2.mp4% p2 g4 x9 N7 f; x
课时97 卷积神经网络-3.mp4( N" Z3 ?% T+ w y% M
课时98 卷积神经网络-4.mp4/ r# ~: \3 ^+ m( |1 ~# b- h
课时99 池化与采样.mp4
5 v% m; F' @7 d! X+ ^4 Z5 H
$ h7 \& Y/ L7 Z4 t& J10.卷积神经网络
$ a. x+ o( W1 p! U# D课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp48 g$ J. P: F2 J" q
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp44 v5 ?/ Z P3 n+ @& J
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
$ W* h5 t' i8 l2 W+ X, d课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
7 {' s3 }6 B; b( w" r% Q _ H" L g课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
4 P" i* e8 m5 m1 B课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
% T" L8 \6 G* F- l# |课时106 BatchNorm.mp4
! `! H5 u- X2 E0 J" R课时107 BatchNorm-2.mp4* U! }8 k6 m) V: d" G
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
! H7 \% M+ ~0 p C课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4, ]% e* e; K; i8 h3 i
课时110 ResNet实战-1.mp4
3 @5 A0 ~! d! z5 J z8 o" N8 o/ N课时111 ResNet实战-2.mp46 r: j/ b0 U3 C! K
课时112 ResNet实战-3.mp42 S6 t' i) n; F/ E% q) h+ g! d: G8 _
课时113 ResNet实战-4.mp4- m+ Y1 d$ E! r0 A% {* l, P7 K
) h" b/ i6 |4 C$ j9 j. T% j0 Y2 R
11.循环神经网络RNN+ A9 X" V/ K/ s2 ]2 O. f: ~6 X
课时114 序列表示方法-1.mp4
5 z: A! y+ Z2 T; p6 W z' e课时115 序列表示方法-2.mp41 U; `; [5 {% V1 k# [+ ?7 z: Z
课时116 循环神经网络层-1.mp4 ~6 d7 X- f5 k1 r4 L' {9 U
课时117 循环神经网络层-2.mp4
9 ~' L* a+ M# z2 A9 r课时118 RNNCell使用-1.mp4- o1 c$ s P% C B2 v4 Q
课时119 RNNCell使用-2.mp41 N. T# T, H) ^0 k: s- V+ a
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
* V5 D+ ] g9 Z+ B' E% ]4 @课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
; i1 p3 ~4 R2 L& O课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp44 v4 ^1 W# \' y
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4- R; [/ U; ~: w0 t4 g8 z1 q
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
6 p/ y, V/ z4 ^$ B; Q, B+ _课时126 LSTM-1.mp4
8 H p& |% R4 e& B3 W& m. i [课时127 LSTM-2.mp4. V) R3 V6 z) l& c1 d7 t
课时128 LSTM实战.mp42 W j& `+ K( _7 [7 g% e
课时129 GRU原理与实战.mp4) V3 W5 u: y' D% a8 f2 y& _4 y/ W( x
) n. }( e- W. z0 N6 e. k! g7 o12.自编码器Auto-Encoders
* D1 c' i. f" k# Z) F, t课时130 无监督学习.mp4: J$ I* M. ]7 K/ `
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
5 u# Q6 P5 U5 g. u( E+ k9 L0 t% ^" {$ f课时132 Auto-Encoders变种.mp4. c; {6 R* P: J6 L, a( b1 o
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp41 H( t; p( L6 I, }2 C
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
8 n6 R+ R6 t1 V6 r# c0 H5 o课时135 Reparameterization Trick.mp4! X! |3 [7 N9 ]# s' r: B" ^
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4 E$ w6 F/ y4 e
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
/ }# A! } X3 w$ e4 }课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp47 @6 H" E* T& M7 {; Z
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4) w" `3 b8 K& k; W7 k$ D8 p- k
课时140 VAE实战-创建网络.mp43 p7 B% Z. v+ D" M- L' u6 I3 o) i# A
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
' l6 w6 q+ S1 V) t, a课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
- D+ w0 K {! h3 Y. m- R! p% ~' m
0 |$ k3 F( W( P. t9 c7 {- } F13.对抗生成网络GAN
0 o. d) x+ h$ ^5 c$ g. t5 y课时143 数据的分布.mp4
3 I% N% {) ?' O4 I- u/ N课时144 画家的成长历程.mp4
+ K+ g$ G) l7 Z( _, t! s课时145 GAN原理.mp4
2 u" w G3 s* _6 l% i课时146 纳什均衡-D.mp49 i8 c! c2 G! M8 C
课时147 纳什均衡-G.mp4
- K0 D9 E3 Z! i- J; ^课时148 JS散度的缺陷.mp4
: S& ?! B' e5 D8 | _课时149 EM距离.mp4
. }+ p* D" q5 c7 f# h课时150 WGAN-GP原理.mp4; w2 ?. ~6 {3 {1 F q$ O. U
课时151 GAN实战-1.mp48 ~ N2 h0 Q4 B
课时152 GAN实战-2.mp4
/ b) f" a, u% b# ?; k3 ]$ O0 |课时153 GAN实战-3.mp4* l9 s. X0 B0 O) I1 j, v" r8 _- c
课时154 GAN实战-4.mp4
) J: \# m& Z, h: O W) Y4 s课时155 GAN实战-5.mp4
8 G6 n; m. C% o+ T: O& t课时156 GAN实战-6.mp4) ~' G# e/ N3 N6 q6 H
课时157 WGAN实战-1.mp4
0 j0 F- F* J- G) H课时158 WGAN实战-2.mp4
. V+ S7 o \, V8 J) m9 D5 D$ P! B, s) g! j. x
14.【选看】人工智能发展简史* `+ d" @ p9 P3 ?5 g" _
课时159 生物神经元结构.mp49 m2 f$ k: j. s4 L. o7 G) t) |/ j
课时160 感知机的提出.mp4
7 q2 s* _7 ]( r4 U6 c; F. c7 L课时161 BP神经网络.mp4
6 n2 e& G7 _/ h课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
) ]9 u' P7 M1 J! ^% X1 N课时163 人工智能低谷.mp4
3 B' `3 p2 }3 E0 s) ]/ M* O' d% }课时164 深度学习的诞生.mp4
* ]( G8 ?) l8 h. F( K# l2 o课时165 深度学习的爆发.mp4
+ ?4 k" G l( B4 E6 d+ Q' W6 Y3 T0 g3 ~0 _( r8 Z7 q! r! l
15.【选看】Numpy实战BP神经网络/ [, {+ `9 i( u, L; C: a# k
课时166 权值的表示.mp41 f& k: y: D# k$ I& L- Y9 U4 R
课时167 多层感知机的实现.mp4
6 Y4 H W5 h+ N- j. j课时168 BP神经网络前向传播.mp4
7 {3 I1 z# z: c( t! T9 U课时169 BP神经网络反向传播-1.mp49 f+ R4 {' V. C$ A" d6 `
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
+ Q$ U) X; ~: t5 {% R; r, [ d$ G0 [7 Z课时171 BP神经网络反向传播-3.mp49 d. l* N4 \: L/ ~$ O
课时172 多层感知机的训练.mp4
8 d. H' c4 L6 m! A# s! X课时173 多层感知机的测试.mp45 R3 b8 p- f9 G5 @/ B
课时174 实战小结.mp4' R5 t" p6 F& @, ]" t0 Y% I
深度学习与TF-PPT和代码.rar
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