深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
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。
  U5 C' ]) X  F2. 实用主导，简单高效
  e+ `2 u9 j/ ^) p/ s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%。
3. 案例为师，实战护航
  ?3 q. O6 D$ y1 N) |; [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 X4 {3 q0 {7 I4. 持续更新，永久有效
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。
) h4 Z8 e$ S* T. W
! o5 w. ^4 x) v* @* A( R8 O〖课程目录〗
01.深度学习初见
' V, s' B, l: H- P7 o课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
* j9 A6 ~) m/ X  ~7 x+ ^3 z课时3 开发环境安装-1.mp4
4 A. i4 p1 D0 q* N. }  a. ~* F课时4 开发环境安装-2.mp4

02.【选看】开发环境全程实录
: j) E6 h1 H# s% t7 }5 X课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
- N1 c) e0 e7 U3 g$ m7 v9 |课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
) x0 o( }2 U% e4 C( E8 s/ ~, F- u课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
% R0 ~% C1 W- X, J$ O" W$ m, I9 y8 l课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
/ {% ^! U& T: s, m课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
* v8 ?/ m/ p4 v1 e4 K$ q
2 p! I7 M3 G" {3 C; r03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
' [3 M5 I' }6 O" H# R( ~课时12 线性回归-2.mp4
9 L$ S' \3 ]3 e1 E# f8 I& j6 H课时13 回归问题实战-1.mp4
& B+ y( e3 F/ k/ l( A( p9 Y课时14 回归问题实战-2.mp4
$ k; F4 g0 s3 v  u/ J( w0 S课时15 手写数字问题-1.mp4
) M) {3 F2 r5 n! K* V- }% P课时16 手写数字问题-2.mp4
+ g3 F: V! B+ Q/ S8 h3 W: l课时17 手写数字问题-3.mp4
" j4 A! h0 X7 {, _- [7 a/ r9 L1 w课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
2 @, K( Q) l7 C7 n  W- a3 u' R" d& F6 }
% u+ ~  `8 x' F1 F04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
3 d! h! x5 U: K( z& L; A8 E! I课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
9 N8 q+ O" s! p- T课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
' V. D- L8 Z( {( W& n& t课时28 索引与切片-4.mp4
$ o2 C. V! ^( A" o) }! G' F) s$ c  v课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
! M. j  t9 B+ T& }% [  D& R课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
# |9 z: ]4 y6 @! b7 a课时34 Broadcasting-2.mp4
2 P/ Y8 c; T+ W) {  m课时35 数学运算.mp4
- d- V' e5 e) f4 w" [6 h+ ~: i课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
; ^& A- ]- n0 D% R课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
6 l  @/ E3 F- g. L3 C+ p/ q课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
1 M: A5 f+ Z7 c1 i+ f课时43 张量排序-2.mp4
2 x* }+ \+ X3 R9 T: f课时44 填充与复制.mp4
课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4
4 m, M3 a7 t! i& l9 f# L4 S
06 神经网络与全连接层
: {; c* Z" ^  d. d: |0 @4 d课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
$ W. M% v* B: l2 }课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
+ c8 Y* ~# F4 O" d$ S$ Z课时56 误差计算-1.mp4
. J, J3 H% z( {" U课时57 误差计算-2.mp4
- c. v% e5 a4 A; s7 ~课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
8 y3 J% M+ ]  U9 y% Z7 Z8 L' M3 W课时59 梯度下降-简介-1.mp4
6 H9 ?! A2 c& K% s% O课时60 梯度下降-简介-2.mp4
/ I  N. Y4 q# S, q# L, O' P课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
" y/ e! s- a# l0 m% U3 B4 K  r) d课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
1 S$ }! Z& v" |8 h3 N课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
课时65 单输出感知机梯度.mp4
课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
. f+ o& y3 a, A7 i9 R课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
% w, m6 e8 n5 I) @; q课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
0 E: X7 r; d6 h课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
7 f0 P, Q6 ?3 L* P课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
, l; C% z0 G% m课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
6 y: X/ N& U1 y9 j" V4 f课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
: C6 j9 r9 \, k3 }, B8 Z$ @
08.Keras高层接口
! p8 m3 f; w' a+ V5 U0 ^+ g/ t课时76 Keras高层API-1.mp4
, Y' _0 K" }7 Z; i课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
3 r1 u" n0 t. @6 x! B) [课时79 自定义层或网络-1.mp4
' [, l" Q8 y* k+ N6 j7 i0 k. I课时80 自定义层或网络-2.mp4
3 Y% q! p/ h- Q: H1 l. M课时81 模型保存与加载.mp4
( ~% W3 a$ v, m课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
" O4 A' Q1 u9 v# O/ l7 b
09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
. T0 Z4 o2 h0 `2 `: a9 P课时88 regulation.mp4
* W# j3 a. J+ s4 x+ k课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
8 _% K- v2 m5 j课时92 什么是卷积-2.mp4
+ U! f" ^  z2 V6 K, I9 H' Y课时93 什么是卷积-3.mp4
2 F5 f' m# m# d2 I9 }2 I' w课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
. A. m7 a* O  p( v课时96 卷积神经网络-2.mp4
; E4 ?" j* v0 d6 B课时97 卷积神经网络-3.mp4
3 P/ [8 X; f: z3 y1 ^( w, C课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
( N7 ^& y. A! N# ~% ?7 o; f& c) @
. ?& d( T. i" G7 O4 v/ q$ q! d5 G10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
) M- o) A( }: y/ M- \! y8 c' l: ?5 x课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
+ e7 t( O5 ^4 x  g课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
# H) O9 ?8 S+ x0 u6 {! ]课时106 BatchNorm.mp4
8 R! I# F8 s7 C* ~; c$ t. i课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
1 K4 N+ m8 h# ]课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
8 }% O2 i1 V6 W* u+ }课时110 ResNet实战-1.mp4
" |; @; }5 V' b, ]' L" w) k% s课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
* X. p8 P) |* ~3 ?课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
2 W# Z8 p: i5 @4 z: M2 X; M( V课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
$ k3 F& e' i9 A' U+ X$ k7 X课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
% `% f! M4 Y4 `课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
& G- H1 i' S2 D  d0 \课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
6 M  l) y) ^0 N! c+ j1 M8 P课时126 LSTM-1.mp4
$ H& e/ m4 |$ b5 _! B* [* {0 \- v6 W课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
, j, C" G, Q# T# o) V  J课时129 GRU原理与实战.mp4
* x1 V6 l5 C' S! Z3 x
, C3 b+ _$ v6 |& o12.自编码器Auto-Encoders
! x# V+ R( ~; q! ^$ p9 d8 t课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
3 s  ]0 @3 Y; G9 j, {: F课时132 Auto-Encoders变种.mp4
" ?* z: n* @3 M- Z4 j课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
+ i7 W; @( {# n8 t  ^6 Z% T3 J课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
: {" C# n# x% h" L% B% ~课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
8 h; e8 ^" ?. ^( t$ c4 |课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
4 ^: K; d7 W: A3 L9 S, X课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
* s0 W3 G+ {. E& m课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

) g: f. B: _- H1 ]13.对抗生成网络GAN
/ v( u- I. M& j6 I4 V课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
# V: R' s. r- M" l课时145 GAN原理.mp4
课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
9 E* i  u/ y1 K) k* C课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
' r! Y4 ]& m( {, Y9 c课时152 GAN实战-2.mp4
# R- y# H7 B+ _3 {2 C& Y5 X课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
" C% k* I, x8 f( {课时155 GAN实战-5.mp4
% [" U# }2 D6 p+ ]课时156 GAN实战-6.mp4
* G6 i% O3 D9 W/ c! [课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
  w6 T. A+ j% D$ c, l% I- Z课时159 生物神经元结构.mp4
9 ?+ z7 w  s2 R- I# n' r课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
& P1 ?, q8 \, C% t; n3 M课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
' T& z! j# i% e8 @课时165 深度学习的爆发.mp4

# {1 h6 u2 G3 e4 }$ R, }15.【选看】Numpy实战BP神经网络
1 i2 H) {4 N2 l课时166 权值的表示.mp4
% K) J3 A# a) p1 y0 U- h; D- v课时167 多层感知机的实现.mp4
/ P! A) m& i- j0 @课时168 BP神经网络前向传播.mp4
9 Z: u0 N) w9 _4 z, |课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
# Q+ z2 E( a& b课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
3 M0 g3 B' P. }" W4 e2 E9 N! \课时174 实战小结.mp4
( ~5 P" i; e# x深度学习与TF-PPT和代码.rar

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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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9 ?( E- E, D8 Hmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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