深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
7 J+ @  _$ G8 U7 G; n1. 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。
" s9 a/ f) \. p5 L+ A2. 实用主导，简单高效
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
7 K, b( J: m! z$ h2 Q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。
# ^8 R, p  h6 W+ _0 v* ]4 C4. 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。
5 w: X! Z  Y; u2 Q0 j
% T( S2 s1 d, r' G5 A5 V  z〖课程目录〗
6 l' _( ^: U) {01.深度学习初见
6 ]) o$ ^$ {* D- x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
6 v4 m) ~& C8 w2 j课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
3 J/ i; @# K: V' M! X
02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
1 ]) `7 _% f4 C* s4 O9 w6 Q4 i6 r课时6 win10平台实录-2.mp4
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
1 X% R% T0 H9 e' X5 T0 v( f课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
: ^5 l) ]* J4 B* ^- S! M
03.回归问题
* Z, g5 T+ R1 }' Z课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
3 y" b1 F0 @" t& o2 Z课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
' b' G' s+ q2 d0 T" P( f$ z课时15 手写数字问题-1.mp4
课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
6 ?4 ]$ D4 }9 I4 K" }课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ y) c/ G) C- F; x: C! c: F课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
* x- E1 `( w! H7 T) o; f& O- |; t课时22 创建Tensor-1.mp4
( |. n5 ^9 L) O2 V7 m, q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
1 x( d. ]5 w% B+ X! y" J4 G课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
! F$ R* [" _& d课时31 维度变换-2.mp4
! f  l) z# _- w) M; I课时32 维度变换-3.mp4
2 U% e" W( ~0 D) f5 a课时33 Broadcasting-1.mp4
+ l9 B. S) K8 O课时34 Broadcasting-2.mp4
' S2 J' B9 `3 U课时35 数学运算.mp4
9 N/ G  \6 x- w6 a5 b  {: E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
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
  g3 k5 D! b5 d& w7 \课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
% O/ |" y7 p4 w1 n& D$ Z6 }
6 A" S; x+ r6 L. y# b% Q05.tensorflow 2高阶操作
8 ^/ q# k1 E4 f* f4 ]课时40 合并与分割.mp4
: f1 t: j$ p1 S. T0 L* o5 F! h* s课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
5 ]1 j) Z  L: i) X( L5 x: T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
9 N6 P2 V7 Q' E' S& L% J2 }课时48 高阶操作-2.mp4
1 ]! h) V* T' h. D& r
06 神经网络与全连接层
6 W# e& Q) H3 @; n课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
3 g3 B" C' @5 q# u课时51 数据加载-3.mp4
3 F7 }  y9 }( z- a! ~课时52 测试（张量）实战.mp4
; F+ i8 f4 b' s( y课时53 全连接层-1.mp4
( y. r8 c, b# \2 M6 L课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
1 \: Q4 l% N6 p/ O6 q5 k! r6 Y3 o课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

5 D  t2 H& J& j* g07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
) n. v5 O: x7 R( ]. |% E4 L1 T课时62 激活函数及其梯度.mp4
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
+ T% x% V+ N7 E4 H, o课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
- t2 t, j3 d1 O3 U4 [! T) c课时65 单输出感知机梯度.mp4
: ]/ c* u: |2 `课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
; V1 L( B* F( u* O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
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
; \( W/ z4 @# }, m% g7 g! }7 O课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
! D# D1 \6 X) N( p( y* }0 q课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
' p( {# ]$ u. i4 {; G5 J; U% u" U$ T5 [课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
, p, K" }# f% I课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

4 O% k0 w! _6 d4 f9 q/ u08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
( Q/ r- }* H- r! [3 Q7 [课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
6 F, Q( I$ Z6 ~: m. a课时81 模型保存与加载.mp4
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
* t4 f" J$ ^2 r4 I课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
; s& e, K  l% e) }" _课时85 过拟合与欠拟合.mp4
: K! q  ?; G! I/ c3 k: q课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
4 ?6 ~2 R0 u! n+ _- c$ i* C课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
0 a- z5 n2 ^4 k1 _, f' J3 n) ~课时91 什么是卷积-1.mp4
  l0 g  V) q; J" v课时92 什么是卷积-2.mp4
# ~$ U2 d7 N" X% K* i课时93 什么是卷积-3.mp4
$ ^' P8 h& a( j+ q2 W: E2 A课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
' [- }7 t4 I, O0 M& {4 M课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4

10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
! B% v' l, q+ ]; @! ~课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
课时106 BatchNorm.mp4
1 b  z% Y2 p5 G; W* l课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
, j) p6 q, |2 X3 n5 n! N# S课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
, O+ ^3 b* m: ^1 a1 D课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
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
/ F# `. d$ D% p; K% P4 |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
2 K6 }5 a& j; f8 K: q+ F/ C课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
5 L  Z/ S& {& A$ U: ~3 j: ~课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
1 U6 }8 G& a6 K; b课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
( ~9 B3 V% W! t课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
' i, p! {) o9 X. D  o! c9 t课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
8 ~" g' i' z8 l课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
5 y* U4 l$ c/ T4 P$ ?& `课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4

12.自编码器Auto-Encoders
, ^! n, m" v& z" O- E课时130 无监督学习.mp4
4 Q  |2 s( p9 p: v: k课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
1 U3 \5 m. \4 x  v1 @2 |课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
8 o, @! q* N7 n' g  ~课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
; `" \" t% ^0 _4 Z3 f' F课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
" L: i  u; ^. E# w& ^/ |课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
9 V0 r; |* ]  ~! R8 _" k课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
3 d& }# L7 h3 ~: B4 K. k5 Q课时140 VAE实战-创建网络.mp4
8 Q& Z* [/ L. X课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
% c* F5 N  _. O/ p5 J" K% U课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
# r. s& Q: d" O3 N2 q" K% \6 m课时144 画家的成长历程.mp4
6 u* z, b9 D" b. f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
课时148 JS散度的缺陷.mp4
! B& \  K$ V" n课时149 EM距离.mp4
7 u+ }( W; Q- `; Q: z课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
) s3 T0 M6 N! d( C: z: y- P课时152 GAN实战-2.mp4
/ d& B0 Q3 |5 ?1 @" `" ~5 i课时153 GAN实战-3.mp4
! D3 m% s) n6 R& Z) G, d' G- L课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
6 J; Y( @# R3 K" K课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
2 e: @2 x1 h: U, i0 g课时158 WGAN实战-2.mp4
" S. k6 P1 M; G3 k- a
4 n* @4 O9 ~( t4 d14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
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
7 o. ~4 r, D0 ~8 M  ^; @4 v% Z课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

/ |* f) i9 s. j( ^, m* G8 e( W& |15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
课时167 多层感知机的实现.mp4
5 m8 \/ k$ Z2 A1 q5 w' a课时168 BP神经网络前向传播.mp4
: b2 L* u/ ]0 u% f. Y  M课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
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
' R! d* o# O. k7 M课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
; ^( o# U' N, ~" ^& P8 \课时174 实战小结.mp4
深度学习与TF-PPT和代码.rar
  _3 s' K5 F1 K% y4 Z- N2 H
' X/ ]; V6 }5 |. w  x$ `〖下载地址〗
! d1 R" J$ d' t! `- V4 @

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

2 ^; h9 k- E. ~' Q5 f

----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------

〖下载地址失效反馈〗
) J+ T1 m1 H6 y* C/ {7 O2 R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.com

〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
9 u# A. U$ `& u/ P7 W6 W& d全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
8 @' _, P5 M9 p. q1 W& t
0 |4 E  `. ~9 S& e( z" Y〖客服24小时咨询〗
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
+ W8 r" s& ?' q7 f  c

" \! k( @* {# |/ v6 T4 e1 d5 E

深度学习与TensorFlow 2入门实战

6666666666666666666666

板凳
; X6 A( j1 \( M8 Kmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
" }; x, V6 W1 p6666666666666666666666

想要课程

深度学习与TensorFlow 2入门实战

支持支持支持支持支持

6666666666666666666666