( d) l) j0 J% t- s" |
〖课程介绍〗
# t: O& r4 p0 Y* K$ N' c1. 通俗易懂，快速入门4 z5 \) r9 B% A9 I. C; x# A( d
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。
8 T, R( o C. j9 Q8 q/ [2. 实用主导，简单高效
. X6 r: s2 w+ j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%。1 M* W% N3 B7 h! h* ~
3. 案例为师，实战护航) ]2 P3 h* @6 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。% N& f+ D" e* M) e. x/ M4 J
4. 持续更新，永久有效
. b* G" g) \* Q, U% B% E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。! J0 K5 _4 G" Z8 v q: |2 S" d
$ J0 z& B8 l: _3 h" k! G2 Y2 V〖课程目录〗' A+ ^, C6 f. H0 k2 [8 b
01.深度学习初见) e7 E/ _$ y( o. r3 m# V1 b5 c
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4* t/ B5 v& n# f. X6 {- s+ s2 D
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
# e: O' z% E6 E+ {: K2 o课时3 开发环境安装-1.mp4( Y; P" I9 T, G0 C/ b
课时4 开发环境安装-2.mp4. P# C6 o) y" O
$ B" d- M; d) X8 a8 E
02.【选看】开发环境全程实录1 [- J3 y. C* b+ n! B( i- _# j
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
! b Q5 c! c* q4 @+ a4 I课时5 win10平台实录-1.mp4- d% l/ a5 u6 e8 a' J9 U9 A
课时6 win10平台实录-2.mp4
+ U) v( B, D0 R4 H7 p U% G课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
5 e- V$ `) b& F" m课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
# S0 J) F" D4 o4 I3 F+ T课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp44 s9 S+ J# D& e3 \- J: U7 Q! z& Z. R
! s3 l! \5 U- m& e% J1 \& y4 Y$ d
03.回归问题" S: O7 e, }: @+ ~* b
课时11 线性回归-1.mp4& ~- ?# H: c* k8 R5 m
课时12 线性回归-2.mp4
; K) z* z+ I$ e/ u, \: c! i& E课时13 回归问题实战-1.mp4
$ d3 q; w4 l. n- z0 X5 k" V课时14 回归问题实战-2.mp4
( W+ V3 ~9 R A6 X* c( a课时15 手写数字问题-1.mp4' n) F! S: w2 c |- a
课时16 手写数字问题-2.mp48 K+ m4 M) b9 O! M2 k
课时17 手写数字问题-3.mp4 {" N6 k6 s" V9 k' |" G
课时18 手写数字问题初体验-1.mp48 ?2 s! H+ p5 _
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4. k) u8 G& C& \, e: q/ f" u% E
, [* y/ k8 o! _04.Tensorflow 2基础操作
/ j# _2 B& M( d! U/ {/ i课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
: t; W# Y- ~5 u1 v5 n) u课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
1 D* m6 s" P: A4 |课时22 创建Tensor-1.mp45 \. E& o+ M* c6 E
课时23 创建Tensor-2.mp4$ R( M' d9 R2 e# _" N
课时24 创建Tensor-3.mp4
6 A. K7 S3 F$ }9 D) A0 c课时25 索引与切片-1.mp4
7 t' |' l. A I2 A4 G7 L; _课时26 索引与切片-2.mp4& ?; _ h- V7 Y- H- ]0 K+ |7 V
课时27 索引与切片-3.mp4
- @1 h G" z* h# U. ^) ]课时28 索引与切片-4.mp4$ T/ Q, E% N, T7 ~. I$ H
课时29 索引与切片-5.mp4, m2 C. E3 y$ U$ @* z; b
课时30 维度变换-1.mp42 F; [7 {9 D+ p& e3 G
课时31 维度变换-2.mp4
. B( c" M( e2 t: e- A课时32 维度变换-3.mp4
% B( H1 A* W$ }# o$ H0 P1 F课时33 Broadcasting-1.mp4
7 g4 c; n+ K }- v9 q0 P+ t课时34 Broadcasting-2.mp4
6 b; N9 ?. t* m, M: p课时35 数学运算.mp4
9 d2 F. j% ~) X* o课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
/ D' k9 D! j- h z' J! f课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4 E% y/ k: b1 C" W1 M" _, y x
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
$ E/ S* Q' P+ i: K# E1 B( Q* Y/ U课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
* L3 C$ f; x2 F: G! F- ?4 p; g a, g. H# p( i1 H1 V# p
05.tensorflow 2高阶操作& \# {# n M6 n% z8 I. H
课时40 合并与分割.mp4
) m! ^& R) ~- b+ O. m9 s课时41 数据统计.mp4. l5 ^7 q& ^# Q# B% {; E
课时42 张量排序-1.mp41 P& L; E. X3 Z7 l( J& ~" `. H
课时43 张量排序-2.mp46 t8 }) R: B+ y
课时44 填充与复制.mp4; M+ M6 N7 p3 p# H9 g$ [2 j' Z
课时45 张量限幅-1.mp4
- {4 N3 u$ v; k# G1 l$ g w( n7 `课时46 张量限幅-2.mp4
% ]5 N, k W4 q! R$ ~4 u课时47 高阶操作-1.mp4- Y4 t- z9 K# c
课时48 高阶操作-2.mp4
" H8 v# b$ I0 c/ b; h. _/ F- l1 K1 I2 x6 k
06 神经网络与全连接层$ I) S5 M2 W% y, }, n3 B( t
课时49 数据加载-1.mp4% S1 `& B" V1 Z7 }( Y( x5 ^
课时50 数据加载-2.mp43 g6 |: ]" K1 _: K$ a& D
课时51 数据加载-3.mp4
) B7 I; P6 G/ N课时52 测试（张量）实战.mp4: J/ q5 Q' D+ g! g6 D
课时53 全连接层-1.mp4
/ Q5 l3 L2 }, g3 c( T- E课时54 全连接层-2.mp4
+ @: V' a: t/ A0 j. z课时55 输出方式.mp4
1 j7 v( _1 k: n3 ?9 i* ~9 l课时56 误差计算-1.mp4
5 F8 S6 s# i7 S4 }3 y4 E$ x课时57 误差计算-2.mp4
- r2 O% m! E3 p Y! g/ u课时58 误差计算-3.mp4
# v5 d; N0 m7 v1 r) K( Y& |8 ` {1 Z# k$ k
07 随机梯度下降
) k6 z% b+ z' D) h! C课时59 梯度下降-简介-1.mp4 s8 ~- u; ?4 R& S. X; b
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
+ n1 T% O8 f/ L, N2 M课时61 常见函数的梯度.mp4, X4 ?0 z: N# E8 {2 w1 q' i. k9 x; ]8 X
课时62 激活函数及其梯度.mp4
$ ?; e. E3 @5 n3 _1 s* X课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
# w4 { s% q1 o' [2 ]# _课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
3 ?& k& J& x8 G) z课时65 单输出感知机梯度.mp4; r% n0 R; i$ @$ I* K# q
课时66 多输出感知机梯度.mp4
5 d( F3 S; }/ V5 S5 S5 r! H课时67 链式法则.mp4
: u9 k# x, h0 R: f) e课时68 反向传播算法-1.mp4/ ]- |* C9 \0 T
课时69 反向传播算法-2.mp46 {3 [$ y, e9 [4 h' s
课时70 函数优化实战.mp4
0 ]8 p! T3 i, _4 F& T2 O% N: ~; R# a课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
7 _1 n6 |* Y" T; Z课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp47 c9 U7 ?- r- t* t) H& A
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
8 [8 C2 L* ^8 z$ k/ [2 C5 G课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
# e% s- i. S( s) V' h, K课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
6 G$ S9 ~3 `) ?; h
3 U6 c0 j* |" h: @08.Keras高层接口
* u6 p, r9 L* o4 ~5 k课时76 Keras高层API-1.mp4
- W; ~! S6 s* B s课时77 Keras高层API-2.mp48 Q/ G! v+ m! J/ |9 ]9 O" Y9 J$ K
课时78 Keras高层API-3.mp4$ g+ [2 h6 ~+ {* B& m0 l; W
课时79 自定义层或网络-1.mp4
/ c6 a9 v$ ?" ?# Y( y课时80 自定义层或网络-2.mp4
& [. y, ^" l! Q- @& _5 u课时81 模型保存与加载.mp4
+ C, L# ?! m& [0 l$ |3 G. b' l课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp42 {+ X. ~2 ]& H, c4 ~) K
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp46 Q3 @) R2 j& v- E) ]; y4 V& y6 }& Z. A
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4( x" f/ r6 h: B0 d5 z
# C( @* I, n' R( a/ R2 X
09.过拟合! B! e& @8 z+ {! X* q6 s
课时85 过拟合与欠拟合.mp4* t8 o9 _' a6 K$ Z' T& d' P/ o
课时86 交叉验证-1.mp4# X% l4 S( B. C& j! F% j& T
课时87 交叉验证-2.mp40 y3 G, d0 I) t
课时88 regulation.mp4
# a. V/ s' r+ U; _课时89 动量与学习率.mp4
5 d' }4 R9 m4 E8 R6 J$ n& U9 _课时90 early stopping和dropout.mp4
# e: h2 P) k: b# |" M课时91 什么是卷积-1.mp47 b! `* C: }; n' ^
课时92 什么是卷积-2.mp4' Y( D3 G! p- K, k$ o
课时93 什么是卷积-3.mp4
/ Y: K" D" D/ |; s; @1 o( f* v课时94 什么是卷积-4.mp4
* E% O6 {7 Z6 ~6 K- w2 h课时95 卷积神经网络-1.mp4
5 H: ^+ C: J( a+ \# F7 L课时96 卷积神经网络-2.mp4$ k4 x9 m& s: _5 ~3 D7 t* j& ?. _& W
课时97 卷积神经网络-3.mp47 O% Z, l' v- V3 H, i
课时98 卷积神经网络-4.mp4. D: p2 k5 X! }
课时99 池化与采样.mp4" D+ B: I9 o. V3 Z w6 _+ C
0 f. T7 G5 k* N; z* \
10.卷积神经网络4 Y3 V3 V; O' o
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
! J/ A1 F2 S9 J课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4. }& Y6 E# f. ~) Y
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
9 _! F6 V4 u# N+ @* c课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp49 P$ }7 g8 ?7 c# n( S
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
t4 w! M5 N6 A5 D4 B课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
8 p" l/ R- i% F% Q* H4 Y$ ?课时106 BatchNorm.mp4
5 E) S" ]; d8 c2 Q& T0 V3 S7 y课时107 BatchNorm-2.mp47 ]- T9 N9 v; R
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp46 G5 ~" m. \! ]/ B2 ]
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4 B. \( L- ], I2 h- @0 |, f
课时110 ResNet实战-1.mp4
9 C4 W! P* l* l0 \; g" x8 i/ H7 F1 {9 n课时111 ResNet实战-2.mp47 W/ ]( G6 N* E& r
课时112 ResNet实战-3.mp4
) ~5 K$ @! e7 F2 {" [课时113 ResNet实战-4.mp4& @3 c. R; }/ c1 M
+ l r7 h7 }% W4 Y
11.循环神经网络RNN4 M0 J# y. {; X+ A
课时114 序列表示方法-1.mp4
9 c2 R! O& u6 r/ D/ m/ @课时115 序列表示方法-2.mp4
" Q4 ]7 M* p( D# A& @; V& J课时116 循环神经网络层-1.mp4
D9 ?: f0 V( E1 R8 K: W课时117 循环神经网络层-2.mp4
, U' q' u7 d2 @. }- G6 D# G课时118 RNNCell使用-1.mp4# I/ ^5 O$ z5 h# z
课时119 RNNCell使用-2.mp4
' l' c% ]) v7 I L5 C }课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
5 k8 I; d7 e3 t9 {: Y$ P f* f课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
s& z; b: P6 C( {9 @% X课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4. M/ S$ `7 E/ D4 T& S
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
% ]% h, x7 g: h" U( ]课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
' K; n) r1 I% g# F. z4 A课时126 LSTM-1.mp4$ C9 l, X: F$ J1 |
课时127 LSTM-2.mp4
8 n; _5 B4 C- M* u$ K课时128 LSTM实战.mp4+ `3 E, F3 c% q5 \4 B- W
课时129 GRU原理与实战.mp4' e, ]) f: o- s
! E" T& ?) B0 _& w7 R. [& c
12.自编码器Auto-Encoders* l' \5 I2 l% W, _* |; C
课时130 无监督学习.mp4
Q" o% y; S U6 X5 Q. Q! A课时131 Auto-Encoders原理.mp42 I+ f# B B3 @, w' H
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
2 m, b* w4 L: K8 Y# @课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
" E' o/ [: s- c& K V. x; K7 n课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4& \9 x) s5 _ Z$ Q$ L) Y! }: X
课时135 Reparameterization Trick.mp4
" p( h3 z2 s# y$ n- g' ~* _1 s课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4! F/ L3 e" r: ^1 g% e6 O$ ?
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4) {5 y5 t& q& T' Y3 c+ U
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4& u8 H9 h# O+ M# I2 |3 u4 }5 V
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp44 W: @ ^5 t9 ]" h: w. D
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
( G1 K+ A$ d# J. i* ]课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp46 y# M; _+ x; U: a' a
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
8 k1 ~ H& R- T! g+ O- y
. P3 _. \/ R- Y2 ^$ M; n% Y8 ?13.对抗生成网络GAN* w/ o0 t, b Y4 {- }) C% t, @
课时143 数据的分布.mp4
2 C# |7 l7 ?' g5 {# b9 T- T课时144 画家的成长历程.mp4
" z0 r9 s1 [8 P! `2 R, {课时145 GAN原理.mp4
# ?2 p) y* c, k6 K8 e, e1 L课时146 纳什均衡-D.mp4# R# d$ j. P: k
课时147 纳什均衡-G.mp4
- N" o! r% A( m9 y! R* n4 B7 q课时148 JS散度的缺陷.mp4! s3 r1 U; `5 j+ J9 p! `
课时149 EM距离.mp49 }$ x! P* R- x
课时150 WGAN-GP原理.mp47 L5 n$ v2 {- Z) w5 b1 p. h
课时151 GAN实战-1.mp4# z: \1 C/ e" {2 |( x+ U
课时152 GAN实战-2.mp4$ _ w. k9 |# {7 o4 j) f$ X; z: n6 l
课时153 GAN实战-3.mp4
/ J Q2 g1 g% {$ V) N* ~2 ^+ d课时154 GAN实战-4.mp4
S7 G7 Q D, D/ ^- K" {课时155 GAN实战-5.mp42 W' u1 L4 `, ]9 o& ?6 P
课时156 GAN实战-6.mp4
' @: d8 S1 L O0 {' [, `- A课时157 WGAN实战-1.mp4( _' p+ e% o# b3 _
课时158 WGAN实战-2.mp4
1 C* M# n3 X$ ?: \. Z/ h4 m
( |- N6 }$ S7 K. J: r5 I3 R% G14.【选看】人工智能发展简史
1 v0 X1 l% I: x1 @+ u) i课时159 生物神经元结构.mp4. T5 X2 T: N3 N, [1 ~$ T; r
课时160 感知机的提出.mp4
! s! K. v6 T& S5 W& G课时161 BP神经网络.mp4
4 d ~4 g2 I3 _) i5 ]& a, q P; C课时162 CNN和LSTM的发明.mp4# u) x4 c' X% V* W2 z; ?6 ?9 u$ \
课时163 人工智能低谷.mp4, R* l7 Q7 f/ {) {0 c# R2 l- l
课时164 深度学习的诞生.mp4
9 x: U' P P7 g; U+ ~课时165 深度学习的爆发.mp4
9 \" ?3 B* ~. O' {- F
+ Q# R( ^4 q, ?8 W' c- C7 u. ]# d15.【选看】Numpy实战BP神经网络. h8 a% a t2 v+ G, S& t
课时166 权值的表示.mp45 `9 ~$ s* o; o
课时167 多层感知机的实现.mp4
6 T( t& \# T$ n. |: ?课时168 BP神经网络前向传播.mp44 G/ P; o4 m! \! ?5 u% T9 P" G
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
- v) O4 T0 M @; J- e1 e课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
3 c9 }" w* ]; N V2 H课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
# d/ S$ O* b- c0 N* Q; }+ ]课时172 多层感知机的训练.mp4
7 G# n& b" q6 m6 J4 ^课时173 多层感知机的测试.mp4% U: e, G: O. i1 \9 R
课时174 实战小结.mp48 W/ i4 h) D8 t- ?
深度学习与TF-PPT和代码.rar( R0 ^! |( L K6 }) N
+ H, F7 o( C: g7 ^* R〖下载地址〗5 {) D. o) t, P6 ~, o
+ c% ?$ i6 _+ k B7 W; E) X
2 \. M5 C9 J( l# J; C% o, K5 r: G5 z2 c
1 o2 g6 V% S' U+ v----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
+ B) F$ `. B0 J- @& ~
5 L, w& F, k) ]8 U8 b8 H0 I% E〖下载地址失效反馈〗3 D- T4 w. @, q- p u 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.com3 V" C( \6 e4 a- y- i. B. M- I! c
" y+ ~0 e9 b+ W2 y% d0 i
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