深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
/ M9 o. U' I/ \5 x0 v1. 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。
2. 实用主导，简单高效
) B* s& i2 j! M5 M0 [8 x+ O( K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
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。
2 V. ]% d' I7 S: c4 M7 p9 B" c, ]4. 持续更新，永久有效
( w# D0 [8 U% @3 ~0 O) y" B5 |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。

〖课程目录〗
01.深度学习初见
/ O! a0 V& J4 ?) r( w$ ?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
课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4

7 q( k2 B* G7 c) |5 l5 z02.【选看】开发环境全程实录
' ~# u# R+ d/ E课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
' [# ^! B8 ?1 N. Q9 _; F$ D课时5 win10平台实录-1.mp4
8 M  A$ V* v, M/ x% j% p) Z3 K课时6 win10平台实录-2.mp4
8 _, t' r/ l7 P; ]3 p课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
! h! L4 y% b/ A  @, \0 N9 S$ y1 P课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
/ S5 w: h& H8 D5 w5 J* [& x课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
" ^( ~: _! j5 w0 y, Z% ^* B课时14 回归问题实战-2.mp4
' l$ P" W7 I9 ]$ @+ l, ?% f. w: D/ }, W( W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
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
, {, r, N" J+ S  M' Q/ a0 ~/ ~* z
04.Tensorflow 2基础操作
) [; i3 A3 R  W7 n  r( s课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ ?/ e$ d: y- V8 h7 B# p课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
$ _7 K$ u$ D  ?  s; o9 D* C课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
% }6 a; v. ]" s" C1 h课时24 创建Tensor-3.mp4
( |" u& H% h, `0 u% Y* B# p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
课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
' {& S0 ], d  j' g课时30 维度变换-1.mp4
2 d, v" D) Z7 @) u4 j+ f# R课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
8 B6 C$ H8 M: C1 ~课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
0 X3 P- \0 A0 [5 g& G课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
2 b! D; }; \; r1 v, l: H! Y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
# G' H3 r; i0 R  A3 u课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

- W8 B6 |8 c( u  V& q05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
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
& I- e  x6 X+ }/ D/ i# v课时44 填充与复制.mp4
+ M/ k2 ^' i/ p/ s8 \. {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
2 B2 s/ Q+ z7 b  g* E$ N
# n% R; L. z! l0 x06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
2 g8 ?# v  o2 ~1 v4 L3 N课时50 数据加载-2.mp4
3 D7 [3 _/ O( J: b( O课时51 数据加载-3.mp4
: I- F6 H" s# a: `7 u4 s$ R8 w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
课时56 误差计算-1.mp4
' ^3 D  t. U! |( W+ {- J; G$ |# x0 K课时57 误差计算-2.mp4
- V3 f' |; c. t# K课时58 误差计算-3.mp4
& X; O/ m" o9 C4 l
07 随机梯度下降
, D. y4 I% [3 P* [4 K, I; _课时59 梯度下降-简介-1.mp4
8 {* s+ u" |( t; M课时60 梯度下降-简介-2.mp4
7 D! t0 N! Y0 |( q5 v课时61 常见函数的梯度.mp4
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
0 j  `( H3 u$ j7 x4 m  B. D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
9 |/ Q0 q, L# i" q9 M( D$ |课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
/ J, r( O0 q* b1 ~* ^9 r课时70 函数优化实战.mp4
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
8 O% K! v, |  J4 i课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
( z% h, R7 W7 Y! f, o课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
3 Q/ \# h& H5 }$ T) P+ s' S, A课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
9 B) a1 c! [! a, v$ t: `课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
  I3 \( ^# q" R9 z
08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
3 M6 h- a" W8 W; w, P课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
& q. L5 M& e7 O3 B* P课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
, U9 j7 b- X/ O2 y课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
% P, w' C9 Y  @6 ~课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
5 X' t+ N# N$ N" M3 z/ S课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
; j" I% M) g' u: [$ N% x& X$ ]
09.过拟合
; Y# P$ C- Z0 ~- K* N" r) R课时85 过拟合与欠拟合.mp4
, G, v+ r) C5 s& ~+ _# w! K8 S课时86 交叉验证-1.mp4
' w5 c2 G; {5 L4 r& Y课时87 交叉验证-2.mp4
( a, l# Z& H+ H9 o" ?课时88 regulation.mp4
% o) p4 B% w! Z: U. w; _课时89 动量与学习率.mp4
* q! X! l' J5 F  l* g4 M% j课时90 early stopping和dropout.mp4
0 _2 i! D& `( Y课时91 什么是卷积-1.mp4
, [% l& p, T* c, ?6 Z课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
8 z- a) o  o1 u: |' h) Z课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
- c6 ^* Z6 X& L& p( g  L8 e; Z课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4

$ w6 j1 h+ z+ j2 E10.卷积神经网络
$ D6 {" u7 g8 q课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
/ o/ j) K# @  s课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
' p: A# X# Z5 `( R* g课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
, d) \$ N' m7 A; ]* D* h课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
6 Q1 X' S" g! d+ M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
& m. I6 @& A- J1 B- F6 P2 o* g课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
; t9 \) K+ d4 G4 I' k9 v课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
7 y+ S$ w( N9 Y" W7 g课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
! k4 R! {! j) W" U* v课时110 ResNet实战-1.mp4
& ?5 g, n. U! h9 M9 V* f5 p( S课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
* w& ~. X4 S7 \9 U0 Z  `( @课时113 ResNet实战-4.mp4
. x3 @5 [  U7 i; ?9 V3 S
- M! w9 A3 e& u3 f3 d2 d11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
) G( O4 l3 C" `# ~1 ]: a- E5 t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
  k, h# K; I$ D课时118 RNNCell使用-1.mp4
" t% E+ M# W6 N" g* c课时119 RNNCell使用-2.mp4
& q' y- m- G1 g0 O9 A) b' n5 a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
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
# C6 e- z0 V  u* ~# l( L课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
( v, l5 Z6 N' a6 k  t# R
12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
4 F: j' e$ Z3 s# |8 _" I  C课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
, U) h! t5 `3 f5 J; w& g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
, @. E- R! ^0 w4 F' S课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
0 r- M- O: k* W- H' Z. i6 c- ~课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
# l5 I7 k( Z+ ]3 C' l课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
( t3 B! g7 E$ i. J; C7 y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
2 K  q2 @4 T8 P7 M6 N* F课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
/ t- v! T, D6 ?课时146 纳什均衡-D.mp4
: S, b5 p! b! D$ ?课时147 纳什均衡-G.mp4
课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
, d! e8 W9 x4 Y0 F; {: n& h# [课时150 WGAN-GP原理.mp4
/ D5 q) m! k9 O3 C2 q' b' O' o课时151 GAN实战-1.mp4
2 B& R% e2 u3 V6 B5 B8 \5 Z; E课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
0 r* j( J3 a( k' T3 G# M, S' |课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4
2 L7 b7 F7 X; ~# {
14.【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
: Z5 i: `3 s. Y课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
. {) n2 P9 p' v) _3 b课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
; W7 e. d) U) S  i+ \- o课时165 深度学习的爆发.mp4

/ Y# o2 h" u& A" m3 u; k8 \4 [7 z15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
6 S( d( Y( d# S  N) S课时167 多层感知机的实现.mp4
% l: s: z5 P  Q) G课时168 BP神经网络前向传播.mp4
6 f3 ]& {' |8 b课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
& P1 e2 n1 M+ y1 k3 {/ Q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
" a1 j3 I6 |  U, j$ F课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
& J: t9 x+ _" t! h8 F. P深度学习与TF-PPT和代码.rar
; C8 `  P2 v0 @" x
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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6 R* k/ l( h9 i4 |$ t: S  D  cmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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