深度学习与TensorFlow 2入门实战

& d$ d  y% i) f- r6 |, f% q〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
1 Z6 h$ y2 b% P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
3 B! G% J3 }% z& k& M# p" @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%。
2 ^: |- ]- p( o& r8 B# l2 J) U3. 案例为师，实战护航
+ t( A. P/ O7 g; n4 ~2 r: n" R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。
& I: X0 j7 h* A/ K2 p: C2 q4. 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。

〖课程目录〗
01.深度学习初见
  p6 Y* O  J2 v4 o- X6 s5 m9 _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
- Y* m6 E2 e( F: f9 n. O7 j课时4 开发环境安装-2.mp4
) D) A( Z1 o$ ?2 G5 n
3 [) m" |- F: `2 r4 `2 I3 Q02.【选看】开发环境全程实录
& A$ U$ g4 K  m! A+ ?课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
* W( m) |" n; r3 i$ [; l课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
" t* |; \3 F+ r, W' Z# `+ l) \课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

' Y3 l: m. U9 L; b. P4 ^" g03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
  p* }( ^/ C8 R# F课时12 线性回归-2.mp4
( h  L8 S9 t" P) V, V% Z课时13 回归问题实战-1.mp4
8 G2 s! S% A- y% @& n课时14 回归问题实战-2.mp4
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
! L( b- X; ~' A4 H+ I课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

! L  l. G+ g" V& D+ ]: n04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
: K6 Q. {, }1 P4 h5 v0 d: Y课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
! A3 |2 a/ [% T, ^+ w5 A4 q$ o5 S课时22 创建Tensor-1.mp4
, v+ {* x6 B4 G$ O8 f课时23 创建Tensor-2.mp4
. _3 S+ A" O7 j  {+ A课时24 创建Tensor-3.mp4
. M, P7 V& v2 m# c* C. l: ]9 H课时25 索引与切片-1.mp4
4 p% A4 m0 o9 p' q) j7 Q课时26 索引与切片-2.mp4
4 R5 |+ }: d3 s  ?课时27 索引与切片-3.mp4
0 I+ S4 l3 o" i3 b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
# q; \7 H4 g& P+ T3 `% }5 ]9 n5 \课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
9 c7 A) S$ _& ?! v课时33 Broadcasting-1.mp4
. f. V6 x  I( y" d+ ?课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
0 w! o8 N1 G% _0 ~3 m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
2 N( n3 m! X7 h( c; s课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
  I/ _& g7 k: @9 w, ~- U
05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
- @2 q% {1 R2 u: d, v' k7 e课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
7 u% Z- l% d) x/ Y: @4 i课时43 张量排序-2.mp4
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

06 神经网络与全连接层
/ E1 ]9 k1 a1 V* G  h$ m2 T课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
' h5 y( o' c2 |( l课时51 数据加载-3.mp4
8 S: z( v  x% l- \7 s( d课时52 测试（张量）实战.mp4
7 z7 ^7 g. m- Y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
课时57 误差计算-2.mp4
) j# I5 f/ `5 P; m. w课时58 误差计算-3.mp4

2 X6 F& w. _! l+ O; Q7 X& v07 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
3 u# Y, X. f) q0 g$ X9 B* u7 w0 ~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
( o" Y" v& h, \7 _9 @课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
4 F7 B" ~& @% ?' e, a/ z* ]课时65 单输出感知机梯度.mp4
2 {5 x. `0 z/ O7 z% _6 T3 I( F5 Q. i/ {课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
! ]6 r5 b1 G$ a! m$ n课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
; i; w. V' x7 x, O课时70 函数优化实战.mp4
( I! L% I& O8 R! W0 i, B5 |课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
$ c$ `% ?$ H1 `1 I0 `! \8 |课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
: B- q+ K* X! \) J. a% a- E课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
, d/ I: u' Y+ T2 r& e" M课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
" k* A$ U8 _5 |3 U2 Z  ]3 @
08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
. d, u3 W' B9 T8 F. ~9 F' \课时78 Keras高层API-3.mp4
" C. J! @7 d" ~9 t" A课时79 自定义层或网络-1.mp4
5 s5 j/ U( e1 F' f7 K: K% @课时80 自定义层或网络-2.mp4
2 @& p3 @0 K: V: f0 D0 J6 _0 y课时81 模型保存与加载.mp4
  M5 T9 Y- Y7 C5 B# L+ D- o课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
6 @( Y/ o+ g8 T# _$ A: `课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
+ w- k8 s5 z3 T" P. @( B% A课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
8 j7 S- \+ T8 T+ j* c
09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
* y1 z; l3 S# }7 k0 x8 H课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
! ]# L9 D* n! p% t课时90 early stopping和dropout.mp4
  A8 s: ]& g% w. k! t课时91 什么是卷积-1.mp4
- p$ l0 a) ^: w; P8 n; l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
( z5 c: H& v3 Y/ J课时96 卷积神经网络-2.mp4
# s5 q0 w5 B. Z7 U: a) `6 L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
, N* z4 M8 ~2 F' E" R* P
; c, R4 P* [, b& @5 v3 p3 Y4 X10.卷积神经网络
% {5 {% d+ {( G! R. X- n- n课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
, [) n2 s: C$ c0 [$ q$ J课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
. r* Y* `' @/ ]7 A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
. e& b1 m) L/ `5 F, p课时107 BatchNorm-2.mp4
8 q0 u, C" ~9 H* U$ Q* d( g' {课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
2 g9 F# e1 y! d" Z8 |课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
9 R: y4 Z3 h9 a' b课时111 ResNet实战-2.mp4
- [, ^3 \2 w9 d) k+ z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
课时115 序列表示方法-2.mp4
& U' j: Q! K+ I2 L课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
: @) S4 d1 P7 X6 J! U; T+ @5 C' b' B课时118 RNNCell使用-1.mp4
0 K1 v! J# A  |* {& V3 V课时119 RNNCell使用-2.mp4
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
$ x; w5 w8 d) v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
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
& u3 y) g( v$ d+ J3 x+ r7 E* Y课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
- l  E! i  f- A课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
0 u4 w$ V. u* y课时129 GRU原理与实战.mp4

+ O3 K4 X# B( B. m2 o% u2 {7 Y1 A12.自编码器Auto-Encoders
+ L- h, A9 \( w# U0 V. `课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
2 A/ n3 z( ]! Z( ]: W% X$ {8 F课时132 Auto-Encoders变种.mp4
" A  ?  v; I# E" J8 c课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
1 s* R+ N, U2 O+ `2 h) f# J课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
$ x2 n) J9 o2 f3 }, L4 E9 R课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
, ?* R7 C5 g! d9 v课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
, L0 p) R3 \# i# t- V课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

- V0 I/ l6 D( ~" `( D: s13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
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
课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
# d, }$ Q  M( ~! B; ]% M$ ~! A课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
* j- ]) R; F% h* ^课时153 GAN实战-3.mp4
* j9 c$ I/ Y# k0 C. o' h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

3 K- ^4 u  ~: `- t4 V# U14.【选看】人工智能发展简史
4 ]" {, E/ }; h! x, e/ `课时159 生物神经元结构.mp4
' B; J" l5 U: ]5 Z& V( }. @+ d$ k课时160 感知机的提出.mp4
+ H: @. N( {  r. M+ N% U, Y课时161 BP神经网络.mp4
$ h1 Z' b' ]1 g3 @课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
6 H$ I0 p  `" k- p; x$ n4 [课时163 人工智能低谷.mp4
' N5 O) x4 t: m课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

6 m0 v% n, K* s4 y. ?; P15.【选看】Numpy实战BP神经网络
- c5 ^1 ~0 C  h7 s8 @/ C$ Y9 c课时166 权值的表示.mp4
& i! K2 I, b. W5 i5 W课时167 多层感知机的实现.mp4
% w% N# m) t# _  O课时168 BP神经网络前向传播.mp4
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
  v8 U+ F+ r6 d. X/ h, K9 ?# |+ f课时172 多层感知机的训练.mp4
- H+ V$ k. b6 a9 G课时173 多层感知机的测试.mp4
9 {1 N  p6 F5 j/ z. A3 w6 Z课时174 实战小结.mp4
! y4 z& Q% n2 [) Z# F5 k深度学习与TF-PPT和代码.rar

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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