深度学习与TensorFlow 2入门实战

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查看2879 | 回复7 | 2020-10-3 00:24:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
498115142.jpg 0 T0 ~/ x/ Q: ?" B/ O
〖课程介绍〗/ b0 R# z( v. ?' M* I$ |" s/ m
1. 通俗易懂,快速入门
0 @, k# n0 n0 J* I! U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。: v! T0 Q+ f' \) ~/ c' ^
2. 实用主导,简单高效) ]% K8 G* t$ }7 z8 a. Z5 @9 q- e
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%。/ u% V( v' w, Q) r9 B
3. 案例为师,实战护航( P$ F4 K$ D* V% d9 G5 e7 j
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 C, E/ m& X3 s! m
4. 持续更新,永久有效
0 J4 H, `, w& s; |7 a! D+ L/ }/ t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。+ L: {5 e' V: U5 Q; A* w# P0 t  m1 A: W

* u2 Q5 h+ P( l〖课程目录〗3 h8 [9 I, K) q* M0 L4 F- L- V9 n
01.深度学习初见
. e  a1 ~! i9 y: H, z课时1 深度学习框架介绍-1.mp4+ W3 ]5 g4 |, ?
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
( C* ^$ g7 a+ \1 Y. U" P1 K: o课时3 开发环境安装-1.mp4
! N" `9 R& q5 [) N' c课时4 开发环境安装-2.mp4
9 q% m, f" Z: e  U( Y- ^- t+ O, _( D1 A6 f  B  k) M
02.【选看】开发环境全程实录% j6 h6 A* U/ b' {
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4! u! O/ e0 O: T/ q( h
课时5 win10平台实录-1.mp4
8 B" z9 ?1 x+ h0 h! a* Y$ Q4 K课时6 win10平台实录-2.mp4
$ x( w; R9 N) U; T$ e课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
1 }- k' E% X3 t. e7 }, U: U# d: A  Z课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
1 r% ~, m( O8 q课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
- l: M. r" P2 Q" I5 }$ L: z) z# ?5 m  \! `
03.回归问题
" f; M0 `8 Y" H- k课时11 线性回归-1.mp4
6 S: M' O, v) ]. X9 }. m/ Z- z课时12 线性回归-2.mp4
( o; L. d8 `3 [& S7 O课时13 回归问题实战-1.mp4
9 G3 B6 c( I$ ]8 [) r4 W+ t/ l* O课时14 回归问题实战-2.mp4. \9 [7 z1 G( \2 g! Z
课时15 手写数字问题-1.mp4
1 V/ }8 ?5 R0 C8 L7 x. C# i2 `课时16 手写数字问题-2.mp40 m3 t' t; B; {' d$ B0 h$ ~
课时17 手写数字问题-3.mp4. k# o3 ^+ Q  i- z. f! x
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
- B; X* ?4 T6 U- H5 c课时19 手写数字问题初体验-2.mp48 v/ g8 X5 z' [. D
) D; l3 L$ E* x* F+ `5 w
04.Tensorflow 2基础操作% {% [. i( Y, I4 Z2 g/ l
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
! i- C% F6 F/ y+ A* M课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
0 v+ C" v# `4 j7 t$ M7 C" I! S课时22 创建Tensor-1.mp4# w1 k6 x2 Q5 E. ?. i5 |& F  O0 J
课时23 创建Tensor-2.mp4/ [6 L1 t* ~2 K6 E
课时24 创建Tensor-3.mp42 F. t# H; b, b. A
课时25 索引与切片-1.mp4
; N7 ?$ k- M/ ~  Q课时26 索引与切片-2.mp40 p; D% Q2 U# _; g4 ^
课时27 索引与切片-3.mp4
! T; r3 z5 \/ F- Z5 E课时28 索引与切片-4.mp4
& V% _% q, y2 r0 V; ^' C3 s课时29 索引与切片-5.mp4
8 I$ u( p/ D8 ^  C* ~课时30 维度变换-1.mp44 F5 [+ D, N: v! @# K$ T3 u' K/ N
课时31 维度变换-2.mp4) o: G7 z+ `; j/ `" W: N
课时32 维度变换-3.mp46 b0 ?& y, }- P8 k+ d: d2 X. `
课时33 Broadcasting-1.mp4
, G0 ~! d2 a7 _* B7 r课时34 Broadcasting-2.mp4, x$ `0 m' j; ~  ~
课时35 数学运算.mp4% \! E5 @9 f8 Z
课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4
  B: j5 v  b+ |+ `1 K5 S4 {课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp46 p' J# W0 f5 s" L/ V: w
课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4
: a7 H7 l8 o# w- ^课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp49 g, n+ l, x6 B9 w( h: w  ]* U

2 K' M' K# y8 y. Q0 M05.tensorflow 2高阶操作" b2 C1 @: Z% o3 e, I4 Y
课时40 合并与分割.mp4% W# d% Q, _' J
课时41 数据统计.mp4
8 g4 Q, R$ p' z' S: Z7 p课时42 张量排序-1.mp40 ~8 p& M  K+ z9 s( M# B0 @' z
课时43 张量排序-2.mp4- P  B3 i8 ?& D; X- M$ H$ l- r
课时44 填充与复制.mp4
( d4 h( c8 q# Y, |" M1 R课时45 张量限幅-1.mp4
8 ~, @! j6 T- u5 N$ z课时46 张量限幅-2.mp4/ Y6 N& G( q: A. ]  Z
课时47 高阶操作-1.mp42 }- |5 m' l' Q2 A% M
课时48 高阶操作-2.mp4
) L* V7 D0 ]" b7 Z& R
" L) k  o( |. t) F) P5 M06 神经网络与全连接层5 s; C5 Y: B' N
课时49 数据加载-1.mp4
( W% P% O! n1 C8 H课时50 数据加载-2.mp4
9 e* J! |: ]* J. w课时51 数据加载-3.mp4' I) N; k' h  W6 ?9 F
课时52 测试(张量)实战.mp49 y2 e6 h) q4 z7 @& X
课时53 全连接层-1.mp4# g  }* }& d/ e: \
课时54 全连接层-2.mp4: \! u% b1 i$ `( c/ k% O
课时55 输出方式.mp42 u( m% u* {* ?6 S: S+ K9 \+ {
课时56 误差计算-1.mp4
( Y- H2 h5 b. e' L) G课时57 误差计算-2.mp4  g! s' W+ i* i: r7 ], f
课时58 误差计算-3.mp4
! `; O% `2 @1 H1 U6 Z7 ]# ^8 }0 r* S( N3 g9 \: c
07 随机梯度下降
% W# u7 y7 _+ h( @4 D课时59 梯度下降-简介-1.mp4
9 i4 d9 X& v6 K) ]2 v课时60 梯度下降-简介-2.mp4
+ u1 x2 c* n7 D; j+ Z课时61 常见函数的梯度.mp4
- f3 I$ @* n- [; f; z( X4 P$ e课时62 激活函数及其梯度.mp4/ ]3 @# S9 R/ i8 m9 c
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4$ t' Z( q( k1 ]$ Q
课时64 损失函数及其梯度-2.mp44 h* E5 H% V% J" ?/ n; p- u
课时65 单输出感知机梯度.mp4
8 L9 v: q4 f* D  f课时66 多输出感知机梯度.mp48 Y$ g# E; T9 N0 B: K/ [
课时67 链式法则.mp4
( P$ \2 ]" R9 J2 c  t) p& y课时68 反向传播算法-1.mp4* `1 [2 D, i2 C4 w
课时69 反向传播算法-2.mp4
+ @* ~% ~$ D3 r* V( o: O8 E$ w课时70 函数优化实战.mp4
* R5 D& `  i+ s' K课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4
+ F' G) s7 L9 O7 o3 ?# i课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4& O; u* _2 P$ N# o! D) i1 N1 ~. q  n* k
课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4
- j; |( x! q- E4 s/ O& Y8 _, z课时74 TensorBoard可视化-1.mp41 Y$ S1 {  z$ {" R
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4+ j. o1 e6 @: p( f1 v

$ }7 W$ j' B; B/ T08.Keras高层接口% Q  `  {0 x: C4 R& ^
课时76 Keras高层API-1.mp4
. P, @5 \4 p4 y课时77 Keras高层API-2.mp4" h, ]6 c; P+ B% J" f# k
课时78 Keras高层API-3.mp4
! y) ?6 Y3 U+ K6 {5 s7 G课时79 自定义层或网络-1.mp4* s2 h. u& z2 e3 ]
课时80 自定义层或网络-2.mp4
/ M( S* W8 n6 }0 E2 J7 D6 a课时81 模型保存与加载.mp4( c1 F& h. W0 a/ i4 o+ G  n
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp41 k: u1 |. N; b. [( p+ X
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
7 [* L2 e! ?6 _5 u! g课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp45 [0 v5 ~0 B1 T
. `( n4 C4 X- `; B* O) |# M& u
09.过拟合( e" n* u& f, K5 X( @
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
2 U% }  z% M$ x( k课时86 交叉验证-1.mp48 Y$ H  w9 `( |5 y
课时87 交叉验证-2.mp4. R. }: @1 V' M2 y8 _; j
课时88 regulation.mp4
- Z6 ~* R- N+ E( f1 x* C6 P课时89 动量与学习率.mp4  D- e( y& ^/ C0 W. @1 `, w" ]
课时90 early stopping和dropout.mp4
5 t! t3 G: C- ~8 M, m课时91 什么是卷积-1.mp4
" Q! L( `1 [) m# Z! I" R课时92 什么是卷积-2.mp4' J+ f$ [$ o% n# w( S, e
课时93 什么是卷积-3.mp4
6 u4 m& v  f* Y; n1 a4 Y课时94 什么是卷积-4.mp4+ e% ?: s- N( D. `% j1 K1 d
课时95 卷积神经网络-1.mp4
5 E# r) F' U4 P课时96 卷积神经网络-2.mp4  U" h9 p4 k) T5 j
课时97 卷积神经网络-3.mp44 n+ T/ s: `. Z( g" f$ j
课时98 卷积神经网络-4.mp4
6 b) j4 ?! f) s4 F: Q! V课时99 池化与采样.mp4
/ w3 \/ x) k; F7 ?
: J) `" E4 Z3 o6 A. t10.卷积神经网络
2 w7 ?" A) |) m7 J/ n" G- N课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
+ t4 M2 s" H. O: M: g课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4$ w3 V$ r8 y- c, S. h  m
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp47 Z" T2 b' p% U7 |1 {0 l' d+ M; l
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
- H, Y- h) ]0 E8 T+ J  L7 {课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
2 @0 C0 s- d6 d1 e课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
, h9 A+ ]% g$ Z# f" X# X! P2 w课时106 BatchNorm.mp4+ p2 r( o1 o& |$ l- I
课时107 BatchNorm-2.mp4  a0 p8 @$ I2 [) U4 X
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
: z$ h8 y* A$ r% }" u5 m课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
6 I5 c" K" z! M& [6 J% ^6 B  {8 e2 H课时110 ResNet实战-1.mp4% b' N( S0 x0 z) V7 T+ a
课时111 ResNet实战-2.mp4
. s7 u" r$ ~+ ]% F/ Q$ y& j  `课时112 ResNet实战-3.mp4
; j% t5 |$ A! }& {2 o% b课时113 ResNet实战-4.mp4; M# W! Y  n# a% k$ [* E- a

- {8 c! q$ V' g' }11.循环神经网络RNN
5 H- h4 D7 g5 e, _) z课时114 序列表示方法-1.mp4' E4 t2 l: U1 c- b) q
课时115 序列表示方法-2.mp4, T& k3 w9 A' e& `
课时116 循环神经网络层-1.mp4
3 W1 q0 ~" |& ?, g9 P* P5 a课时117 循环神经网络层-2.mp4* }0 n! h% _( F7 D3 m
课时118 RNNCell使用-1.mp4' h. q- f. G# y5 m; ^3 b
课时119 RNNCell使用-2.mp4; a/ z9 W, b3 ]- b9 j
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
3 \! o! [4 \) ^+ Q) A8 M课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4# |$ P4 Q8 H0 P0 h" G
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
7 c% l1 [" W0 ]4 V4 r+ ^, [9 w4 `; l课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
9 X8 Q7 e- i) }# k, T4 h课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
( F( q: C( q* V8 Y( I" W# d* J, @课时126 LSTM-1.mp4
/ I6 z0 [8 u  Q5 }# @) }! ^课时127 LSTM-2.mp4; Y! q" e7 ~3 e4 S& P6 b
课时128 LSTM实战.mp4
3 B  w; Q) }, d: ~+ E/ p课时129 GRU原理与实战.mp4
0 a" m# ?5 L4 ~: H( E0 Q! i) O, Z; \* w/ m4 [! c
12.自编码器Auto-Encoders
& _1 a$ C& B( F% ~5 V+ R7 X课时130 无监督学习.mp4
6 p$ C0 p7 H, k* `5 P3 f/ O课时131 Auto-Encoders原理.mp4' A. e# G0 N. T- Y" T
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
1 D. h( a- K9 H3 M8 P8 N+ Z$ m6 w课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp46 j& X/ T- a5 F
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4% {( Q2 R9 p- |. [. j6 ~; `" `
课时135 Reparameterization Trick.mp4
& w3 j0 a4 k& ~4 R9 i课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4& i, q5 Y, ?8 N- _& c+ E, t8 ~
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
0 B& ~2 b& P1 m8 b4 d4 g: `课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
4 t- V* l# T% r$ C( h5 V课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4$ a) m  [0 v. y; ^8 G# j
课时140 VAE实战-创建网络.mp4' G% v& u4 f- V/ t" L2 e4 }3 g
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp42 e- F' a" z3 v- V  P. ]( ]' ?; H
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4: w1 J+ p% ^9 s/ ~7 |( u
0 C9 L0 ^# y, U7 b! ~
13.对抗生成网络GAN( c1 [5 U6 ~  B" _
课时143 数据的分布.mp41 [5 A% D  @3 s# [4 L3 Q
课时144 画家的成长历程.mp4
' g% O% C# k/ |& r- A' G3 @课时145 GAN原理.mp4
* u/ i8 G+ _" r* l* Q  H* _, {* f5 _课时146 纳什均衡-D.mp4
" y- J" E+ e) ~2 [6 J! m课时147 纳什均衡-G.mp4/ y+ G- Z; u9 d9 z0 V
课时148 JS散度的缺陷.mp4
) @& Y% c7 ~' p, O& Y$ p& A课时149 EM距离.mp4
, u* a$ o# N9 b0 t$ b* `课时150 WGAN-GP原理.mp4  N/ _8 \, ~3 K& o" o/ M
课时151 GAN实战-1.mp4
/ j5 b# e* C9 C( M. J课时152 GAN实战-2.mp40 c2 i5 f  r/ m
课时153 GAN实战-3.mp4
7 o- p8 q2 x. y/ x" [课时154 GAN实战-4.mp4
, y* i' D$ C; @* X" K  T6 h. P; _课时155 GAN实战-5.mp40 q7 J, a, }& C* r* ?& r
课时156 GAN实战-6.mp49 t5 _0 K5 h3 V; b$ M
课时157 WGAN实战-1.mp4
" H6 O* l- P4 q/ z% [" Z课时158 WGAN实战-2.mp4
- C* K) ]1 f. s5 N& I
$ X2 ]" @' k$ s7 }, y1 ?0 B6 D* }14.【选看】人工智能发展简史
& _" G9 g# @, D5 A9 D0 h6 _课时159 生物神经元结构.mp4
, {/ s. J3 P- ~. r* I+ Z1 ?9 \课时160 感知机的提出.mp4+ v; a3 ~3 Q: a( A8 g) e5 [! R
课时161 BP神经网络.mp4
7 `0 S* v7 e1 i( q7 c4 N课时162 CNN和LSTM的发明.mp4. D" P, j7 [3 U/ f5 W
课时163 人工智能低谷.mp4
! `3 c3 _; e( P# S课时164 深度学习的诞生.mp4. b6 ~  O& G" |8 ]' k9 T
课时165 深度学习的爆发.mp4$ g+ e' ~5 K6 r4 L5 Q: P

0 K$ f: n+ q" [; m15.【选看】Numpy实战BP神经网络
3 y4 @. V! K( W2 U8 @课时166 权值的表示.mp4* [1 t6 d6 c  e
课时167 多层感知机的实现.mp42 }1 [# U5 Z4 T1 o7 B
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
- ?/ g% q0 }7 t5 e4 X  t/ |0 E- O课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
9 M! {- d/ }5 o" f9 c9 [6 Z9 ~( _9 M' n课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
9 X2 ~+ E, p) q6 y课时171 BP神经网络反向传播-3.mp40 h/ p; I+ B6 G! U
课时172 多层感知机的训练.mp4  K& `" g  t" K0 ~
课时173 多层感知机的测试.mp4
- O  k& o1 d& H" p8 F* m: u( P  g课时174 实战小结.mp4
! I+ y% n& t9 ]% H4 m( |# x深度学习与TF-PPT和代码.rar
) P. ]7 b2 v5 l) r- J6 Z" @+ Q! l0 O" w5 n, N" `6 \
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ustc1234 | 2020-10-3 09:44:19 | 显示全部楼层
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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-10-10 06:47:52 | 显示全部楼层
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5 Q6 R* w* p( c  F6 G: A, imodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者4 l( I" k* t0 K! _: Z' L' V$ s
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ace2fjll | 2022-10-20 21:25:15 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2022-10-21 08:44:12 | 显示全部楼层
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xiaoyou | 2023-2-10 14:43:28 | 显示全部楼层
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zjq1146715290 | 2023-12-17 05:55:02 | 显示全部楼层
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