3 I# t) e/ e7 V0 B〖课程介绍〗
5 X3 | {8 d* f# N, T1. 通俗易懂，快速入门
: n: t4 D& c+ g2 R- R- ]. `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。
' l% j" ?7 x& J( \, p2. 实用主导，简单高效
, [1 |- Q3 Q6 |+ T8 k2 L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%。
8 `2 P: Q) l1 S) X3 C% d8 A1 P3. 案例为师，实战护航
8 s) k8 h. t6 w0 T4 K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。
# v7 F) R0 a" a2 I( ], [4. 持续更新，永久有效# |: [; ^7 l* n* d
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。
7 F, h( e5 \2 v8 U* }3 k3 U
0 y9 F( C8 f @; ?〖课程目录〗
# d5 r, F0 t+ { d6 {01.深度学习初见8 ]! [1 O- H/ A% E
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4! b# G7 r- _, q7 l* C2 f
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
) i5 ?. e* n% t% b- n9 E0 }课时3 开发环境安装-1.mp4/ Z2 J) x& ~5 `! ^7 Y
课时4 开发环境安装-2.mp4
3 i5 C2 I# N$ ~9 [% H# R9 k, |
1 u) Q' b; Y# Q02.【选看】开发环境全程实录. f- G* }! m( K/ y* y7 d
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4) f$ U8 b. h# a) j% ]0 X4 e$ r
课时5 win10平台实录-1.mp4' p2 i4 ` V- u U
课时6 win10平台实录-2.mp42 t6 @1 f* X# ?1 I9 B
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
s; n0 C _8 N M课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4' b+ d5 O' k3 D: @
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
' b3 R( O0 y- A( t+ C, _% K+ @% d: R2 p$ F4 K
03.回归问题, a- q: w7 M7 r9 T$ ]5 l
课时11 线性回归-1.mp4
8 g" o6 {8 Y4 f6 }3 j8 G课时12 线性回归-2.mp4
% |' _* x0 ?5 V课时13 回归问题实战-1.mp47 a% ^, M0 K5 S8 G) k2 B
课时14 回归问题实战-2.mp4
: O. N! S) s2 F4 o1 }6 y3 y课时15 手写数字问题-1.mp41 y. Q4 ]1 q; l9 Z8 z
课时16 手写数字问题-2.mp4
5 Y! }3 d- n8 F课时17 手写数字问题-3.mp4
# P9 P5 {: h5 D$ t' k2 i0 @ A课时18 手写数字问题初体验-1.mp43 `6 x; d. a# O4 W/ j [
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
1 ~8 W: T1 i2 b# B+ ?, E3 @" V5 W3 ?) G
04.Tensorflow 2基础操作* [1 o; C6 q! h
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4; r. Y$ p2 A# p5 R, P: ?; m" r
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4* U8 m% [* l: Y$ Q/ i0 B5 o: o% I
课时22 创建Tensor-1.mp41 |0 j, ~+ o" } K, Y
课时23 创建Tensor-2.mp4
: U/ B9 ]; I! ]课时24 创建Tensor-3.mp4' s. r1 |6 u6 }( S+ m, P! B
课时25 索引与切片-1.mp4
1 B: [, F0 h; Q) R( L. N课时26 索引与切片-2.mp4
7 D" Y, b( \- _" m# f课时27 索引与切片-3.mp4
# o) e' ]9 `) G3 [( N课时28 索引与切片-4.mp4
$ ]' b: [. N' p' G2 n, p. x课时29 索引与切片-5.mp4% W1 G# e, n: Y w+ X# T) F6 q/ D3 M
课时30 维度变换-1.mp4
4 Y9 \5 o+ {/ ^* k! }/ Z课时31 维度变换-2.mp4
* a) {6 Z. W0 c! g" S课时32 维度变换-3.mp4% W, K: G8 H- H, u' ~- M& W
课时33 Broadcasting-1.mp4; k$ @: F. S% K! F' K0 J: X3 z
课时34 Broadcasting-2.mp40 G8 t4 { ~- ~4 Y2 m
课时35 数学运算.mp48 U' H0 |& o( t; X. ^0 ]1 f
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
1 i4 L v1 @+ F5 H" m$ }课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp46 \3 `3 y4 l" z/ o1 p+ {+ V2 [7 N
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp44 f8 N- o% g P6 i1 \
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4- Z/ }2 s( h' V
8 m0 |8 I6 k- G! K
05.tensorflow 2高阶操作; G% H" |# b8 z/ P
课时40 合并与分割.mp4
4 t, l( e: _, Q. Z" d. l- W课时41 数据统计.mp4# G1 E" M8 F! o) Z* u3 i
课时42 张量排序-1.mp4$ C4 ^3 r' [" f
课时43 张量排序-2.mp4
3 }# n2 a! h+ z/ R* k4 q课时44 填充与复制.mp4
" E5 D/ N \- [3 d( n课时45 张量限幅-1.mp4
; C2 Y( r2 d; [" ~) o- \$ S' X课时46 张量限幅-2.mp4
: }, t: _- z' i8 c, N' d9 J课时47 高阶操作-1.mp4
; n: I( g" |8 x" x( N9 M$ O' _课时48 高阶操作-2.mp4
! ^/ X+ x X6 @2 ^: s. w" m
) A' _6 F9 X' F/ M06 神经网络与全连接层
5 W( G* s7 f" h+ U课时49 数据加载-1.mp41 H) J& E: D5 I/ S- W# C4 p& i0 Q4 c
课时50 数据加载-2.mp4
+ K6 K2 ?: U2 H* Z% \2 f: E! m课时51 数据加载-3.mp44 ^. o3 Z. J% L+ |4 C
课时52 测试（张量）实战.mp4+ N8 n7 j7 i& B, M4 f; j* X. V
课时53 全连接层-1.mp4$ }7 o+ \8 ^# G c7 ]! P
课时54 全连接层-2.mp4
4 Z. y+ B% N: E课时55 输出方式.mp47 W: @: r$ E- e: M- t2 w$ A
课时56 误差计算-1.mp4% V* E9 a% n; h( C
课时57 误差计算-2.mp4. W" E2 A4 V$ ?' H! w, Q) n
课时58 误差计算-3.mp4
3 k' s' Z4 _& L* l. X0 i
$ Q1 k6 ?. O8 y; g, T07 随机梯度下降
% U/ m. b3 |9 i1 ^课时59 梯度下降-简介-1.mp4. z4 ^$ m# i2 }
课时60 梯度下降-简介-2.mp4' `9 {+ L' T+ b$ V9 h2 D
课时61 常见函数的梯度.mp4
3 \' Q! |: J# Y课时62 激活函数及其梯度.mp4
j8 t- d: D2 E {& C4 O) M课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
" @' O$ {% G* A# n# B# S课时64 损失函数及其梯度-2.mp47 D( n$ C* k0 @% p- V
课时65 单输出感知机梯度.mp4
$ g9 D; O; i7 v) `课时66 多输出感知机梯度.mp4; X0 H! e# @+ }3 z4 Q* a6 ]
课时67 链式法则.mp4# H& D" ~& K3 v: I. B
课时68 反向传播算法-1.mp4: |5 `; V! }; u- j ~4 o3 W
课时69 反向传播算法-2.mp4" u* V% S8 r. r$ W; z
课时70 函数优化实战.mp4
: k) o7 ~- O# X$ O a课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
$ b( r% j$ {3 O: ]课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
& T9 q! H1 g# g课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4 d8 O7 [+ g4 a! C& v. T* I g
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
4 E) Y! L9 _9 G" X' R$ r" m! L课时75 TensorBoard可视化-2.mp41 ~- h# o: k# u" y' p
) S. ^" ~2 B# l6 B
08.Keras高层接口3 T9 j* ?2 ]& N0 j* u2 Z9 S; O
课时76 Keras高层API-1.mp4- W% V% s3 }7 Y
课时77 Keras高层API-2.mp4
4 i" s S, |1 \' h0 p. E课时78 Keras高层API-3.mp4
+ S1 q" J! L5 |3 d8 U' l8 c, ?课时79 自定义层或网络-1.mp4+ }" D0 `" x) [$ v$ v( J
课时80 自定义层或网络-2.mp4
8 D, s. U* y I+ h: l0 ?3 O' q+ W8 {课时81 模型保存与加载.mp4
9 B H7 j! v% ]$ b V g7 m% o0 g课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4- V5 u$ R/ c" j6 l% P/ v3 b
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
3 a' S$ \& i* U% r5 V+ q课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
( x8 [& @4 A: J0 f
( @# j* i6 v3 b2 q09.过拟合
& v" L5 w. k& B9 m6 Y* h) I课时85 过拟合与欠拟合.mp4
2 d" l* `6 T x" l' `. ]课时86 交叉验证-1.mp4
% b. k& h! G1 T( P8 \ Z% g课时87 交叉验证-2.mp4
) b# B$ S3 s& S# r" ^3 e( d% c课时88 regulation.mp4. x/ d- D H7 k. z! T* A$ V& V z0 p4 Z
课时89 动量与学习率.mp4! B$ @5 f0 K7 v3 S
课时90 early stopping和dropout.mp4. l! W) ^9 M( V, @1 [- X% `
课时91 什么是卷积-1.mp4
( |+ k4 o$ l8 i+ Y课时92 什么是卷积-2.mp46 ^- a; X x0 L2 V, ~0 Q
课时93 什么是卷积-3.mp4
! P, p6 [9 M# k; c+ W8 G% {2 |课时94 什么是卷积-4.mp43 p* x2 H3 m7 L2 V0 v1 u8 G
课时95 卷积神经网络-1.mp40 H1 B. z1 f7 g
课时96 卷积神经网络-2.mp4
" t. A( d6 u; n6 x课时97 卷积神经网络-3.mp45 Z- f9 G" F7 t$ P
课时98 卷积神经网络-4.mp46 b. P) B7 I& Y& c
课时99 池化与采样.mp4- Z* ?* I* E8 C: z$ G
3 o) `2 d3 }0 j( E! m+ V
10.卷积神经网络/ p$ [5 d* E ^! \' { i G
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4, B3 G9 Z2 P3 N( E8 l
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
7 \" A# k0 n7 A2 O课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
: p# c5 h, f: a: R8 _/ e3 {课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp44 u( Y1 C" e- b# \8 b# W5 p9 L7 t
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4! N! h0 i! n" F
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
5 u; g7 ~" B$ V9 | U# B# s$ b课时106 BatchNorm.mp4
4 {( X( {/ v7 M4 ]课时107 BatchNorm-2.mp4
2 H% F8 n; a$ a2 s6 A6 }课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp45 u2 S U. ^. e8 \ y
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
, f: m- L. ~) Z' [课时110 ResNet实战-1.mp4% A0 Z$ L; [& E; Z( n. n
课时111 ResNet实战-2.mp4
; k" Z; l' R, K2 \: c |% L, ?课时112 ResNet实战-3.mp4
2 ^/ l; {! V3 u# `课时113 ResNet实战-4.mp4* I7 b- z) t* R" a6 X9 q M9 J
% H4 R9 D* n$ U% L. c
11.循环神经网络RNN' s+ h- E2 d* }) K) L
课时114 序列表示方法-1.mp4. d5 Q7 ~! @2 ^7 k3 `, F6 ~
课时115 序列表示方法-2.mp4
0 B( `. ?, k5 d4 I5 |8 v/ B( u7 R- W课时116 循环神经网络层-1.mp4
# e: Z( X( V% |( J! j) M. U课时117 循环神经网络层-2.mp4, ?% V* T5 ]. t Z1 x
课时118 RNNCell使用-1.mp4* K9 D, t6 M! a& Y1 j) e
课时119 RNNCell使用-2.mp4
6 Y7 C1 Q# L8 Y( |+ I( o课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4" g. f6 I# I5 [6 G& E! V
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
% e9 W/ E: b# q4 D; O/ s课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4. J: n& _; S) b4 a6 O/ n. {9 V% Z
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4% A) n% c) [. O" c9 d s3 `! y' y
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 b- |2 \) h, C U
课时126 LSTM-1.mp4
) y# t; y5 R% y. A7 d课时127 LSTM-2.mp43 F K, o" u! ~, C; N5 r/ ^) }5 E$ S
课时128 LSTM实战.mp4) ?8 {/ ^' Q8 q: Z9 m% U
课时129 GRU原理与实战.mp4
4 D* M Z$ `: E/ k* ^
- u2 n7 ]) ]: h5 H9 Y12.自编码器Auto-Encoders
. X' G, { h+ o W! ?* @课时130 无监督学习.mp4
4 e$ z% u( g/ q$ R! b8 }0 `& W课时131 Auto-Encoders原理.mp47 t4 O0 e4 u/ V2 }! Q
课时132 Auto-Encoders变种.mp48 B0 O( I l6 M/ J
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4! }( u- w4 V* d
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4, X% V6 ?: x; {' ]( u. I; q i- S4 c
课时135 Reparameterization Trick.mp4 l- Q5 V5 f0 r; K
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4& ]5 d6 e$ l& e. |8 Y( r/ n0 C+ ^0 {6 h
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
. h& m+ \8 d* d0 k6 s; F0 u, F* Q课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
+ d! i0 i/ j, f- X! n( \课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
( o+ c2 l8 V2 v! U# U' f% \ a课时140 VAE实战-创建网络.mp4
+ x( e5 U- o1 S" U2 I# P3 r课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
4 E% t# Q) R5 P" g6 G6 U4 }1 |, p课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
$ h9 W" c) \; {0 j+ R- {+ k# o/ h5 K
13.对抗生成网络GAN6 l0 Y$ z' b4 R3 w. J
课时143 数据的分布.mp4) S0 }6 y. q# P
课时144 画家的成长历程.mp4# l) }) k7 A: y' l9 U9 }' g
课时145 GAN原理.mp4
# t0 B& H8 J* w) f/ A课时146 纳什均衡-D.mp4
& H* ]. H3 n+ X& }9 U课时147 纳什均衡-G.mp4% C0 X# M7 E4 {6 C4 z4 N0 N
课时148 JS散度的缺陷.mp43 m) m6 _7 m8 B
课时149 EM距离.mp47 R/ n2 H6 H2 v2 ?" X
课时150 WGAN-GP原理.mp4# V( h! `* ] M0 g. U: n& `$ K
课时151 GAN实战-1.mp4) ]+ _0 N' Y; |3 i3 `
课时152 GAN实战-2.mp4, [* D) X( T, ^ s0 G
课时153 GAN实战-3.mp4
$ k$ F5 t0 T6 c" l+ P: K课时154 GAN实战-4.mp4
5 V# S6 i$ q8 _; o/ u6 c: P课时155 GAN实战-5.mp4
. W3 {5 z. V7 z2 R4 d( p: Z$ e课时156 GAN实战-6.mp4
$ l; e+ u) s, D: X; }& a课时157 WGAN实战-1.mp4
$ a5 ]# \9 N* I3 x' J课时158 WGAN实战-2.mp4
5 ^( `, w, w# \, l
. n Z9 U$ H5 e* \5 _14.【选看】人工智能发展简史
( u% p9 r, p1 I) d" l: w. I+ R9 ?: v课时159 生物神经元结构.mp4 U; R" T. I0 w3 }! [$ n% U
课时160 感知机的提出.mp40 S( X& z, ?) {5 Z3 L5 m
课时161 BP神经网络.mp42 y1 @, p+ i: l4 a' [/ s R7 P
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
/ w8 F# Y) E: ?3 G6 U课时163 人工智能低谷.mp4- }& {- I* K% c! N( s7 h- x/ T8 v
课时164 深度学习的诞生.mp41 a' g! f+ e/ I$ G/ g: q+ i( s# g
课时165 深度学习的爆发.mp4
, Z& t' c3 X# k
, K2 C- _# E* q" g15.【选看】Numpy实战BP神经网络
% }7 |: [2 _& u9 y9 s课时166 权值的表示.mp41 _* B" f- y0 E2 Y
课时167 多层感知机的实现.mp4+ t' ?$ O; A& {
课时168 BP神经网络前向传播.mp41 A& l$ D- y7 e0 K( t1 l: k
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4, Z; @& p* t! ]6 A. o/ H
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
% s/ O `) z8 v" r2 U课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
3 g( Y, b! |. l3 |! D g课时172 多层感知机的训练.mp4, Y ]7 v7 J( m) R( E
课时173 多层感知机的测试.mp4% z3 Q5 E- N8 g$ {" h- y
课时174 实战小结.mp4
2 y$ I0 D: o( L3 F4 y& w深度学习与TF-PPT和代码.rar
( i5 M" K6 Z; u! z3 W7 u9 F8 L4 [' h7 ~) h Q5 X
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- [# b8 E" O- V! X9 ]
% f- P6 |; p- r" r1 }
) m6 {0 \% B8 W% o) \$ q. [
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6 r. c# X3 P6 [$ f# I9 T
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6 i2 H" H/ y& L
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