深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 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。
% |' B) i; M8 }2. 实用主导，简单高效
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%。
# w" _% z: a" g/ B! K9 n! M& z3. 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。
+ b" H) l5 d9 O* }& H2 z4. 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。
2 G' f0 C; g/ S( u, R6 P+ F6 I$ ?8 S
+ x% S' X/ L4 L" X( A/ b5 w〖课程目录〗
01.深度学习初见
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
+ a  P1 R* ]7 t1 E1 \4 [! h9 V课时3 开发环境安装-1.mp4
, x" B' F( J4 d0 h; g课时4 开发环境安装-2.mp4
) Z7 n  }2 K- B: s
02.【选看】开发环境全程实录
, V' k8 R% L& J$ l" K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
$ n7 F3 A$ [  [7 B, ~课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
# O0 ^$ {" \$ U. z, U+ y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

1 G7 z( P$ b' U; s03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
5 e3 ~0 {6 F! k! ~( x课时13 回归问题实战-1.mp4
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
- F: R' Z7 }0 z& m# I$ ?6 A1 l课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
0 D+ U3 A: Q' v( P3 v' i课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
3 S  ?: k. ?8 g  E# G课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
) a( @/ O4 ^1 x2 u/ t课时22 创建Tensor-1.mp4
/ o: S  Z7 e- u+ p课时23 创建Tensor-2.mp4
6 ?# H- R" h+ l- }6 i, w课时24 创建Tensor-3.mp4
; S' q- a& ~4 |: u. @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
7 ^7 a8 D8 R7 e7 a" T课时28 索引与切片-4.mp4
4 N& D8 w$ k( ^' K7 O课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
9 i  G( u# ]' p$ n课时31 维度变换-2.mp4
' ?4 g, v( x; n7 G+ B' n7 f课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
7 m1 n$ }( Y- \) g6 W课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
4 p2 O, W3 B6 \& A! o7 }! 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
9 }) c  I7 T) _" v9 Y; ~课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

* Z/ r2 i8 U0 e6 m05.tensorflow 2高阶操作
/ ~( U  q2 ~3 k% X3 x9 P6 @课时40 合并与分割.mp4
3 |5 ~6 y) Z- q! M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
" y( M5 {/ r( f0 ~7 O5 y* w课时44 填充与复制.mp4
5 z5 K4 H# s& ?0 I& z' [6 m课时45 张量限幅-1.mp4
) s( i$ u& H) H+ u& i课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
) }5 e7 x: \" p- @' A4 n课时48 高阶操作-2.mp4

06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
) |4 |. a  E& L. O, _' o课时51 数据加载-3.mp4
" D, w% l* j# g) m! M4 t3 A课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
0 K: P& Y2 C4 D6 z课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
: y1 e: i& K9 L* H6 N: u5 ]) n6 d课时56 误差计算-1.mp4
8 q7 b2 d5 @# P; D  i+ I4 i9 i课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

) w5 W8 w1 S$ O1 H) s4 k  a07 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
9 q+ Z( U; ?1 M* s课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
. _7 ?- n9 c) k) m- p2 m5 Q课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
( R1 q: h( K" a+ }1 p) G2 M. }# v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
课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
1 T! E! M4 I+ X+ [1 q/ b7 Y课时70 函数优化实战.mp4
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
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
3 W0 K3 k& p# ?) A! n3 I- e' y, J课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
, @9 T8 n- Q* \( F
# H3 I# k0 X0 I! @* P0 h08.Keras高层接口
& m9 H1 L/ r2 U0 K6 i课时76 Keras高层API-1.mp4
& d: N/ n' s( ?课时77 Keras高层API-2.mp4
$ {  \" J+ g# e. W$ i$ }9 u, G" K课时78 Keras高层API-3.mp4
0 s3 g4 ?  `) D课时79 自定义层或网络-1.mp4
$ t  w" n, y$ s& x! U; s课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
' [; y% F( x" I% M) z. ~. |课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
" ]3 w% y2 r. x% L& G% y9 |+ `课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
, v; D/ q* r% s4 U
1 K% v8 `( j: r2 p0 e4 l09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
/ W! p/ r% Y" f: j  B2 T& {课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
' T, M+ M& t+ h& o, }5 b课时88 regulation.mp4
( v6 j- V6 w8 U课时89 动量与学习率.mp4
) o) `- y4 \; M8 N课时90 early stopping和dropout.mp4
4 ^7 e* U8 u4 k( T- K  ?0 e' b课时91 什么是卷积-1.mp4
2 q2 x9 x, y) B% o- H课时92 什么是卷积-2.mp4
4 y; G8 M8 ]8 ?: y) h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
: ~9 V) a- @* V) j$ O$ ^课时96 卷积神经网络-2.mp4
) D  D8 f! a& O7 [课时97 卷积神经网络-3.mp4
* p5 p" U8 L, O3 d- \/ F课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
! }0 h0 j9 L* }7 u6 ^7 O4 N
10.卷积神经网络
1 P) `; |$ C1 ~0 a$ M4 K0 j课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
" f% K3 U* Z1 I; D, I. b5 y课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
% u1 N2 c1 R3 Q+ W课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
, T2 O; l6 O/ @/ m- [) |& x课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
( A5 J! l6 ?8 w: G课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
$ @. N, C. T: q8 F+ j6 F- ^课时110 ResNet实战-1.mp4
0 u$ w! E9 O/ N8 N- a1 Z/ ?" i课时111 ResNet实战-2.mp4
# |( X" ?0 v4 E! b0 J6 _课时112 ResNet实战-3.mp4
4 \- _5 `' u2 W3 U. X# d8 h" z- \1 P课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
  I' |! q' J- }. a2 c( w! S! M% }% Q课时114 序列表示方法-1.mp4
! t4 T, H9 K" A+ i- M) J5 \" G6 Y+ ^课时115 序列表示方法-2.mp4
1 A( H/ l; Y5 c& n4 k& Q( X, q课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
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
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
* K2 l3 D! ?* z8 X# K( l课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
) i. m2 V9 _; P8 @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

12.自编码器Auto-Encoders
" y5 X* w$ D' Q* }* C1 @, G$ @& P课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
/ T) X4 t* m! E, U, ^  K0 o& @) K课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
4 I8 y6 i4 I1 L! @, m6 e课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
* i( ?9 B7 k# }# C/ a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
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
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
课时144 画家的成长历程.mp4
, B# V* C. r( }课时145 GAN原理.mp4
! n" o0 B% l2 K( Z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
* g5 P$ _1 a% N/ `+ e. h课时149 EM距离.mp4
) \' Q5 g9 E3 Q  D3 y2 s8 l课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
" B& ~, H; O' J课时152 GAN实战-2.mp4
' `, T% Z) ]3 Z6 ~$ X0 g" t课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
$ V2 U0 j1 ]" L. g7 R课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
, X; n8 P9 V5 c) c课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
* Z1 u# c4 e/ ~0 o课时161 BP神经网络.mp4
$ }' D! S0 @7 L5 U8 @* q5 b课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
" s. Q1 d6 g! Y1 X0 u2 E2 I$ |课时165 深度学习的爆发.mp4
# f* E5 z5 @+ V- f4 s
3 P" Z# D+ J8 Z) A2 j7 \& v15.【选看】Numpy实战BP神经网络
* u! R* ]# F+ X5 u7 t课时166 权值的表示.mp4
* Z1 t0 y3 O& ^$ z0 t: d2 F! n课时167 多层感知机的实现.mp4
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
* ^' {4 b: D( Q1 t8 u$ F课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
0 S% l9 S7 }0 p1 |3 f. P/ R课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
, X4 W- x* a$ J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
课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
7 H0 k+ c2 |3 I3 Z1 d7 [2 W5 U( D深度学习与TF-PPT和代码.rar
$ U2 h5 T; @' J* l3 b8 m+ J6 C8 ^
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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