2 ~2 a2 }1 a" L4 J6 @! [〖课程介绍〗
( S, X2 ?: P* y% u9 _1. 通俗易懂，快速入门
3 D' Y* ~7 n2 }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。/ s K; J7 R1 z
2. 实用主导，简单高效" g4 l) x( x0 C- Z9 [: ~2 C
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%。+ y8 ]3 f. ~( s3 ^ r" U+ I
3. 案例为师，实战护航
/ Y! t: b1 f @ s; H* [4 h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。
7 Y# E8 A8 z% A' [$ H% r; ]2 @. H4. 持续更新，永久有效" G/ @: z6 S* _* A3 p# M/ \: g
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。
6 ]1 e2 q$ J B( M- V8 u" \* r5 n% P/ D# v2 S0 U
〖课程目录〗
* t6 t' w# r# b4 J, ]7 n h9 x" r01.深度学习初见( _6 I$ |# \( K/ l6 p0 r2 {
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4# F- _6 d) I0 }$ ]3 M" I
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4) ?" n) I( J- |7 ~" F6 T
课时3 开发环境安装-1.mp40 K) E8 t( p) w: \
课时4 开发环境安装-2.mp4* f) B; W5 @( y
+ k* R+ s/ E8 v% Z5 [! ^" h
02.【选看】开发环境全程实录
, K" `/ c, k: c% U- P- ~课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
( _1 m: P! d0 Q课时5 win10平台实录-1.mp4
( t2 g# T, M, ?: x& p9 x1 p课时6 win10平台实录-2.mp4( d+ w/ ^ r- U. l
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp45 }3 h" s0 o3 X! T
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
8 Y# d: g" r2 a3 |9 U: j+ T课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4, V8 b. @8 W* ]0 k- Q9 j$ c, U
. B' a1 d+ Q/ c+ j. q
03.回归问题$ N: \* ^+ n' ~
课时11 线性回归-1.mp4
& ?2 p9 U7 N9 N; n2 ?5 y课时12 线性回归-2.mp4
* w, w6 I$ M+ b& T课时13 回归问题实战-1.mp4
% B+ p, D2 H& J8 f1 S) i课时14 回归问题实战-2.mp4
0 t+ B7 X5 i& ]: {课时15 手写数字问题-1.mp4! O0 [. p2 k2 z& G
课时16 手写数字问题-2.mp4
# T& S, ]# m7 U; V2 G课时17 手写数字问题-3.mp4
! |7 n" ]+ F1 U6 l9 r1 Z课时18 手写数字问题初体验-1.mp4/ }% k4 B; z" _) ~
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
- J' b6 o! c, S8 A! Q. ]! A4 e( v- q+ H, v( ?3 n
04.Tensorflow 2基础操作 i+ Z" @2 Q1 c& ~3 ~/ v
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4" P4 F) h7 N& i" [
课时21 tensorflow数据类型-2.mp49 a$ |& k9 u. d- ]8 @' t
课时22 创建Tensor-1.mp4
' T5 w: W, Z9 }$ x9 e. H' x$ ~2 [7 a. v课时23 创建Tensor-2.mp4
2 {9 \- y; q7 N# x, j) i课时24 创建Tensor-3.mp4
7 F4 w- b* Q$ O/ R- b4 r课时25 索引与切片-1.mp4
! ^8 ^' h( Y: K- A9 [课时26 索引与切片-2.mp4
8 p/ R! W! Z( x7 D课时27 索引与切片-3.mp4
+ g8 z* ~" }' o+ G" n a* S3 f! }& z课时28 索引与切片-4.mp4( t. {3 `. H* z- i/ `
课时29 索引与切片-5.mp4
6 P; X- Y' V: O! p课时30 维度变换-1.mp46 U4 k% n9 `! x8 N d5 |) A! d
课时31 维度变换-2.mp4
! s8 K; [! u3 Z2 M课时32 维度变换-3.mp4/ ]. z6 K3 j$ f, X2 k: n3 P. p s
课时33 Broadcasting-1.mp4
0 a: z0 p" l* |: ?/ ]$ m9 r课时34 Broadcasting-2.mp4
9 [0 C9 k, h' e# ^课时35 数学运算.mp4
: H5 |/ }1 y7 I5 h1 H8 a课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
2 K& B- e \4 F6 y3 z: s6 @课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
" p, H! m- q- d) t* J7 I/ p课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4# o9 c5 A$ `9 j* D i: p' Y* p
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
: `! X! Y5 R7 l, ]5 g3 i6 \7 K: o8 h5 H) ~5 G( _7 ]7 I( k
05.tensorflow 2高阶操作
7 i9 j' P0 m, g8 W# {课时40 合并与分割.mp4
% M+ ?- N% S0 r% ^# F1 c z1 v$ ?课时41 数据统计.mp40 M0 H7 W" }) \7 m; d, q0 s+ v
课时42 张量排序-1.mp4! u$ n3 R4 `7 L m
课时43 张量排序-2.mp4' q" s( H4 c" t& ?2 }8 r. r
课时44 填充与复制.mp4
9 w8 l; {. b6 \课时45 张量限幅-1.mp47 r2 I( {" B" [* |/ G! y
课时46 张量限幅-2.mp4- ^) c: h/ E; b5 ~' w
课时47 高阶操作-1.mp42 K" t6 n' a E+ E* |, ?
课时48 高阶操作-2.mp4
, q' {& n! I4 x- C
, @# p( }+ h8 n5 m8 } K06 神经网络与全连接层) h( c/ }2 Q+ T5 O
课时49 数据加载-1.mp4
) q; O( t0 j. p" ~6 u6 o/ y课时50 数据加载-2.mp4
% F( y8 G+ d* R E/ P课时51 数据加载-3.mp4 ]0 Q5 G% u: w) S4 t, j2 z
课时52 测试（张量）实战.mp4; ^9 h: E0 v) ^7 b. V; c
课时53 全连接层-1.mp4
i: b/ y- v# d, `$ [% W课时54 全连接层-2.mp4
7 ]* H8 N2 c; l2 V$ @( L7 X: Y课时55 输出方式.mp4
0 X( I9 f, T# J3 E0 U* [课时56 误差计算-1.mp47 K2 p- Z- p( V0 a0 M
课时57 误差计算-2.mp48 J. B' Q5 X* v6 F: @( e; ^2 g
课时58 误差计算-3.mp4
7 v, i2 G; V5 Y# G- k: {: n
, K2 [1 `4 ]' I% s. `07 随机梯度下降$ ~. h! v* ~1 O" C: I9 p7 g6 P! M$ `
课时59 梯度下降-简介-1.mp4% u8 j: ?4 O& H( [
课时60 梯度下降-简介-2.mp48 T/ A( J% H! t2 j5 H5 ]
课时61 常见函数的梯度.mp4$ X- E3 h: u& U: {3 U7 X
课时62 激活函数及其梯度.mp4
# X8 @+ ` P0 j6 [# E4 B% [: S课时63 损失函数及其梯度-1.mp4. N) }6 R: G6 e7 d
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
5 J& f5 q6 g% ]' F课时65 单输出感知机梯度.mp4
7 n) R0 V g4 a$ Q7 r! r课时66 多输出感知机梯度.mp4- Z x$ R" ?8 i7 P' }- n
课时67 链式法则.mp4- E* b3 C- q* @! F+ }
课时68 反向传播算法-1.mp4+ g% t& L& X( n, s
课时69 反向传播算法-2.mp4
* B) Z" O* l! y8 r4 _ ~8 ^. w3 C课时70 函数优化实战.mp4
0 v2 K( t. t% E$ ]1 K课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
7 Z: `$ R3 B; D% g4 K' x& U课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
# _/ c3 \# N3 t0 u9 L课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
7 |! t2 a' b9 z课时74 TensorBoard可视化-1.mp4* V+ e* }7 }; ]1 J7 H
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4# t8 m, ?- T3 d$ M3 N: D3 |
; `6 }$ V, B7 c" Y+ D) B$ Q9 ?08.Keras高层接口, k5 g: z6 }0 i [1 E# J2 G
课时76 Keras高层API-1.mp4
+ X! l$ ~" V3 F8 `3 l课时77 Keras高层API-2.mp4# V6 g2 a" K7 P
课时78 Keras高层API-3.mp4" w+ W4 O: z" h+ T
课时79 自定义层或网络-1.mp4
. F! b( C# R# u6 S, Q课时80 自定义层或网络-2.mp4
6 r9 ?5 Y/ Y: J课时81 模型保存与加载.mp4; N: \3 C0 Q: I5 D# N3 ~) } g
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4+ R) W! s: U( \9 H0 ]
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
) c) ^. M+ l- n8 S+ P. _( w课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp47 j& h- V" c) g6 ~: w; {) d
6 o! Y/ w- c2 H
09.过拟合
6 t2 u5 z5 N' C# M6 ^" W7 c% T课时85 过拟合与欠拟合.mp4) {# H$ A; e8 U6 I, v6 u7 T
课时86 交叉验证-1.mp4
; N/ H8 J8 R6 W4 G- B课时87 交叉验证-2.mp43 m0 d/ s, [7 T3 E5 o4 B# N# p
课时88 regulation.mp4
0 ~+ \( o1 |. Q6 E, a课时89 动量与学习率.mp4
7 u8 {- Q8 N) F/ H' _# m, Y# c/ }) _( v课时90 early stopping和dropout.mp47 r& Y" b$ U/ l5 E2 _/ c
课时91 什么是卷积-1.mp45 f5 F H/ \ z
课时92 什么是卷积-2.mp4
2 o; G- ]5 t" i" `$ {; K课时93 什么是卷积-3.mp4
+ Y3 P% T4 \5 x8 P O8 h课时94 什么是卷积-4.mp41 B; d+ ~! U6 [( V2 T
课时95 卷积神经网络-1.mp4 v% ?9 J9 Q1 ?0 O
课时96 卷积神经网络-2.mp4
% b0 o; X/ v8 P( i$ k }课时97 卷积神经网络-3.mp49 [! V, o0 c' U* F9 d
课时98 卷积神经网络-4.mp4
9 i, U" ^) P5 [- g/ Y课时99 池化与采样.mp4/ W: ?; H! Y+ Q |9 O8 b# L
3 U5 n. G& F) V- [) e7 p! m10.卷积神经网络
9 [! f) P& K4 v: Z1 M9 J8 u课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp48 J4 l7 l" J% N# y2 ^( C- g
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4( Y: w0 U) ~+ C+ z7 b5 r e
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4. L1 z7 L5 Z4 L+ D) p. }
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4* U( K' ^ V; n) L7 ?0 G. G5 {" t N8 u
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
! v) {4 a/ x7 U/ j0 W6 c) m* F1 w4 p课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4. P' ~8 h" t" x7 F; O. D) [
课时106 BatchNorm.mp4+ G4 Z7 a2 z0 e% i4 y, D4 N; s6 W
课时107 BatchNorm-2.mp4
+ a% w* b* d" H0 g- ^& x' n- r课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4( D% d) d8 c6 [" {
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( J6 s7 [: t% ^2 j) o' |+ |3 v课时110 ResNet实战-1.mp43 Z' w2 S3 d9 c4 M6 C
课时111 ResNet实战-2.mp4 ?' ^8 u. v% ]8 t$ h
课时112 ResNet实战-3.mp44 j m! U% d( u" h# t# {
课时113 ResNet实战-4.mp4# O7 c7 A6 S- ~9 ~7 H c/ a
. v: J& Z' j' V" v3 B9 I5 ~11.循环神经网络RNN7 [3 @- g* K( z8 m
课时114 序列表示方法-1.mp4
3 w. L6 w$ w- y6 U2 J课时115 序列表示方法-2.mp4
6 [% o- ` p4 C- v- P$ w- C课时116 循环神经网络层-1.mp4* O- X, j8 o3 V8 G5 R1 |4 F5 u
课时117 循环神经网络层-2.mp4) c! _" u; q( k0 M% \- g+ [# {
课时118 RNNCell使用-1.mp4* W/ W4 F8 u- T; H; z# D
课时119 RNNCell使用-2.mp4
4 h' {, Q- ~, T课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4+ y' a1 ?' f) `+ ?' E
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
1 H% t* C/ l. G) t, W, _3 I* ~$ I6 d课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
9 {. r5 S- {! {% k/ l课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
! r" O) b7 y) E: _课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4# n9 M/ K* m2 x$ |) c
课时126 LSTM-1.mp4
O5 o# _, F3 ]0 j" _. Y7 v5 _课时127 LSTM-2.mp4
`2 s+ Z8 E3 }# _; e2 C课时128 LSTM实战.mp4: H: Q; O5 [) b; v) N+ c U7 ]
课时129 GRU原理与实战.mp4; U" Y; J0 `6 d
! y) ^0 j$ {; I: H+ A8 r
12.自编码器Auto-Encoders2 k% y) E9 B' I7 y+ S9 G. C, v
课时130 无监督学习.mp4, x7 W& ~+ H( h% K; B; J% e) \" j
课时131 Auto-Encoders原理.mp4/ y( z$ M2 b# y, y' U* t% z, O
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
1 _2 c9 d; I1 M0 P9 o课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
& S1 f% [; ^7 [1 J8 ~课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp43 M5 a/ N: x5 N# n7 G& r" y' d/ X
课时135 Reparameterization Trick.mp4% W9 _& ?1 N0 S2 m
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4& z" a- p3 v) D4 V( U8 M9 O3 N0 W
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
& c( [) h" v% U" C, R0 B# c课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4. \" I* [. L6 L" Q9 A% M3 x
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
- o' O7 [0 v' Q, G5 G课时140 VAE实战-创建网络.mp4/ U8 P; ]: Z( D6 [3 R) E. Y4 R5 I7 Q" \
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
& I6 W2 \. W% Y' g+ S. i" l课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
, j; w1 ^; k: d# {0 D6 m) ^
1 c' K0 I* e7 `7 E8 T- w% h8 L13.对抗生成网络GAN
4 @/ S0 ]2 V1 @课时143 数据的分布.mp4
8 p+ Q0 {" l6 r% ]" w) i# f课时144 画家的成长历程.mp4
/ M) v: Y- z$ ?课时145 GAN原理.mp4$ t v4 Z% p" L" y( `1 u1 b' \6 o
课时146 纳什均衡-D.mp4" i9 P7 c1 ?, t# O
课时147 纳什均衡-G.mp4
# Y. m1 |; f9 M# H- B4 \! W; y& Z! f课时148 JS散度的缺陷.mp4. W6 p/ u! M8 b- P: K! j
课时149 EM距离.mp48 F6 C$ t$ A. Y0 q A$ D
课时150 WGAN-GP原理.mp4+ y7 f) S f0 a1 _ C+ z2 _, |
课时151 GAN实战-1.mp4( r* H6 T" k) X% h! [0 f
课时152 GAN实战-2.mp4
; J( f' `' O* [课时153 GAN实战-3.mp4) v: m7 k+ b2 E6 }7 w8 R
课时154 GAN实战-4.mp4$ }' c) E: [! J# ~& U
课时155 GAN实战-5.mp4
E3 v0 b& G' ?/ M W课时156 GAN实战-6.mp4
8 H: k0 c. k% @课时157 WGAN实战-1.mp40 l3 k9 W3 H4 h8 H# N
课时158 WGAN实战-2.mp4
+ \5 R9 H+ A4 ]! Q& L: W5 J; f7 o4 b( _3 ]0 j4 `
14.【选看】人工智能发展简史0 u3 ?" K' g8 O3 h: R4 R
课时159 生物神经元结构.mp4( H8 B4 q! B' Z6 x
课时160 感知机的提出.mp4
( ~! K# X1 w1 W3 J. F课时161 BP神经网络.mp4
- C" Y$ e. q* V6 b, n课时162 CNN和LSTM的发明.mp4; U7 d% \$ e' [ d+ j5 V
课时163 人工智能低谷.mp4! u" ?: c3 H$ r; G! D) w
课时164 深度学习的诞生.mp4
7 o1 [3 U( X7 T5 v0 B课时165 深度学习的爆发.mp4' H! l& S* ^0 Q4 f/ X( U1 [
- _! F& _2 Q9 _- @
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
+ l: Y% m2 N. W! z课时166 权值的表示.mp4
! b' j! @: R; H( P$ Q! r* h课时167 多层感知机的实现.mp4$ W! E: e5 s! V; a, R6 k; I
课时168 BP神经网络前向传播.mp4) M' y% t1 a$ O( M) o' B
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
4 Y; m: ~3 {/ q [: V课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
* V" X" [ ~6 O; G( y# e- M课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4% B3 o: H \9 v5 K
课时172 多层感知机的训练.mp46 f: y8 |8 Y" U% |7 w6 t0 _
课时173 多层感知机的测试.mp4+ q, m) p+ A+ m- F
课时174 实战小结.mp4! R6 r; ]( [! A& x' {; X* K
深度学习与TF-PPT和代码.rar) d( ]( q0 Q# ~! T0 P
; p$ c5 A% N2 c1 i, }: c& {〖下载地址〗' a% D. N3 X' K) F5 _; f# e
* C& M$ ?, q# e! J$ B
0 U$ ?; w B" c% C8 |; S$ L
) ?+ F9 t7 ]( c3 f* N6 s
" m; O2 ^/ f) A----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 s8 `6 z' H* L1 g, t
% W* I7 C& P) N〖下载地址失效反馈〗
- u9 Y' \3 g3 D如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com
/ R' Y2 g& {% h! I0 E4 O$ @/ y/ @& U% k$ N Q" C- J
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
; W) x- |+ L& X2 d& |! ?1 H
# K0 V9 g3 ]0 D% V7 m9 K5 X% B& F% F$ e; a) }5 n% J
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