深度学习与TensorFlow 2入门实战

& ^9 U) V4 D, P7 X" w〖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。
% ^1 E& P& U" Z2. 实用主导，简单高效
9 ?& f8 i/ l, U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%。
3. 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。
+ \9 `, g7 L  S; b# h: }3 K. k4. 持续更新，永久有效
: [6 b' U$ D. E7 ]  q0 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。
% S) J3 ]' h' d9 Y" o
' J  L/ W  z1 G& |; }  h( P7 u〖课程目录〗
- ~$ V" r1 o9 V0 l01.深度学习初见
" {: C! H8 {' O! I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
8 v% A2 A* z& n5 o课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
2 D8 \8 G; v6 _; F' H' G
02.【选看】开发环境全程实录
' y' [9 J8 }+ t# w2 K! V8 c课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
; h5 j  J9 M: ]+ X( D6 I课时6 win10平台实录-2.mp4
& d9 x& }% W# q7 c课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
+ C8 e6 c! h0 d1 E' q) \* y课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
3 N3 [' O: b1 @2 h课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
3 y, n# q$ S5 N0 W4 j: G" o
03.回归问题
1 \; l) `6 G" r' r( u$ `课时11 线性回归-1.mp4
( u2 Z& E9 l* G课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
1 T. Z- E& H7 C3 B) m2 a7 B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
: e; Y/ a# Z  S课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
2 R% _: l* d8 B6 A" l0 M) H
4 @# c# j. W3 n( b04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
/ J2 U& Y* o& X2 `% z课时22 创建Tensor-1.mp4
, y0 G7 G6 J3 A课时23 创建Tensor-2.mp4
! o9 K8 f9 K) c) @# _. C9 L# c" u课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
* Y" |$ n: D6 B! M+ s课时27 索引与切片-3.mp4
# E0 d5 |, U& l* L# X课时28 索引与切片-4.mp4
+ P5 X8 i. F4 M! M课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
) H9 w9 T- w% S0 T) U' H8 ?+ P3 E课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
3 e/ p9 I7 g5 J课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
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
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
, h  O8 h9 n3 t2 r, m8 Y% p5 g3 E课时40 合并与分割.mp4
" p5 ^4 Q7 }2 {9 L8 A# l* B课时41 数据统计.mp4
. h3 u7 e+ c/ ?) W4 \8 z1 O. j2 w课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
: u! J( ^* t9 o- u! w# U$ P% |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
& B$ t. `' d5 b& o/ D+ f$ ~- \6 Z
06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
0 o3 c; i; R" ^& E& n: R课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
% _! F8 u; E) }8 G课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
! S( V" U; d$ V) `; j# j6 B7 ]- S课时54 全连接层-2.mp4
% z* |6 }; X/ o2 h课时55 输出方式.mp4
% G2 F' n; X- t5 i3 M0 `/ h* x; R课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
$ r% A9 o* _  Q- Q5 y课时58 误差计算-3.mp4
  h2 z" D/ T3 c: F# }% u
$ F) f. R7 L# d0 ^07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
$ s0 X1 ^8 s/ l' v1 K7 i4 F课时60 梯度下降-简介-2.mp4
* j0 b; i) o: _' m( p0 I/ U课时61 常见函数的梯度.mp4
+ N5 v6 T' \- _) z; g5 ~0 Q. V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
/ o0 w$ C! d! A0 x7 A; Y课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
$ p0 t0 G9 h, N" I" |/ ]6 K  E课时65 单输出感知机梯度.mp4
/ x% y9 m8 y- J& e课时66 多输出感知机梯度.mp4
# o, N- x2 G, w3 U; h课时67 链式法则.mp4
2 t9 H! s  r8 B: f8 r& S& W课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
7 w' X, j  J/ n4 U" H, o. o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
, s5 G8 m- x; c: T7 a3 e: G课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
5 d+ l/ g/ H" A* [6 n课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
! A: `9 z8 o! B& |课时78 Keras高层API-3.mp4
" _0 I% `# h% _6 W, e课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
' y) F, S! f2 q& u! W* Q课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
$ O( A, X5 a1 G3 G6 J# }" G课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
7 {( g( i- t' t3 D# a课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
1 Z9 E5 F: D" _& ~! r6 T课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
( T' L$ k0 X+ S8 k; D课时92 什么是卷积-2.mp4
( A  A/ o1 |# W% f% W5 J, i- ?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
* B. \0 U/ O- I, p* z6 Y课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
5 G/ ~: U7 p4 K' ]' o' U- V7 _+ s课时98 卷积神经网络-4.mp4
+ L- ?9 H3 o. k. ?课时99 池化与采样.mp4

0 t( G* V5 N/ v10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
5 L- i. E# m2 h$ j: m课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
* o" u* A5 J- }0 q% b" n! r课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
- H/ ?3 d' r+ O( ]" T, K课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
+ O: Z7 q4 Y( c2 S7 A3 K课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
; d9 O" H3 W4 L: A$ p# t4 p课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
  a, x$ A) [( @7 G1 g% s+ L( s课时106 BatchNorm.mp4
* F7 {# d! V- k6 ?* a课时107 BatchNorm-2.mp4
7 S; i* m7 s$ P' m1 t- w: A8 S课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
5 x4 a$ s: y- A  g: T0 v课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
5 x( g; m+ }8 n) L/ U' [课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
' P3 E$ x/ p, b6 F( z' D; a* Z4 m课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
+ w# t* K8 X2 W) ^
# I- z/ C5 }4 K* ]+ T11.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
课时116 循环神经网络层-1.mp4
8 b  x! a  {7 P- v0 y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
  e  |+ l5 V* A" X7 Y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
5 Z# n) N- Z' a+ Z( ^课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
, W" R- i3 a7 w7 N; u课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
0 z6 ?/ [/ \" G+ P, `) R5 h' h" [课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
9 m1 o& U! B/ G9 U0 Y
$ L- C0 b2 O7 E5 g( X$ `12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
5 K3 f; A' U# I5 p! s, h课时131 Auto-Encoders原理.mp4
: D, L7 I% H" I! _# |课时132 Auto-Encoders变种.mp4
6 g# ^& x0 J4 ~8 o( c课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
/ [5 D7 n6 K- O9 n1 y$ {+ A课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
( ^) u9 W# i  k8 v6 \/ N2 j课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
8 L6 j+ h- \/ P: ?3 a+ K* F) e课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
- S/ [. I$ g0 `1 }* I$ D' r( j5 e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

' F7 Y0 T; J8 {8 \13.对抗生成网络GAN
% M. T- W9 j. C' ]1 C, r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
9 b$ t! x9 O1 s, ^% T8 j8 e课时146 纳什均衡-D.mp4
2 z2 M' T. J# E5 e1 U: O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
课时151 GAN实战-1.mp4
6 ~0 w2 S: s! Q4 T, z5 w+ M$ ~课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
1 n3 n4 ^: ?/ s! J( V8 m' c' w  h课时154 GAN实战-4.mp4
& X9 X7 F6 s) \: B% o4 L9 ?课时155 GAN实战-5.mp4
3 p2 T5 f# G- o: X课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
. \' g( w+ ?/ y  L) d8 ~课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
) q# ^# v  t0 N$ A# Y) P; h, {课时160 感知机的提出.mp4
. ]0 v; h& p! k$ Q- {" v" p# i课时161 BP神经网络.mp4
  i# ~) |6 N. I; ~' I课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
$ l7 Q2 }5 |' d4 V5 a# @课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4
- Q# p$ Q, \/ Y; m$ F& l* `; p8 t
% {+ l) P8 w: v% G9 G3 E- x15.【选看】Numpy实战BP神经网络
$ ]' j/ o- D4 n) L' V" ^课时166 权值的表示.mp4
2 o2 `3 y6 B) M7 I课时167 多层感知机的实现.mp4
( w, i: M" C1 [% ^9 ?9 J, E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
8 ?7 E) J3 K, F9 a' U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
6 m5 i( ~8 _8 n& d课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
& D' s7 }' c& y% p! b! R2 r- ]) o; C课时174 实战小结.mp4
/ h" H" b  i* F7 Q2 z8 e0 P  W9 G深度学习与TF-PPT和代码.rar
( X( r; l6 B  F2 I3 Z
〖下载地址〗
- ^7 ^8 u# p5 n, D4 U. D

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$ ]9 G9 e) w1 K% W" w) m
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: z. b% r, Y6 P" t1 g) Pmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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