深度学习与TensorFlow 2入门实战

( Q$ ^0 }2 `  j2 d〖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。
/ k+ n5 p4 F( I2 M7 S1 e; B2. 实用主导，简单高效
8 o5 Q/ I2 M! _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%。
" J( H2 L' l3 ^8 ?+ z* 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。
4. 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。

7 }) {/ s8 g( W7 x( ^1 x/ Y% h4 L! v〖课程目录〗
01.深度学习初见
! U# F3 P' r/ X7 N1 v* }: G7 N" c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
课时3 开发环境安装-1.mp4
( x) s' X. S5 r9 T" u. q% v课时4 开发环境安装-2.mp4
9 Q/ m; Z& |2 l3 I' W" j
% s+ A; ~! L' ~$ y* z, }02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
- o, W% U* T* g. B4 E7 Q$ ]# X6 i0 J课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
1 k; p. X" s$ x1 [9 r' u课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
" A4 e* s! ]5 _. b' j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

( E7 z$ I  M6 y( w03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
/ ?* @( M& C' U0 Q! l1 N& G课时13 回归问题实战-1.mp4
1 e1 w$ h3 L& d# S$ r% f课时14 回归问题实战-2.mp4
# i  B0 G, Z9 ]9 r4 a( |课时15 手写数字问题-1.mp4
) g! F8 y" D0 W* q0 D$ ?课时16 手写数字问题-2.mp4
. [& T7 k% ]$ Y( p* s3 C课时17 手写数字问题-3.mp4
! f7 X( x  A2 H) d! b8 a$ J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

04.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
) b, A  h4 a: _' L, h课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
( g, D6 A  z0 G课时26 索引与切片-2.mp4
% t/ }% `3 D/ b1 K2 D" e课时27 索引与切片-3.mp4
2 `5 B- F) z' {课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
" b1 S8 r, H2 Z5 k' E课时31 维度变换-2.mp4
# u, |) N9 ]0 a/ |) l课时32 维度变换-3.mp4
) U& B, J/ W' ]3 z; h2 {) Z课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
' Q3 D& `& H2 B" ]' e课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
- p" F/ A: N8 D7 L. [" L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
  j4 M3 A9 }8 u+ F
- Q& O4 H, E6 W9 ]! Y8 N8 x: T7 N05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
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
. \, M6 b' t7 v% P9 e: y课时44 填充与复制.mp4
  n: Y& x& ?* ~4 ^6 T. ?* q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
& W5 C; b+ \8 G. O课时48 高阶操作-2.mp4

06 神经网络与全连接层
( p) z& W8 P2 j: W) V; N- ^课时49 数据加载-1.mp4
( A$ g3 Q$ e+ w课时50 数据加载-2.mp4
8 ]7 ?, Q/ R% U& `' U- p, ?; d课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
4 I- G3 ?' a8 S, F# e4 W" W7 n课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
7 R! L# G/ G) P" u; c0 r课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
! q) q& x) ]  {1 f% I, X) X- U
$ _# D$ ~# n4 T3 ~/ H+ T# a* n0 \07 随机梯度下降
' ?9 t$ {- |  e- |5 j* r课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
& r" a* [" M3 B. G0 y+ c8 m2 x8 w课时61 常见函数的梯度.mp4
( i: t( ?0 x! V* e+ X课时62 激活函数及其梯度.mp4
0 \- Z5 g7 [3 @* D! e7 \课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
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
, C0 Q; n8 i0 f, q课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
; p, p0 [* Q7 Z6 @5 ^, G课时68 反向传播算法-1.mp4
- F. l2 w# i7 y- w  ~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
: h- S( N7 J3 h# U  x* {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
8 k  ?7 m' K( y5 {2 @8 ~. e2 U课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
" [# O6 i/ D0 y! }! s' w# m. ?
08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
$ Q% J& f2 ^# q* M4 ?$ H课时77 Keras高层API-2.mp4
# L+ I4 f/ H& [4 K/ F/ _) K) y课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
  }: ~% F  L" f. v. R' R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
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
2 ?+ v6 d8 L4 I0 v3 y! s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
  t! `9 A* y9 X/ y5 Y+ l. ^课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
& i0 g& Y3 k; T: V7 P/ U- t% ~) Q课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
$ Z$ k6 A7 @: T8 f7 ?3 |  h课时91 什么是卷积-1.mp4
6 k5 ~2 N# ^* Y4 m" I* q% ~  V课时92 什么是卷积-2.mp4
6 O& U$ J3 l; ~. {: [课时93 什么是卷积-3.mp4
3 @% i# X, ^' o课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
9 a: X1 g9 O- `5 p9 f' t课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
2 S( K; [' d* a8 d' _2 N课时99 池化与采样.mp4

: C$ y' \% h% f( M' N! H: o10.卷积神经网络
, I4 V/ Y4 _# x) P% P0 t" S; e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
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
课时106 BatchNorm.mp4
8 R. H! _# k+ j$ m1 I课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( e- M! H0 {* P% B$ B# ~9 I% x课时110 ResNet实战-1.mp4
$ o+ A, L. \/ a2 e5 i( C课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
! |- [9 T  H. D( B3 ~
2 H4 F# v: D8 w11.循环神经网络RNN
- A% E8 ~5 J2 x. z* @课时114 序列表示方法-1.mp4
课时115 序列表示方法-2.mp4
/ F( J6 m! x! `7 M5 V课时116 循环神经网络层-1.mp4
/ N( S# T4 }5 H* s& Z课时117 循环神经网络层-2.mp4
8 K# n8 a6 r, a( x+ i2 k% x课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
8 Z7 H5 R1 x* [. w" D# y- c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
" V! o) z, ]1 l  T9 N, A课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
5 G' O6 B# d) P. q% P课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
6 o5 W: S' O+ j. c# q: A课时126 LSTM-1.mp4
7 n) H$ O) X( J- W) x$ c' L2 ?课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
+ N5 x; T2 U# k; z' ~4 b/ ?课时129 GRU原理与实战.mp4
) y( P* m$ L1 g' o- j: g
12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
( S* G! V! i' n( u0 f. \课时132 Auto-Encoders变种.mp4
: v) m. ]- {; p9 i) x0 E6 i课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
3 A' b* |) Z5 r+ w! |% t课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
$ K% z+ W! y0 a0 J课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
4 c& {3 `# a+ M2 Q6 ]课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
9 j/ v- y7 A0 M课时140 VAE实战-创建网络.mp4
9 J0 v" G, l1 g课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
0 ?- A' N5 u* i1 v课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
* ?6 n7 W/ }4 C
13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
: z' `+ X8 d, }& R. d课时144 画家的成长历程.mp4
/ \, U, O+ \3 |% ?8 a% C1 d课时145 GAN原理.mp4
课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
' Q9 N: S3 u0 Q8 p- T  b/ _课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
; t' r: d6 k. _- a课时150 WGAN-GP原理.mp4
. E% e& N9 Z( z9 N$ Q课时151 GAN实战-1.mp4
1 L* F# ^: M7 n5 o4 u课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
& q0 s3 {$ ]" r' b: L- |课时156 GAN实战-6.mp4
% l' \& Y7 S: P; Y. V% [. }# H" Z7 X课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4
1 {. a1 _: z. l& O8 r
! F) V9 o* X# s" Z9 d  D: @14.【选看】人工智能发展简史
; ]1 A! U; v$ A3 b5 [  q; V课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
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
课时165 深度学习的爆发.mp4

$ k- x3 Q: V. N8 \8 g/ y' p2 s' R15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
课时167 多层感知机的实现.mp4
; n6 `' `7 q! w1 ~' Q  q1 J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
+ U! p1 I3 |$ R) [# t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
课时172 多层感知机的训练.mp4
$ H  Q& b# E1 H# g# X$ {" M课时173 多层感知机的测试.mp4
/ p! ?$ R& F% m课时174 实战小结.mp4
; w+ _7 C! j; z0 N$ Z! y( M' `7 l深度学习与TF-PPT和代码.rar

' s2 l+ a( Z$ p/ {6 ]〖下载地址〗
, h# G1 K$ @. b' l9 Q: _

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1 ^/ k5 H2 n0 u* r. X0 }, C

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2 \  l: }" v+ _& w# C
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/ J: u4 b0 M. A- {有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。

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! a  c6 B/ H6 q2 o- n" ?

深度学习与TensorFlow 2入门实战

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8 J4 Z' f. O' zmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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