深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
" p% j9 I4 p6 o1. 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。
* J! w8 I* Q2 M' X$ }; P8 g2. 实用主导，简单高效
& F& C: H( v$ n4 E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%。
: M  k2 H* K- I' e# d3. 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。

〖课程目录〗
01.深度学习初见
+ Q, s4 n5 F+ d5 f% \; N$ [6 S课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
8 e0 g7 |6 |7 R5 ?7 [% X课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
) {# z5 j% O. m0 I- H$ ]8 B课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
9 _" ?# P$ @( |  o
02.【选看】开发环境全程实录
3 D0 E% n& f8 r) V课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
9 g  O' Y! t+ v6 f5 l0 \课时6 win10平台实录-2.mp4
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
  q% X: a9 u3 K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
' ~: [) X* a; b+ [9 y
03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
6 _- e, t6 ~6 m# q) {课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
2 o7 f' I0 u% s2 \0 j  B5 O课时14 回归问题实战-2.mp4
. q4 @$ o9 O/ Z) Y  l, @' ~课时15 手写数字问题-1.mp4
# n2 y0 ?8 _' p课时16 手写数字问题-2.mp4
- x( d2 O6 Q. c, G课时17 手写数字问题-3.mp4
1 J* s: L7 U9 v+ Y6 R9 D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
% C3 V+ L2 k! S( `) N课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
! v  |1 G; K+ m: S5 g$ j课时23 创建Tensor-2.mp4
3 Q+ k, A- Q) L. U* s0 R课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
0 e1 @! A1 t) \+ u. s  ^课时26 索引与切片-2.mp4
5 _0 A7 ]9 f, e# r2 v课时27 索引与切片-3.mp4
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
: Y' {& K' A3 [$ l5 H, ?6 m课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
4 c' V' w: x  O课时33 Broadcasting-1.mp4
& l& ^# [5 T) T$ @: d课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
2 N. p/ k5 l; F) M/ A+ w2 j课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
8 K. _5 b2 A8 M) T; x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
* X7 E+ w+ X4 [; ]3 O- [
5 R7 k- G3 J% ]* q/ C4 n+ M- b05.tensorflow 2高阶操作
/ s9 m; |3 ^$ c) O) K: F1 C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
课时44 填充与复制.mp4
0 }8 g' o& a. y' N课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
4 T% j" v+ V! S2 v" R) Y课时47 高阶操作-1.mp4
0 Y. b3 z. {) s: m课时48 高阶操作-2.mp4
4 ?  @" k0 f  Y: r' \; `4 e; l1 \
; E- k( {/ P! A' G! [. N2 E+ ]06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
& I' r( P  O2 T3 C% F课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
6 {- W" Y" N* D$ U5 D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
- y# B! m; E% M7 W# X& C6 p# \课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
# b1 Y) Y6 k) p: \
07 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
课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
2 E0 J: \& A0 A" j- r3 X) f- m' P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
5 B5 t! s  V- k课时66 多输出感知机梯度.mp4
2 r/ B: B6 y7 U- ~课时67 链式法则.mp4
% n# ^! }! |: w; L* t# r课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
* {! h# I( j  l9 j课时70 函数优化实战.mp4
( P2 |0 i, l& @6 f* ^% D% r课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
4 q& t, }4 |7 ~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 w% M8 h8 P+ \. J$ w课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
$ v% @& S% O: A2 E( D$ [课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
5 A: y$ t9 g! Y- M+ m/ D8 D课时79 自定义层或网络-1.mp4
6 i  J' G2 Q* e" a, B, i0 ^5 H# b课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
/ w3 d) }/ ?$ i- z4 Q# W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
) g1 @4 a8 x$ @% B0 R课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
" W* I- M' b. D& ~' q( F7 \1 T8 w
7 B: Y4 o$ N2 U8 Y/ v09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
/ U) K5 [$ p/ @" J课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
- s6 z% [# w( D/ ]( R4 B课时91 什么是卷积-1.mp4
) H4 P2 m. S7 A0 x9 y1 Z8 D4 ~  G课时92 什么是卷积-2.mp4
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 Q& r- Z1 ]2 q: ^课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
) [( h9 E# I7 e/ Z! a4 v
10.卷积神经网络
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
, Q! r, i+ u' S: P$ M, U, `课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
, b4 h( T/ c& B  Y' n+ H课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
5 Q( K1 n5 n1 o# ]7 E; {: c$ A  E课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
/ N" Q. |% X) T. \7 P6 Z6 ~课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
1 R: T$ D6 d( y' f7 n+ Z0 g
: m. Z! W$ m9 u11.循环神经网络RNN
" m! v& G5 s6 \# ^3 x2 k课时114 序列表示方法-1.mp4
  J& n7 n4 l6 _% [' ^3 b课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
( p. f4 Z; n4 Q7 x, J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
. s- D* t! J! R5 p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
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
8 d) C, ]: b& p6 [' D课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
# \% E' H* q; B; r课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
8 T  K! `, R7 d2 G- {课时129 GRU原理与实战.mp4

1 Y. e: S0 i) j/ E; I1 O12.自编码器Auto-Encoders
4 \2 @$ O, Q- D1 @2 Y- ~5 G课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
. S# [6 F' x# U' `5 [6 k课时132 Auto-Encoders变种.mp4
( q$ a) {$ K; z5 }+ e- I课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
1 T8 ^  J- j" O课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
. L7 v7 r" {& r, m8 ]( k3 g: q) V& p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
, s/ P2 L! {  L% Z' Y) Y! w课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
( k- W$ K" o' ~  D
( s& R* O5 B# }8 n13.对抗生成网络GAN
+ u  w( z" g( f+ v- H/ T% c课时143 数据的分布.mp4
: P  s: c5 |3 F( ?& G! B课时144 画家的成长历程.mp4
0 m9 M. x) q' {/ a0 [课时145 GAN原理.mp4
. k# x  g4 f* p1 A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
9 k- A2 Q& V! K* O; n- Y4 Y课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
) w( V% }8 l- z8 |0 `9 n课时151 GAN实战-1.mp4
6 o& ^! s) X6 t/ b+ e! Z- Z课时152 GAN实战-2.mp4
9 }1 T3 @8 d- P  w课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
2 ?; V3 e/ I  x0 ^+ `课时156 GAN实战-6.mp4
& l- [* }9 F8 I2 F8 m课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4
9 o! L$ Q- i) W% P$ L# x9 F
14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
' }7 j6 h5 w$ y1 e课时161 BP神经网络.mp4
! B" c- ^& W# ^3 C3 R+ L( K; K课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
2 l, x* K: a6 o" ?4 k9 s' `课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
7 e  f* T# \; Z9 C7 j8 j! e  K课时165 深度学习的爆发.mp4

15.【选看】Numpy实战BP神经网络
9 u$ L9 _3 e4 c4 G  z- W课时166 权值的表示.mp4
) P5 T4 n2 j" S; [' j( p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
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
: _$ m; H# Q" C! V; j( W4 `5 e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
; F0 w* K) r- v' e: K课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
/ f5 w  ~* r$ S. ~" U- Z8 |: l深度学习与TF-PPT和代码.rar
9 T7 x) N; H6 _1 K+ {
# `, F$ x" f: j0 j2 `〖下载地址〗
( l: w2 v  o! _3 m% [

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

# |) m+ Q& J" c, y* G
3 v& f8 J3 j3 n6 j/ e' m5 T
& B! x7 E$ k: F7 c/ Q* w----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------

〖下载地址失效反馈〗
+ ]/ Q. o# b6 c7 n' Q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

〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
4 ~5 ]2 ~7 y" n7 ?0 p全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html

- r0 b5 b. X: A7 b) B$ l〖客服24小时咨询〗
1 I5 g  i0 y) d; E- U9 N1 n/ o7 y有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
% m& }' ~: }2 k5 @( s  P5 c

深度学习与TensorFlow 2入门实战

6666666666666666666666

板凳
modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
% J) ]6 z# u& ]9 ^7 l/ u: {6666666666666666666666

想要课程

深度学习与TensorFlow 2入门实战

支持支持支持支持支持

6666666666666666666666