深度学习与TensorFlow 2入门实战

+ N. M- \( h9 t2 f& P% t  ]〖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。
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%。
; B: [" d0 Z8 R! o3. 案例为师，实战护航
3 E0 x7 i) F/ H1 F$ R' m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〗
) V! h& T. ~; a- A, E01.深度学习初见
5 O; N0 a+ h% t0 C' W; u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
课时4 开发环境安装-2.mp4
: V6 e9 |, T: w) ]0 q. I
, j$ ]! R' _: V! X5 A02.【选看】开发环境全程实录
, |9 c) ^5 `+ ]8 b! H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
5 J5 j$ z% m. g, U课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
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

03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
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
# N* N2 Z) V9 ?( v课时15 手写数字问题-1.mp4
5 \! i' L6 V$ r. O5 O: B课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
% t3 v9 T4 \- I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
9 u+ n$ K; m, }  I课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
1 I; k. e, F; L课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
/ {, n2 J6 Q; [4 I. r课时24 创建Tensor-3.mp4
6 O' U  o6 k4 E- R4 i* ?' W# I, x2 V课时25 索引与切片-1.mp4
- {* J3 J: Q, P0 ?( B8 Z: x课时26 索引与切片-2.mp4
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
2 J) u8 h" u7 ?4 \' z. L  |5 L课时31 维度变换-2.mp4
1 T7 p1 g$ P- p: e; O课时32 维度变换-3.mp4
0 {; Q: B+ l/ D6 B5 c0 u( r$ x  T9 q课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
7 b! ^) e6 \8 U! N. I6 X课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
7 ?0 Z! `3 a5 r- B# ?( s课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
3 j7 f( |$ @& a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
1 F3 f( s5 w$ g& z5 ~2 [
05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
" H; ^$ X' q4 c7 |& _课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
  V% s& o. O8 N" F9 r8 W- a$ R. D课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
) U$ o9 L. N. x$ a/ ?课时45 张量限幅-1.mp4
! w7 C3 M7 S# j课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
$ i; q( u7 o- e7 l% }课时48 高阶操作-2.mp4
. F8 y; U9 D$ _: A. d
: x* j6 D* x* l: M9 @  j% X06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
+ P; h, m& [0 H! D. _" J2 U课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
( z) s- v0 Z- r0 l! X3 _2 E/ }$ S课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
6 p' \1 P0 t# o; t课时54 全连接层-2.mp4
: G( ~$ U6 i: j% m课时55 输出方式.mp4
- n6 P6 n/ F* N( o* i0 R- J课时56 误差计算-1.mp4
  w1 r' b- f1 R0 e5 t, f6 s课时57 误差计算-2.mp4
% B& O6 @# F' M( v- w" u: d5 ]课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
3 t0 [$ M" w! Q  n& l课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
, n! b+ A- L% Z) ?* T: |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
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
# \- `0 R6 @" p# K1 S. m6 g/ c% C课时66 多输出感知机梯度.mp4
5 ^$ h* E  N% M. Z% v( z; [- V3 z# r课时67 链式法则.mp4
4 K; j" i# @9 Q! }0 p& T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
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
/ O6 ]- E/ q) l. r, w7 `课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
, Y* r- }" G8 {5 Z* p6 w
08.Keras高层接口
# F, K" f5 n$ v( ~$ t课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
4 z- S& B. Y7 A1 s$ d2 {! e课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
7 I+ `8 j0 t/ V  R8 S; `; k课时80 自定义层或网络-2.mp4
( v& I1 K$ [! q' r+ U课时81 模型保存与加载.mp4
# b( Y& ^) d/ s% M+ X% ^0 n. k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
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
! X" J% `( e* [: d/ l# \* G$ N课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
1 r+ q1 Q4 q, o课时87 交叉验证-2.mp4
3 w( l" J. d2 Y/ Z# E2 W  N0 z3 R课时88 regulation.mp4
7 e) G% E1 z; w/ q: T7 R课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
; p! f' k- Z  q课时91 什么是卷积-1.mp4
) P  |8 X; {) B7 R! Z. S$ a' C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
) w$ y! d: T! q; I课时95 卷积神经网络-1.mp4
5 s' |* P: I+ W# W; J课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
6 g! w; v8 K: z课时98 卷积神经网络-4.mp4
! Z& u4 i8 H9 f课时99 池化与采样.mp4

" I! }0 I4 h2 j8 y10.卷积神经网络
8 p6 i/ A* |, f, A: Q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
! z+ w( N# V" E' K+ f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
课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
( z/ `0 r$ o5 G3 d课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
9 d8 T9 E! N" v8 s, }课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

3 {! f* N# E- t8 X11.循环神经网络RNN
4 ^6 l1 j  ?1 |/ O课时114 序列表示方法-1.mp4
% N8 h5 b* ?: g6 ^+ |& a" }课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
# Y6 T  h5 B& \课时117 循环神经网络层-2.mp4
+ ?; k8 H4 Q3 [# d. j课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
3 A- y! W; y+ K课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
) H- B: D. a: [8 ~课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
& p! E/ O( V9 J' V: Z课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
8 S3 l2 d9 P8 |# N# q8 R% c! h课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
& e* u) n& Y! g; M3 g课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
( K/ }) ?3 R2 }6 h9 l课时129 GRU原理与实战.mp4

0 I* Y* ]( |' _9 s/ X0 d9 ]12.自编码器Auto-Encoders
) X  N1 D. G8 B8 ~2 [& U  S2 i课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
  _4 h& X( {) b课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
* r0 t% d& w7 K/ X2 Q课时135 Reparameterization Trick.mp4
4 i2 Q$ |$ O0 `. b1 a. F课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
! j$ j9 k$ p9 s课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
7 c6 X; {1 w: A# Z: A: v& r; O% Z课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
" p+ x5 R' v& _! }( X4 S课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
; E- D9 A* ^. Q$ [
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
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
2 H( n, H  x: I课时148 JS散度的缺陷.mp4
+ s8 w3 h: \: z: T2 v/ `3 c课时149 EM距离.mp4
& E2 f; S+ S' M) q- O课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
3 s& F) I3 A8 t4 m* b课时154 GAN实战-4.mp4
' A; \4 Y1 ?3 t; ^7 X) T课时155 GAN实战-5.mp4
# V  }! O8 {6 h. ^+ C0 x8 ?( t课时156 GAN实战-6.mp4
2 B0 P  U) O+ [7 ~课时157 WGAN实战-1.mp4
+ E- t5 \6 O$ L# T/ p课时158 WGAN实战-2.mp4

" I; a  ~/ }* V! R5 d2 [6 @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
课时161 BP神经网络.mp4
; Y3 m; F1 e/ N% l8 v7 P2 g9 Y课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
5 Z% I$ A! @/ o  p课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4
0 l1 D* T! t0 x
" q# `+ X5 ?. h" a15.【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
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
! C, h, X& f  z; E; V课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
. H5 `& Z& g) O* G课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
) Z1 d" U% f- E6 H& I( I6 V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
  Q0 a8 W6 {0 [课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
. k  R7 u- @+ r" z( ^深度学习与TF-PPT和代码.rar

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1 B/ [' P$ g/ P6 d, X' I1 Omodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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