" G* X- I3 Q& D; ^9 r〖课程介绍〗
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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。; E( u, w: G& \
2. 实用主导，简单高效" s4 N" U8 d Q2 D3 X9 I
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%。
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, G( C! [9 M7 _' 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。
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〖课程目录〗
, z( G( g7 S9 H& m( {8 P0 Z' b6 v) A1 x01.深度学习初见
! r+ a( s2 ?9 h5 r3 f6 L课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
& F) f1 `: d0 C9 [3 d, J课时2 深度学习框架介绍-2.mp4. M. U9 V. O6 L& p9 Y& v+ d6 N
课时3 开发环境安装-1.mp4& T. h# f4 e h' t8 J' u
课时4 开发环境安装-2.mp4+ v% e4 Z5 q1 I" q! Z
' _( y# J! V& ?: y3 k9 g$ P02.【选看】开发环境全程实录( M# N" B" s1 e0 S# D8 q
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
) @# Q v7 y0 Y0 D& B课时5 win10平台实录-1.mp4+ z$ s& l, t: h( ?. q6 a
课时6 win10平台实录-2.mp4. P. v' L' H7 i$ z, ~ x ^
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4% P4 S0 M/ o& U! ^
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
% C& s' m7 D5 U4 a- |8 ^% p3 l课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
) I- m1 l% Y0 l2 V; _1 \" r8 ^6 G L; q& d0 z7 H" f
03.回归问题/ ]- H7 Z; ~$ p5 T4 h* C% M* e3 C
课时11 线性回归-1.mp4/ M3 }: X0 ] u2 m
课时12 线性回归-2.mp48 e: t6 c; h& A6 D* b
课时13 回归问题实战-1.mp4& K3 h; t1 R& F6 K
课时14 回归问题实战-2.mp4
+ N: [( z+ t# R8 Y5 k6 j课时15 手写数字问题-1.mp43 }. {0 f0 {" a4 C- r* W3 ?; v9 L. R
课时16 手写数字问题-2.mp4
& `; P' v; @/ H$ Y课时17 手写数字问题-3.mp40 \3 Q8 W9 G, V1 N
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4+ M5 ]6 W# o; Z; S
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4/ s9 Z2 X- h" V4 F+ B
% `" z& ]) q& m/ D04.Tensorflow 2基础操作5 u& Z0 W0 \- K8 n
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4' `9 B1 L3 H0 [8 n8 a$ \3 O
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
) |% l: X z% K课时22 创建Tensor-1.mp4" Z) u Q: V0 X- N8 I
课时23 创建Tensor-2.mp4
* X# W1 M) y0 D! S6 q: Z- [! Z5 c& m课时24 创建Tensor-3.mp4- x, x, q- v: F
课时25 索引与切片-1.mp4
% L. N0 G! I+ `+ `+ @课时26 索引与切片-2.mp4% X( m! T2 l! M6 v3 o1 E' C; Z
课时27 索引与切片-3.mp4
9 e$ N# P* W! v. T% f6 c5 @6 [课时28 索引与切片-4.mp4
- ^; l+ ~+ k, X( B# u3 O$ X课时29 索引与切片-5.mp4
) i; s) {/ ~# y课时30 维度变换-1.mp40 q9 t% z! H& Q5 K& i1 w0 G7 S
课时31 维度变换-2.mp4' ~. h1 C1 J# ]
课时32 维度变换-3.mp4
5 v) L- k0 x$ Z+ ?! {课时33 Broadcasting-1.mp4
% b% E, Q1 ?/ a! [- J课时34 Broadcasting-2.mp4
( q4 R# R, f% p8 |课时35 数学运算.mp4
& v9 \ T" h2 g) i4 P8 ]) q5 e课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
* [ t0 y1 B' ]! _课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
8 e) c4 B: Z- z& M4 c* s% r课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp40 L& c9 F1 H T: l" p7 V1 u2 i2 l) G
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
6 T) l5 j, Y2 T; _) s, ]& u# Y) e M# u4 z) p
05.tensorflow 2高阶操作4 U! l# F" ?! H, Y) N* M) o
课时40 合并与分割.mp4
1 q' ~8 `( {. ^8 l. n% ]) ~; h. H课时41 数据统计.mp4
4 d# Q: I0 C+ ]9 m! n课时42 张量排序-1.mp43 Q) P7 L i8 [& f- j' I4 p5 |& h9 o
课时43 张量排序-2.mp4
: p6 F! v2 @8 ~& ^+ [课时44 填充与复制.mp4; l: y7 U# D m) V/ o
课时45 张量限幅-1.mp4
0 f- r' K8 N9 k课时46 张量限幅-2.mp4
+ @$ J. A* x" w" I8 Y课时47 高阶操作-1.mp4
! V/ U5 j& R4 s7 V' S课时48 高阶操作-2.mp4
& }% J1 d ?7 x4 D' t+ B0 b# n! c$ g# q1 A1 b1 A( J
06 神经网络与全连接层
$ {: I6 t; G x: v课时49 数据加载-1.mp4- t2 L6 v% Y+ T1 E
课时50 数据加载-2.mp4
2 y. ~5 M' w% V0 C. s; }, I+ c课时51 数据加载-3.mp42 ?) K7 u) T+ Z' V5 s I* A
课时52 测试（张量）实战.mp4; ` Q. I/ u/ `' a2 E
课时53 全连接层-1.mp47 X4 z8 Q% ]2 i8 c5 o) C
课时54 全连接层-2.mp4* |9 K) \! e# R; D+ V) ^" t
课时55 输出方式.mp47 C1 r- N8 |' y- v
课时56 误差计算-1.mp4+ x3 H. U% _" w1 S
课时57 误差计算-2.mp4
, G& V* M" t5 e/ O; q课时58 误差计算-3.mp4
O! u3 [, q; z+ m# G, {3 r ? z% N+ C! V! m4 O: q+ N, i
07 随机梯度下降4 W3 O( T1 o2 N: [2 z+ x, h$ ?
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
1 V1 s; ?; {! _1 F- O8 ^) I0 Y课时60 梯度下降-简介-2.mp4/ k a; t/ F0 S7 E& `, {6 S9 R* J
课时61 常见函数的梯度.mp4- \$ G/ \0 H; `+ O6 j$ w
课时62 激活函数及其梯度.mp4
& k# h8 K; c3 A课时63 损失函数及其梯度-1.mp46 K) K$ f2 c- V8 W
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
. ?/ n) w& W: l0 ]& P课时65 单输出感知机梯度.mp4
+ r$ f0 ?, m' z7 o' b课时66 多输出感知机梯度.mp4& X0 o; w0 R( D
课时67 链式法则.mp4
( k: p5 l( q+ S. |课时68 反向传播算法-1.mp46 {& Q8 \( @: Y2 @$ L N7 {& b
课时69 反向传播算法-2.mp4
# x0 @- I- y- i, C) B+ A3 I- J, ?5 ^课时70 函数优化实战.mp4
6 m6 R# p: i% `4 L k: h课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp45 b b! J7 p6 @( B
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
9 y. {: J" k, i# }" d2 d课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
* k. E5 ~+ o2 C) S$ V1 T4 d课时74 TensorBoard可视化-1.mp48 F4 U* N8 q: F3 k
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
( ]* T: ?5 F* V' c7 B$ {
* j5 [( w0 j" e# D+ D0 r08.Keras高层接口
/ u6 s$ f# ?+ K* A- P$ b3 I课时76 Keras高层API-1.mp4# S+ M5 V8 n! U$ b9 V1 `
课时77 Keras高层API-2.mp42 w% W8 b2 ~7 R5 k% _
课时78 Keras高层API-3.mp4' r+ Q% y, s2 F, t I0 H9 w
课时79 自定义层或网络-1.mp4
) w: K, J7 s( \0 ~% E w8 A课时80 自定义层或网络-2.mp4
! h+ t$ d. [2 G/ M! X U3 f0 }$ `% C课时81 模型保存与加载.mp4
( x# @, m) B @( S; E课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
) @2 g) g# {. h) U! J课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
# @ L( ^& D7 f l! d课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
n" ]. S) [: O' A. P2 @: p- y. a7 |/ e# I* _8 ?* [% o
09.过拟合' R2 \7 \: w+ _/ g# K5 B
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
3 s2 f' v. f) x% X课时86 交叉验证-1.mp4
( j( ?, H P. A/ \' ]课时87 交叉验证-2.mp4
& Q$ z2 @( D) J) p1 @+ g6 ^课时88 regulation.mp4
* a( }( n/ v* h# r) t- P课时89 动量与学习率.mp4
$ @: q6 D8 a5 ]+ w课时90 early stopping和dropout.mp4, S( h$ U$ F+ H' h. t0 Z
课时91 什么是卷积-1.mp4+ l. P; H" V4 m8 G! i8 L
课时92 什么是卷积-2.mp4
* R E* T3 O5 [( q3 v1 F0 G课时93 什么是卷积-3.mp4, P' { c- m# O% W
课时94 什么是卷积-4.mp45 a* S+ N5 a+ F2 C" e" s! Q+ ]8 {0 a, g. P
课时95 卷积神经网络-1.mp4
1 W3 e2 [3 `; X( d* Y课时96 卷积神经网络-2.mp4# c6 P% k+ z8 J8 x
课时97 卷积神经网络-3.mp4
5 H, d) b$ n4 _% u$ q课时98 卷积神经网络-4.mp4
. @3 f$ R& o9 j& L1 b5 p课时99 池化与采样.mp4
! k! M6 o+ P# |& v+ a' K2 W) F4 ^: q; h& y
10.卷积神经网络% V) u: j! Q+ b
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
. E6 a# `/ l" M课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp40 L# B7 v; w; } [
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4% y7 s+ O& {/ _2 w% x' e, Y
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp48 g$ d) o) ~$ b5 m
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
+ I& a2 r- g" ]. @3 Q% o, Q+ _% f课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
4 O4 j: z7 T0 b6 f4 u. u3 v课时106 BatchNorm.mp48 Q2 O4 v* p% p4 `; M/ p
课时107 BatchNorm-2.mp4
5 X! E; D% B* y- A1 I5 a课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
7 ~# m" g7 j# p% [课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4; ?6 Y8 p- G$ S0 n; Y7 \0 w
课时110 ResNet实战-1.mp4
% H9 X& ]( r$ |* I+ F; {4 I/ P课时111 ResNet实战-2.mp4. f8 j7 \; c1 B& g/ I
课时112 ResNet实战-3.mp4+ U8 Y6 F+ M$ ~) p" l1 g S
课时113 ResNet实战-4.mp4
* q$ q/ a& n' F) x4 j5 S8 s2 z6 H6 }/ H: h2 r: Z" Z7 S8 i- O$ }$ F
11.循环神经网络RNN: Q- d4 r3 v+ h' I3 m) H
课时114 序列表示方法-1.mp4! |( y% w6 P c# m* I
课时115 序列表示方法-2.mp4# f ?5 {6 n: \( |8 F) u8 S
课时116 循环神经网络层-1.mp4
! `7 W' ~8 ?* z4 S# L" r; o1 _课时117 循环神经网络层-2.mp4# H0 b2 f; T( Y% a$ [7 m% }: q9 Y
课时118 RNNCell使用-1.mp4
; Y1 s; b6 e; m课时119 RNNCell使用-2.mp4
! t. y3 w, c) s8 T7 L7 Q课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
$ W4 i+ @- p2 v0 f1 W+ v课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
) U) q$ N0 f: T( l3 |6 C1 P课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
7 j/ ~$ e5 p" P- l课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 X8 h2 T1 O, ? q# F4 X! O
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4& S- j8 C1 W8 |. L# f9 G' }
课时126 LSTM-1.mp43 L( q: Y0 G' v" u. p3 |; M
课时127 LSTM-2.mp49 \) g, H% P1 o9 C. Z/ r$ N
课时128 LSTM实战.mp4# o7 x! d7 h7 m: w( k
课时129 GRU原理与实战.mp4
- Z v+ X: U5 V$ m; ^7 f/ H7 b8 ^ b W! d( V, l. x8 @9 r0 m
12.自编码器Auto-Encoders! v/ M; f. {1 n! Q( x% f0 i
课时130 无监督学习.mp4
8 L5 a/ W) f& |% ^4 F2 d课时131 Auto-Encoders原理.mp4( Q. G4 M u! q0 T+ Q
课时132 Auto-Encoders变种.mp4: D+ y6 ^' N. w% G2 p
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
% j8 N ~ }& E: h0 b/ ?课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
s, `# N D$ C6 l: B课时135 Reparameterization Trick.mp4
- s/ O: Y ?! h/ }" ~课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
R' M6 j# l$ ]% X课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
+ h* d: a" x8 K4 q! q课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
5 u4 e& z, e I课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4# A* x+ ^0 R: N' `6 ?5 |% I
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
9 r* i) R0 k% r, [$ c* ]课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp49 ] f. F$ m; Y
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
0 e- h8 s, G( c4 M( u
9 {% b4 c. x) d. B, G, l9 A1 W13.对抗生成网络GAN8 f% `* L# r6 [
课时143 数据的分布.mp43 @6 Z. n' A# n3 i5 h# C
课时144 画家的成长历程.mp4
! o! w* g' n' \课时145 GAN原理.mp41 f# w f3 V) S+ j% G
课时146 纳什均衡-D.mp4
; ~: D' o G6 J1 r, q1 f0 b课时147 纳什均衡-G.mp4 u! E; o$ O6 P$ [3 s6 l
课时148 JS散度的缺陷.mp4 V/ I D8 k2 ]* L
课时149 EM距离.mp4
4 m E, f0 F7 a7 x3 F, ^+ H课时150 WGAN-GP原理.mp4
8 k' g* E) u5 P- R) m; L5 ~+ z课时151 GAN实战-1.mp40 ]" d9 w ~2 C( B2 n
课时152 GAN实战-2.mp43 L- A R0 o$ x& r; U+ v6 D
课时153 GAN实战-3.mp4 B7 u8 K. g+ W& n
课时154 GAN实战-4.mp4
* p: Y( x# M6 Y/ i, X N课时155 GAN实战-5.mp4
1 K3 J3 S1 S$ K1 \- P课时156 GAN实战-6.mp4
( n$ O! }. I- ~+ L$ u课时157 WGAN实战-1.mp4
( M# W4 e: Q% h+ r) K1 r课时158 WGAN实战-2.mp46 p& |- Z' q9 v* G2 \: T
- H: U: |1 K/ o( X" D8 y14.【选看】人工智能发展简史 W$ R2 s9 a; O% J1 g: o
课时159 生物神经元结构.mp4: @" x( ?4 W, t$ ?' c
课时160 感知机的提出.mp4
8 L3 r8 z% Q- o- _课时161 BP神经网络.mp4. s' o0 Q7 P# `' G* U* n3 H) G d8 {7 c8 \
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4: f, U6 Z, X$ i
课时163 人工智能低谷.mp4
0 | ~1 I/ m" G) ] d m A课时164 深度学习的诞生.mp4. a+ `9 X9 x3 _. [; w# ]
课时165 深度学习的爆发.mp4' \ K/ ~: e) N: m( i" j2 g
- j' N. p% j! ^) ?$ E& M: M: i; }15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. r) R. P& q2 c/ y1 \课时166 权值的表示.mp4% j y$ j: |$ _
课时167 多层感知机的实现.mp4
6 E7 v6 Y1 |' H1 J课时168 BP神经网络前向传播.mp4
4 j) [" ^. q8 C课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
6 b' D' C- r" \. {+ X1 Z: o' O, M课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
6 i1 b' l, ], Y: k课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4/ G |# A$ w$ r% V
课时172 多层感知机的训练.mp45 y( j3 O% y6 j8 a) i
课时173 多层感知机的测试.mp4/ R5 K6 I) N' X5 G
课时174 实战小结.mp4& ~3 f$ q/ c5 M8 w& B( Y" @
深度学习与TF-PPT和代码.rar
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