深度学习与TensorFlow 2入门实战

1 o0 R" _# D, S! {〖课程介绍〗
) o6 U# @3 Y) z+ v/ G1. 通俗易懂，快速入门
2 m; a; ]# Z5 T# }; U& `3 q0 N% y$ R4 J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%。
4 r; x, a9 G9 h6 Q3. 案例为师，实战护航
; U5 ]* q2 e8 I5 B5 h: @: T& 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。
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。

. O! F6 ]4 k! L〖课程目录〗
01.深度学习初见
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
/ C1 Z8 t& ~3 o! o. w9 \1 ~课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
" W* c5 N8 h  O3 a% ?; Z# W9 j
5 y; N9 ?- M- S$ D: f* D02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
$ D; L% H; e) t' H课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
8 g  }0 }( v. Y7 I/ L课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

9 o2 O  ]# n: w, H03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
  h- ]$ `' S. |$ F( l" E2 {课时12 线性回归-2.mp4
4 Y' d) |& F* l7 Z课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
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
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
( f: `2 F6 s: ^- g$ m' b1 s课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
. D4 G& r' T5 @9 k" O7 C
, U5 i- n7 [  c; V* r04.Tensorflow 2基础操作
  `% R8 I' C: s  c: X- Q课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
; ~% J$ H/ T! s. j0 U9 @% G& R课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
# A, r6 |7 j% J9 ?, p课时25 索引与切片-1.mp4
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
- N1 M% K2 Z3 o/ ?% T课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
4 _# ^  P& |: L8 L& e  }, C课时33 Broadcasting-1.mp4
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
3 @$ W. o9 {, X9 E& A4 w课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

' `1 V6 y2 Q3 z- S0 W05.tensorflow 2高阶操作
0 y  h- v2 n1 T  y, s; o% \8 o5 B课时40 合并与分割.mp4
; F% Y- ~9 L% n) h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
课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
6 ]/ @& R8 T0 `# F课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4

* i% g% O- u, V( B06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
8 {' g- E( [8 E- K' ]5 Y课时50 数据加载-2.mp4
- V1 c  e% z3 R6 b. c课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
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
) [3 u! x9 |0 ?/ n' `+ {课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
4 P" J: l+ P' q& L课时58 误差计算-3.mp4

2 c. h$ B" c9 U6 @07 随机梯度下降
  ]* Z7 g+ @3 \/ h课时59 梯度下降-简介-1.mp4
7 h# g$ p" J: k) v课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
4 M9 x" B: H0 ~9 D3 Q- q课时62 激活函数及其梯度.mp4
+ ?' n& _( S# p  V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
2 z; n) H: u6 T课时65 单输出感知机梯度.mp4
2 R' c4 q  {* c* j/ _课时66 多输出感知机梯度.mp4
9 T! k$ ]/ I) Y$ A1 L课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
- N0 q& J( G& A! u) s( X课时69 反向传播算法-2.mp4
* w7 ~+ ]4 h: {5 Y6 a% d9 D: v: I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
0 d5 E- O4 @5 c  R& {课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
* A6 E% }1 s' S8 M9 P( `5 g3 V! C
$ D% n3 o* C+ z1 ]08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
( S$ O+ J6 H3 b课时80 自定义层或网络-2.mp4
" n9 U3 v: D- g+ D- u7 D' a课时81 模型保存与加载.mp4
% G8 B7 M* [2 I3 Q" F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
/ e% ~5 T* p) r" \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
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
+ V' j, [8 ?# @+ _$ W3 ]课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
3 t2 u: f1 s$ s$ S' c; F8 R/ A课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
7 F! I7 v; Q' T! R2 B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
) H; X$ K( U; U3 f" o% I- q课时97 卷积神经网络-3.mp4
7 L! R* E# [4 Q: ]* U1 P课时98 卷积神经网络-4.mp4
. B8 R2 w* s4 l; \# k课时99 池化与采样.mp4
4 d  j, d: A& ?% z" u
10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
" v( Z1 i( S6 e课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
' w4 k8 ~  `- T0 L1 m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
1 m5 M4 _1 Y  P/ R, F3 R" B课时106 BatchNorm.mp4
# P$ L' T  D8 K* V# V课时107 BatchNorm-2.mp4
2 B/ f- \' r8 ~7 }0 Y) d, u课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
" q& y+ z/ x5 l( T课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( o4 R6 s/ d5 t' ]7 q课时110 ResNet实战-1.mp4
5 M# Z8 L% k9 T+ w0 f9 e* N  M课时111 ResNet实战-2.mp4
+ ]+ `: H5 p; f1 D4 Z( i1 d: z! i课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
6 T7 p* N( T  T: B课时114 序列表示方法-1.mp4
# T9 n7 ^) n( [) G9 [+ m课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
9 X1 ?& E/ X  l0 o8 b: w8 ?课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
; h' F3 W; C  a: M% i( |1 p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
4 \, L& V' I+ {$ M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
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
# m8 J! v) I: \1 \' C- U2 s# F3 p课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
, K% b& x& N+ N8 {课时129 GRU原理与实战.mp4

" l4 o4 {' C% h1 f0 o12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
6 I% t4 C' I$ y+ H  f! N5 b5 `: h课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
+ r. q$ c6 F* |5 K课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
9 u/ s' @5 f/ F+ l* K课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
; x9 r- I% @2 ]8 n1 @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
9 d) v$ Y5 G, r- f* o+ I7 O课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

- b6 h1 |! g" M) M8 h13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
8 z. C. I) Y1 m% O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
, B1 ]9 ~* Z$ e+ h( j# z8 S课时148 JS散度的缺陷.mp4
$ h7 K- \4 I; P# ?# F3 d* H/ x& G课时149 EM距离.mp4
4 N9 B9 [8 H3 ]- X. X/ A课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
: D8 L( s9 q5 m- r6 J6 g/ `课时153 GAN实战-3.mp4
( |; b( A# `1 [$ l& C课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
; X, S$ V0 n6 b1 E* M课时157 WGAN实战-1.mp4
, l0 T$ T# Q8 b! y课时158 WGAN实战-2.mp4
$ M2 U" b& \. v1 |) E5 B
14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
: q7 o+ P( B$ |2 C2 P, |+ U课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
7 y+ `4 `% W6 k* G% Z# R# w: Q$ C: ^课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
/ t+ h1 C) C9 G0 Q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
8 U" b: L( Q2 \* N! J1 n. [
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
( h! _4 ]7 @- g. h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
* H( `, W- q0 m% }6 N5 M课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
, {! v/ D" D& P! Q, w课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
! v1 r$ k" f5 `3 k7 T$ M课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
$ @4 Q) z' r4 a! Y& w深度学习与TF-PPT和代码.rar
' i% K8 e6 G  \" e* _
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7 T) f" K4 y% k1 A" N; y) [
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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, c: K1 e* i5 ~. R7 [$ A+ L! N$ tmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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