深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
+ h9 r/ t+ }$ |: _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%。
3. 案例为师，实战护航
+ s2 M8 z) O3 K& u/ _* l, W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
  d/ j1 M5 v! D1 C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〗
3 J9 R; ?0 g, N& p4 y, a01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
: w( p" ]. x6 [" g! k, a课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
4 f% Z( h1 L, ?' K课时3 开发环境安装-1.mp4
% _: f' g8 f& w7 l  {* n课时4 开发环境安装-2.mp4

02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
% a& Q( [/ v5 _5 A1 e& s3 ]课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
5 r2 _. h8 y' C6 H6 ?6 d课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
& Q$ ~5 w% T0 {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
9 s9 A! d: q% @7 S+ @
" o  M" I3 J! M" l7 X03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
5 h/ k9 h8 V7 P* B7 f2 {, J% K课时12 线性回归-2.mp4
8 J' \" h( h! D2 y& v7 e. r$ i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
4 M7 \7 l) V$ r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
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
% H& k. S4 G! A& O
' a2 ]2 }, ^- ~# Z! I% r04.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
课时22 创建Tensor-1.mp4
, N. }4 ]7 H2 I" h' n0 I) V课时23 创建Tensor-2.mp4
  x' K) Q: Q3 L) m课时24 创建Tensor-3.mp4
; i* c' P0 G2 x' `, c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
( U; W4 q) Q$ n: f, T4 e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
- R# g# D* R1 k/ e课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
2 F: K0 ?; b; x+ P, X8 I/ R课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
  w- e% \% c. M# e8 J  L$ v课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
# ]* t: h, S, t7 |' c# W# x课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
+ D- K1 g9 L/ H7 n/ A- N  h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

4 a7 \* n0 @8 b3 ]# M05.tensorflow 2高阶操作
, p9 V+ d  S, X! }3 ~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
4 q4 o. _3 n. ^0 S+ o: n% y# }课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
, J# J6 p# s2 \* d4 a课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4

06 神经网络与全连接层
1 s: H$ l. ?( ^# L' F课时49 数据加载-1.mp4
- T3 A5 S4 ~6 n& i0 _& ?; ?课时50 数据加载-2.mp4
, K0 P# G4 _3 r; y- p  r课时51 数据加载-3.mp4
: X1 i( k. k; g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
课时56 误差计算-1.mp4
& w. l* B' N; o( F8 o0 `课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
- x! X8 p7 y. x) ~
/ [# f3 U4 }% A8 J" ^5 S5 \6 _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
( j3 L3 z& f+ M: ?课时61 常见函数的梯度.mp4
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
* `9 W% V9 x! z. c; }课时65 单输出感知机梯度.mp4
2 ^+ v# \" j( `课时66 多输出感知机梯度.mp4
0 o. l! O) ?; `) C; Q) e课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
3 N; }, `! F& m6 y' V" F课时69 反向传播算法-2.mp4
  z* {4 Q/ Q, ~2 y2 J# t课时70 函数优化实战.mp4
  W2 N# z' K2 q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
9 S, C0 E# o; y/ o+ o. s课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
0 }1 Q* J/ I1 Z% r' O3 r课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

& @& y: @; c; j8 D08.Keras高层接口
; N* @6 N- w! U* J, x+ D8 e课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
. X* A( D' K$ x  @+ f课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
- @! O" f7 S' h' w9 c2 g# o, c! Z8 z5 c1 g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
! M2 O" r1 k5 V0 H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

( B5 }6 y/ P6 A5 K1 P4 W' n, |! ~09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
3 q  ]7 d2 N* ?7 ?% p% c2 w- \& }课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
4 Z& _' Z! H  \' [课时88 regulation.mp4
! H* ^( M  u# _7 a$ e课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
# b+ a% M' Y& b7 b课时92 什么是卷积-2.mp4
. W8 L" O$ B6 U: `课时93 什么是卷积-3.mp4
+ Y) M3 m" }* G2 k6 c. I1 O课时94 什么是卷积-4.mp4
; L. Q0 |/ Z6 x1 m& w课时95 卷积神经网络-1.mp4
" q6 P) b* ^, j9 `( q, s课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
# x* ?, e% H) P" }* J( w1 [* `课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
0 d4 Z, p# v. B; j7 o4 C
* p& @" g7 m3 Y. h; ^10.卷积神经网络
$ g* v! Z/ F0 p9 E+ ?+ L6 O课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
2 ^) N  Z! Z8 _- ?3 ?$ @课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
. o: F2 [9 k9 S) e课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
- \0 C6 A0 N) o5 ^2 z课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
" e" x. r& U+ ]+ ~* l* l% t课时106 BatchNorm.mp4
: V2 t, N' D3 N! ^. ]8 Z# ^6 Y+ u; _课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
+ ~' v/ l8 ]  }0 l% p课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
/ E, w$ K/ Z" ~& k8 ^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
) U4 X/ Y9 A0 V, s8 T" v5 [课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
' x- ~, F( X; @. D( S课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
  _  w8 e, \/ ]* t, M  a课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
- f1 i4 v" b% h) m# t- s( m% ]" |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
课时126 LSTM-1.mp4
2 B+ O# t% j0 _( s5 Z  B8 \课时127 LSTM-2.mp4
$ q3 g0 g+ F0 F- Q( @5 q3 x7 k课时128 LSTM实战.mp4
" p- B. ?* y0 q; K. t课时129 GRU原理与实战.mp4
9 l' q8 {1 k) ^0 A4 Q
12.自编码器Auto-Encoders
  Z7 m5 l  c4 }3 \$ |, J& `* S( _课时130 无监督学习.mp4
; u6 {8 \2 r2 }: F3 g, W课时131 Auto-Encoders原理.mp4
5 B) y3 E. p9 Q* Z# }课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
% T6 \- W5 }7 ^' o! e+ A课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
5 L6 t% I( a& H) [+ t3 ]6 |课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
7 H. r' h* z( g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
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
" k" s  g* v  B% v" f- w% T  S
13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
+ ~9 g0 L2 h; Q1 F# D" @2 U8 ^课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
! L/ q# x) M- n6 r5 Q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
8 E) k! H( F8 B. G8 e& v7 }5 p( W课时149 EM距离.mp4
4 @; Y0 {. v5 f) Y& y9 U课时150 WGAN-GP原理.mp4
! ^  T& {5 E8 d0 N9 l" R, a7 |课时151 GAN实战-1.mp4
; c5 }1 K; C8 j% Y: b  t; r$ o, r课时152 GAN实战-2.mp4
0 M6 x& S7 ~) j' y9 l6 M课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
) o' w: u2 n6 P8 d课时155 GAN实战-5.mp4
0 A) V' O) y& i( n) j& D% K8 `9 d4 \! a课时156 GAN实战-6.mp4
+ B7 c, {( ?' w3 ~课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4

+ V% y5 h. K, Q& [14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
* ~4 r1 m9 m) `, J# V6 c课时160 感知机的提出.mp4
+ b1 {( ^- x$ v# h1 Y+ @$ O% g课时161 BP神经网络.mp4
4 L" {6 r9 t. J- S5 b3 ~# `课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
" w- [9 x; [8 C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

. V5 V! w3 b% J+ m9 |4 D15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
/ _2 ]! Z, t% V" c8 |' [课时167 多层感知机的实现.mp4
* Z5 I" U7 f' y6 A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
: r; p7 O5 [2 U8 j5 y/ |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
0 i8 _, |9 l5 I  Z' {6 Z课时172 多层感知机的训练.mp4
: h# }3 a- ~2 z课时173 多层感知机的测试.mp4
5 _4 p! K8 d( J, s+ z7 t课时174 实战小结.mp4
8 i0 M* a) |/ s; H  \深度学习与TF-PPT和代码.rar
* E& s& v, ?( d
) t1 A$ _7 s, `〖下载地址〗
; |: \1 ~9 e0 l& _6 z2 {3 S

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/ y! D  Q# ~* f, o4 Q5 |1 K
0 }3 G" ^( n! {; [9 t" Y* N; P" ~
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, b) W6 S8 A) J9 U# X2 B
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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