深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖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。
- g( C3 {4 h& e9 ~7 V- k6 }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%。
" M1 _! X; J) F* e. y# l3. 案例为师，实战护航
9 ?  A, r/ ~  l, y! D' R; X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。
+ w* f8 k* ^7 ~" ?  u0 e* n4. 持续更新，永久有效
9 p4 n+ y% }) w# G5 I$ T/ m1 D6 V* H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。
" e& u$ b/ \3 p6 T. H3 W. h
〖课程目录〗
+ j5 y& [. A- d3 k  q  D01.深度学习初见
$ _2 {& h" j) g& l课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
" h  K% H$ s; I; P9 x# A- D课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
1 Q2 w8 V) p) h$ Q课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
3 U0 ?$ m" v* d0 H# g; g
% Z) Q: _  d, U8 H+ r) G" l02.【选看】开发环境全程实录
3 _& J( C9 [% t9 a% C$ }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
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
0 K& X8 I1 a6 A4 D4 ]3 E课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
( a) [5 z, O/ m% X) b3 v$ J课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
( r2 C) @3 _$ g
03.回归问题
# s, L, [8 f4 P- M& {课时11 线性回归-1.mp4
9 C7 E; h+ T( r# i# Y( K8 l  _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
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
' d1 C: A: i8 P3 a7 ]8 U课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

9 O  t4 G) Z, _1 N0 Q: t04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
% X/ F/ j  b( j6 u6 B8 z: Q课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
) E& T4 |) Q+ R( x! z0 U+ R2 |课时22 创建Tensor-1.mp4
' w$ c9 Y; T& M课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
- a% _9 P( c/ }, ]/ Y课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
9 M" A* p! y$ d! |& P课时27 索引与切片-3.mp4
- u1 h& H- i) {3 p$ w8 \) u8 f7 r* ^课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
, X4 O% J1 l' O* t+ }) f课时30 维度变换-1.mp4
! x3 F* s' w  S1 b6 B# W: e课时31 维度变换-2.mp4
8 u3 ?. p' F( Y2 q课时32 维度变换-3.mp4
6 |9 H1 y6 r" M3 p2 z; h1 s课时33 Broadcasting-1.mp4
1 F3 t' C) k% {5 _+ p  B* C! t课时34 Broadcasting-2.mp4
. F0 V3 U. P2 Q# Z( B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
, x8 B1 E1 a& h8 Q. i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
# I9 c. w: {% b4 n9 r
05.tensorflow 2高阶操作
) S$ t, p# Z6 t% y课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
" j& o- v# U1 Q7 n3 w' [& U! V: N课时42 张量排序-1.mp4
- u: j+ f- \3 `7 [5 u, ]+ u2 f课时43 张量排序-2.mp4
5 a4 ?0 E# v( H. T) {课时44 填充与复制.mp4
4 v9 D  E* k( R. l+ T  M3 ]课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
, Q: d& L: F% K# C2 b* ]5 x课时47 高阶操作-1.mp4
6 P, |# n" [5 J3 X课时48 高阶操作-2.mp4
  g' O4 c$ q2 Z% W6 @
06 神经网络与全连接层
$ B, ]" b6 y9 k+ V, F# a/ u, S# x课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
4 d3 @% L: E. c+ w2 M# L# h# }  z课时51 数据加载-3.mp4
4 j# E, |& i: D6 ~% T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
/ N+ h  ~6 C6 j* P课时55 输出方式.mp4
7 l, {$ x+ [' a, b1 i' C, R: C. e课时56 误差计算-1.mp4
2 l1 t7 L' V' J; |课时57 误差计算-2.mp4
. {% _- ?+ ^; v/ N7 z9 d% o课时58 误差计算-3.mp4
5 @) h3 X. l& A, B% ?8 b, N# A% M
07 随机梯度下降
- u- c* E6 x6 t课时59 梯度下降-简介-1.mp4
# j/ |3 {2 H8 W3 t) M3 }& B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
# j' ]6 A# K& T" f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
: X5 D/ H; S; ]! z& B# }课时65 单输出感知机梯度.mp4
6 A& y; ^. A, q+ O课时66 多输出感知机梯度.mp4
; J, s3 d$ K8 G4 {0 v/ ]课时67 链式法则.mp4
/ o, y9 U4 J' B! H课时68 反向传播算法-1.mp4
  i% k9 s2 K9 O) K课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
* m: E+ D/ }- L课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
) Q& [( d# h. d2 |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
& W0 N2 z0 ]8 Q' @; y( j课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
& W% ~3 H. I: M) S/ ]' k
. w1 }5 G* M- x' `* t# D# K08.Keras高层接口
% i0 O, p/ t5 o! R. Y课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
+ ~0 U; ?$ I, i* p7 g0 U& G- b课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
7 k( n2 \( I: x  ~1 X, k+ ?- A/ J课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
6 o" @9 W2 t" y! U课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
% K7 z: U- }  u0 B7 z2 n( o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
% |. D9 O& n' o
09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
  ~8 u! y/ x* i" ?4 t; V课时87 交叉验证-2.mp4
+ t- Y; T+ C. e. v& p$ \课时88 regulation.mp4
% E( [/ N* b" c; w) R, W4 \课时89 动量与学习率.mp4
2 f6 g- U3 }0 Q: J  \0 f课时90 early stopping和dropout.mp4
' X# ?& m" k8 c" H/ @& V& |课时91 什么是卷积-1.mp4
- U3 T$ }% C* S- i: F9 ^5 S+ n/ _: e课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
7 ?2 I& j+ I8 K. M课时94 什么是卷积-4.mp4
( X% d4 P. d: y+ b/ o+ y: r: k课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
1 z" f; y3 h) n, C课时98 卷积神经网络-4.mp4
* H* B9 j) i! k课时99 池化与采样.mp4

& O+ x& g% x& t- o10.卷积神经网络
" K7 i9 @7 J0 B课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
/ _1 h5 R( }7 J- x课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
6 H2 |. |4 f# S" _/ i0 d2 T& c课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
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
' F3 ?6 e! ^( d6 B  e; ?' ~6 N课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

, g; ]# f, j7 f11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
0 W. |4 I0 ~; e$ m$ j6 ^课时115 序列表示方法-2.mp4
7 r7 Z) K7 q* W! `4 p( M: z3 T课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
+ z3 m" t! B, a课时118 RNNCell使用-1.mp4
2 v  z0 G' m6 e/ \. M课时119 RNNCell使用-2.mp4
$ L8 d* B5 }9 Y7 `+ q2 M5 R课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
8 y0 ~* x$ V) s( K# a+ a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
) ^1 ~; c4 p- x" ^# j; @. p: m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
: D% a! ?9 Z: _3 i' r课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
$ f! y# k* R& _0 ~0 n9 `课时129 GRU原理与实战.mp4
/ K" `9 b: n7 N. ?+ h
12.自编码器Auto-Encoders
, Z! T" i( T& \( @0 }8 v课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
! S+ x" ~8 b7 M! i( j9 b课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
1 a/ F  j3 [6 q" D& s) O4 A" n课时135 Reparameterization Trick.mp4
- }" u# C3 h* P6 x9 B课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
+ X  }" S: ]1 v课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
. m2 X( ?$ E* @' ?# B" I课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
8 e0 _* l7 |/ d3 V课时140 VAE实战-创建网络.mp4
! p: {( q. U' b+ k. s; u% z课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

# d+ f$ t+ H& |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
6 ?7 J: p! }( p2 A课时145 GAN原理.mp4
4 _/ K6 W# H1 @' k8 o/ o课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
) @! E$ {# L& }课时148 JS散度的缺陷.mp4
8 W) }% ]# ]% W$ z! C4 E课时149 EM距离.mp4
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
4 x) k8 w( G# `; l课时154 GAN实战-4.mp4
. @/ Z1 |$ }) P; C8 A5 D/ E5 p( _+ A课时155 GAN实战-5.mp4
: {% Y+ a" p( E& Q3 n& B- D; @课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4

' z0 T7 Y  x+ W" g14.【选看】人工智能发展简史
7 _5 \9 U6 d+ v6 B3 S课时159 生物神经元结构.mp4
7 Z# w1 H2 D. s' q课时160 感知机的提出.mp4
0 A/ y1 _0 V/ a9 P2 B, h课时161 BP神经网络.mp4
8 d% N! P4 h# _$ ^  y1 \/ P- h8 Z课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
: ?+ C3 ]* j6 _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
" f5 r% O5 H& q, I
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
# Y$ \4 Q5 G2 x( I- C% L课时167 多层感知机的实现.mp4
& f; M  l( u( j1 b课时168 BP神经网络前向传播.mp4
& z- u/ {' x* g课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
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
课时173 多层感知机的测试.mp4
" a8 W+ c1 s1 c/ c4 U' a课时174 实战小结.mp4
深度学习与TF-PPT和代码.rar
" G: m  Z. q) @  F" W
1 G* t! j; i! E7 v1 |; m) T( u〖下载地址〗

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( R- X, T# _6 ^1 N) U9 U1 Tmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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