" Q8 _# \4 p3 t9 |3 Q〖课程介绍〗% O. N) a1 ^! x$ [8 Z( z
1. 通俗易懂，快速入门
1 W9 Q: S, @+ u# d0 J# a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。5 |5 F! C1 g( D2 o% H4 h: x
2. 实用主导，简单高效; I$ l: A: }$ m: \" N/ {% i/ H
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%。" ~( Y* E, u3 t8 F8 {6 ?3 ?# s
3. 案例为师，实战护航
7 ]1 ^; h F& l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。
: ], Z. c& [: J$ ? W4. 持续更新，永久有效
& D; |9 l2 i) o# F) Y9 @9 j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。
4 b2 Q9 W) r4 F. g ?9 f* q) j% e( Y. L) g5 E" a( k7 U
〖课程目录〗# ?& t0 W3 {9 u
01.深度学习初见/ x7 E, r7 U7 ]/ B3 X! `. n
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4) {! G# L+ t5 s O4 P- k d# _
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4* H& F/ `- ~; e2 {- u. }9 ]
课时3 开发环境安装-1.mp4& a3 t/ Q1 N% w8 z) F, g! ]3 b" r+ m; C8 K
课时4 开发环境安装-2.mp4
) F( y. e* J; k _# U
. u6 b( y B- h4 Y02.【选看】开发环境全程实录
3 J( y$ H1 i/ W3 X) B X; P3 ?课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4' \3 \$ J2 g0 Z7 |# _
课时5 win10平台实录-1.mp4 l3 O4 H; l, k$ h9 L! l
课时6 win10平台实录-2.mp4
0 {7 q2 \ Q4 _! ]" F" K& u课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4* f4 p9 p9 l/ t+ V% b
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4/ L1 n+ P/ U; N+ S4 {3 \# S
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4/ h ]5 }5 E5 E, ]% Z% T3 n
) Y2 e7 L7 e1 F& a6 D; C8 o03.回归问题4 g& w" J# u) @+ q, V% I. v
课时11 线性回归-1.mp4
3 n% W7 v; P6 Z. Z9 k% ?- B课时12 线性回归-2.mp4+ C, J C8 `5 l3 A B
课时13 回归问题实战-1.mp4
+ v" h2 w' g+ h: s* c8 T4 M9 c课时14 回归问题实战-2.mp43 F' Z4 m0 x; H/ }
课时15 手写数字问题-1.mp4
, ?: W& U! z% N6 T* A课时16 手写数字问题-2.mp44 D/ D8 ?0 e1 l, r7 `/ T8 P
课时17 手写数字问题-3.mp4/ A* G, p3 O7 w! M' E% z
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4+ W, |1 w! d- M) ~% J
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4! C; W% V1 V1 D$ T
& E. m! m9 j6 p) s04.Tensorflow 2基础操作
* m- j1 [/ _# j1 c. Y3 i课时20 tensorflow数据类型-1.mp49 _" {; y% F$ A$ f
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
- @# }8 d3 f# \1 H# ]课时22 创建Tensor-1.mp4
. g8 D& \) M, }1 F: p9 X% I课时23 创建Tensor-2.mp47 i1 f, w# }1 b. `: A5 _
课时24 创建Tensor-3.mp4
: E6 K. g1 `/ d) d4 ^7 i课时25 索引与切片-1.mp4 e/ O& p9 L( n/ s3 c; @
课时26 索引与切片-2.mp4# D* @6 z) x9 g4 l
课时27 索引与切片-3.mp4
3 i) C0 q$ W- K课时28 索引与切片-4.mp4
; J& _+ A L6 S课时29 索引与切片-5.mp4
5 _, y6 d2 p9 s" C \2 U课时30 维度变换-1.mp4
- m* C7 G) ]. y课时31 维度变换-2.mp4
8 `! q7 e) a$ K6 f课时32 维度变换-3.mp42 J% c7 y( I, `4 a
课时33 Broadcasting-1.mp4
7 v! z8 [. m j% F0 L课时34 Broadcasting-2.mp4
' R! E+ J, w( Y; S课时35 数学运算.mp4
- g. i5 x" _& S" C课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
M% D. w% l5 O* D课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp48 \& [2 G3 S* m" H7 Y
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp41 w. B/ u* h) {, y r
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4+ E( |! D4 b8 @5 {- G3 h2 d, @. ~
! A% R) ?0 Q7 @1 T6 F9 N& m. |/ M
05.tensorflow 2高阶操作2 A1 t/ G! a1 O
课时40 合并与分割.mp4
( S2 c7 _8 q" x! G& A% c% G4 A课时41 数据统计.mp40 f! L' w+ W% E7 B
课时42 张量排序-1.mp46 v5 |$ g' T9 |
课时43 张量排序-2.mp4
* f. ^( e! {0 e% {8 z课时44 填充与复制.mp4
. m. W( S2 l' i1 T课时45 张量限幅-1.mp46 I J; E" h# h
课时46 张量限幅-2.mp4 v- [+ z1 m/ B' D2 ?' R/ E
课时47 高阶操作-1.mp4/ c" H: W% ^! ]! t1 h2 s5 D
课时48 高阶操作-2.mp4
" c' X* U: M" C2 o5 B3 v! G. ?: a
9 n, i) l& h8 I9 R" y. H6 z06 神经网络与全连接层
I! [: m; c/ L: V0 B: V* K课时49 数据加载-1.mp4
) a$ y8 b4 \& g0 |" l$ q课时50 数据加载-2.mp4- g' x+ H$ b/ ^+ d- Q$ f# m2 S
课时51 数据加载-3.mp4
0 W U/ n# T! A) V% l& B8 h& V课时52 测试（张量）实战.mp4% S: \' r& W$ @0 p4 Z) }0 {" T0 b
课时53 全连接层-1.mp4! Y1 i+ Y4 B/ i- Z U+ a2 [! w0 o
课时54 全连接层-2.mp4
9 k. S4 g p S1 h( K课时55 输出方式.mp49 C) d4 ^. m; D) \: A* }) {
课时56 误差计算-1.mp4
5 k+ I R( w2 M* I9 O% H* \课时57 误差计算-2.mp4
/ L/ E2 I8 z+ L% o! N课时58 误差计算-3.mp4
% ?! I" S% e1 T5 w' g! c. X( K# y& }$ s7 k
07 随机梯度下降$ z/ J) H% A3 T- _6 X! Y# [: ^
课时59 梯度下降-简介-1.mp42 r& ~/ J3 |: e, x% j0 h" o
课时60 梯度下降-简介-2.mp4! z& ^- p3 a/ s O7 {" R
课时61 常见函数的梯度.mp4
# S7 X: J- Y, d: ?+ E; S d% t课时62 激活函数及其梯度.mp47 j- C! G g! L3 h, g
课时63 损失函数及其梯度-1.mp44 u2 w/ I' K# u- M4 a
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
. t* {' B5 _8 ?! G" @课时65 单输出感知机梯度.mp4
" D) M$ k l8 z) u+ k, U4 Y课时66 多输出感知机梯度.mp4' V$ ^( [$ @& I& S# a& H2 B: H# f
课时67 链式法则.mp4
8 }5 T: r) p) S$ @! n: D课时68 反向传播算法-1.mp4
+ A, \) x, ?# G5 D4 @5 p课时69 反向传播算法-2.mp4: F$ Q4 i& ^+ s$ `8 M. P# v
课时70 函数优化实战.mp4" y8 x( z4 x( N/ e4 [; `
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
, X/ }/ G$ q8 g2 L3 |1 g9 Z' b课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4$ ]# [1 s+ [+ t( ^+ a
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp47 H: V/ A) ?+ J- ?
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4, o) ~! h# C1 J' S0 |
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
1 n1 o. x3 j% s2 W- {! R! y7 W, }0 F! \# k
08.Keras高层接口( I. R& \9 h. ~# J2 v
课时76 Keras高层API-1.mp4- I# y9 f) G) C+ D& F- `" `" b
课时77 Keras高层API-2.mp4
7 T; u1 L3 n3 c. ~* N课时78 Keras高层API-3.mp4
! W9 t- Q* N: | B- b, n课时79 自定义层或网络-1.mp4+ S/ w% a8 b. g" r
课时80 自定义层或网络-2.mp4
+ S# Q) b2 [* g课时81 模型保存与加载.mp4
/ L6 u3 C4 {3 G* c1 v( s4 z2 A2 e. c课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp40 D% K) _( {! w7 i
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4. F, u5 n' L. ?) A5 O
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
( Z" A z2 B0 ?; n f, y2 n0 r2 V- ^
09.过拟合# N4 g7 H; S( G R# o
课时85 过拟合与欠拟合.mp4; L* y+ I. a5 G0 P
课时86 交叉验证-1.mp4
7 F6 x7 s% t1 s* Y! e+ v+ | X. M$ n$ ^课时87 交叉验证-2.mp4
/ R- i) B7 ]" p9 L/ d' y课时88 regulation.mp4" ?" r: y* Z. e/ {7 {+ o
课时89 动量与学习率.mp4
( q' ~) O3 c8 Q/ M+ C0 |# ~+ s0 X课时90 early stopping和dropout.mp4
9 S& ?" R, X: `9 g& X% x3 P- h1 i课时91 什么是卷积-1.mp45 I' U" E8 c# u1 g
课时92 什么是卷积-2.mp4
' g6 \ g( @5 M& S8 m课时93 什么是卷积-3.mp4& C) f1 U* v. p0 I6 ~1 m# J* \
课时94 什么是卷积-4.mp4
3 R+ w X/ c! j4 f) C& |课时95 卷积神经网络-1.mp4
" X/ `3 K0 `! n课时96 卷积神经网络-2.mp43 B ^) s) {- a
课时97 卷积神经网络-3.mp4
1 d$ \) |- R- v. @2 q! N e课时98 卷积神经网络-4.mp4
6 W3 X" L+ p- {4 Y3 p- K5 o2 F0 {课时99 池化与采样.mp4, [" U' P r2 D, a1 a
4 P; a; I m& n8 ?( |) M10.卷积神经网络/ r0 w- b v" K1 R- C( M( t7 H! C
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4/ X; u1 {: M. Q4 c
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4- h/ o: x7 u0 H; E
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
" f; W. d. U) S" v8 Y) t课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp44 ]/ [2 S5 E$ x
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
4 D$ F; }/ k8 f' J ]课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
% L- R% D" c/ T, o# f8 s课时106 BatchNorm.mp4
( N6 U- }( J$ K5 {课时107 BatchNorm-2.mp4
% T( I- K3 f6 v$ P课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
5 M, u" t$ @: Z课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
1 h; D6 P7 x" H课时110 ResNet实战-1.mp4) I& R% o( L6 ~0 U
课时111 ResNet实战-2.mp4
: e. U$ y7 q, Y3 L* H课时112 ResNet实战-3.mp4
3 A a+ y% P/ _4 E9 N; v课时113 ResNet实战-4.mp4
# @2 _( B* L9 d! M
' K; X% e: {/ K( Q) b11.循环神经网络RNN
( ]( b r! y5 k" ~7 j" T课时114 序列表示方法-1.mp4
) c( L2 i" T0 Z课时115 序列表示方法-2.mp4/ ~! Z; ?7 K0 H1 h* y6 s& F" ^8 @
课时116 循环神经网络层-1.mp4- _% o% @3 C6 w I n
课时117 循环神经网络层-2.mp4
$ o, U( R7 z! l1 M- X7 a4 p4 h课时118 RNNCell使用-1.mp4
3 e+ Z7 J1 x( ^* A+ j/ _% ^课时119 RNNCell使用-2.mp4: b/ o- H4 e2 M1 B i' ^* Z5 f5 |
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp40 r# j( d6 r# F& \" P4 c
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
1 _9 Z6 ?, {; b0 V, o课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
1 ~' ? M$ S/ |, ]* Q课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
/ |; S% q! @; B! Y. f课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
: B$ d, `* \* F9 P3 G1 l课时126 LSTM-1.mp4
1 V" J3 ^! ~3 k( E( X3 }课时127 LSTM-2.mp4- R/ u0 Z/ }" P6 g, |4 A
课时128 LSTM实战.mp4
. f/ T# W1 a9 g; Y C课时129 GRU原理与实战.mp4. i+ d% G5 r# }+ e0 ~
4 G+ F6 y) f6 l4 t
12.自编码器Auto-Encoders
* e, |8 y w3 }& V课时130 无监督学习.mp4; j5 z7 }. y* f
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
. R) m# N" z4 z. V7 f$ j课时132 Auto-Encoders变种.mp4; u% N- g$ p( [% u U
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
( p1 a* g2 ~+ J: B7 Q课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4; o1 D, H$ c' F' h) t9 g
课时135 Reparameterization Trick.mp4
8 L0 r+ I U1 n+ i' b课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4- u* v) _# L% a9 L S( f) I
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
# d0 _* C+ h/ m& T课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4# r1 f5 v1 r- B, \7 `$ s% R, z
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
: ^4 e- R7 I0 I: v) ]" f" \课时140 VAE实战-创建网络.mp4
9 u. m! }' }; k$ D* S课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4# {( u' {( f. Y( l3 V! w! k
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
2 ]% T/ k) F1 b# U+ ~. N# j; J4 U* ]# L! v/ m2 t. f4 k0 M, o
13.对抗生成网络GAN
# k3 R3 }% |( s2 m& a课时143 数据的分布.mp4% x1 f( V: K' b* O
课时144 画家的成长历程.mp4# M0 l8 ?7 y0 [3 y* I
课时145 GAN原理.mp4. Z! a' j( T8 b% h
课时146 纳什均衡-D.mp4( [) F( u, U' f" `2 L# E
课时147 纳什均衡-G.mp4+ a4 `4 e* c- A( K4 R# [
课时148 JS散度的缺陷.mp4
; c" n* C+ Z! }7 E7 y/ Y课时149 EM距离.mp4' I/ Z2 \8 i# Q+ _4 s1 t
课时150 WGAN-GP原理.mp4+ a6 A# A* n) n: I* D
课时151 GAN实战-1.mp4
8 ~# Y f: Q3 H课时152 GAN实战-2.mp45 l. u+ U" i! U( U4 C2 G! V
课时153 GAN实战-3.mp49 X% F; p5 S7 N! W& U2 @ J* \
课时154 GAN实战-4.mp4
3 B! D' F, m8 ?课时155 GAN实战-5.mp43 b. F, Q( m1 T! Q
课时156 GAN实战-6.mp4
1 v% |0 r% h( A8 [/ i" \: _+ x课时157 WGAN实战-1.mp4. q- x" U, t- {& C
课时158 WGAN实战-2.mp4% `% v0 m9 y2 J" R; [/ `
( }! d2 J, l6 I$ H7 |14.【选看】人工智能发展简史
5 @/ F/ R1 h0 m9 K( [5 Y课时159 生物神经元结构.mp4
% j7 b3 M. J( l课时160 感知机的提出.mp4% W, ^# X& j- f* H0 y% ^7 S; {" k
课时161 BP神经网络.mp4
$ i% U6 V& Z2 l课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
( _8 Q; t3 t# M& o/ c% |* @课时163 人工智能低谷.mp4
; G6 E4 t+ V9 a u, n+ j课时164 深度学习的诞生.mp4 z1 R0 r7 l4 ^4 {- _" n @
课时165 深度学习的爆发.mp4
* P% E# ?/ D" e9 f; H5 a2 H- {' m- `- G0 f
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. J1 \8 i+ s0 a0 f! v/ M5 h5 ~3 a课时166 权值的表示.mp4/ i5 b& N h4 s) `6 J& L
课时167 多层感知机的实现.mp4) n# G) X% f' f1 l+ r
课时168 BP神经网络前向传播.mp4* s- Z$ S+ B' _, J5 G
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp43 f* c2 F/ T" [* ~
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4' \ E- i4 p3 {1 I$ z
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4% y. l o7 L' |
课时172 多层感知机的训练.mp4
6 r9 E7 p9 f7 O1 y# J课时173 多层感知机的测试.mp4
; w* L* g8 S0 p8 F7 V: @! a. x课时174 实战小结.mp4+ D+ L# V# R& l1 V5 w
深度学习与TF-PPT和代码.rar- n. L* S7 I! [) \4 L
% J" v& z- s& s- E J〖下载地址〗 f7 |, V, b7 j7 l) K
7 r( P4 Y7 h6 M6 }6 B8 w& v0 Y7 P' b _- v
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, P8 n2 P2 S8 w! l/ X
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( r: H0 z- {7 G* b% m1 d" Z" {1 v
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. I9 ]/ @% K3 J/ [* Q5 m, Y7 H3 j3 B' f# S9 T) E) {3 t5 R
7 |& a6 ?5 G5 G0 A
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