/ V1 B& B! t( e# a, S) a) Q〖课程介绍〗* B, p) r7 R( Q9 e/ `. |
1. 通俗易懂，快速入门1 X( h3 V$ T$ `, f, z3 U" ]
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。) J* c0 h7 D! j! ^" @, G% W
2. 实用主导，简单高效% C1 u! M1 R8 v6 o2 q
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%。 e, m$ S$ G$ o Y) A% o4 _& v
3. 案例为师，实战护航' j2 ]/ k" G# L3 {# r
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。
% ~$ K5 a O) |; N6 r4. 持续更新，永久有效
2 E2 G" y( A4 ~ _9 d5 b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 P, q. I) d# n( I: Y
9 R+ x- F" U4 C8 ^ u1 Y
〖课程目录〗
) f b- ~& S9 f$ v: u# ^, \01.深度学习初见' v) y! G' J: k3 H1 v$ v
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 B* ^: k9 a, _+ J5 i# c# x
课时2 深度学习框架介绍-2.mp48 I- H- y: I1 y, ^* l, e9 n
课时3 开发环境安装-1.mp4" s5 v6 r3 T, [: Z w
课时4 开发环境安装-2.mp4
5 k2 X7 l; {) r
+ R& C2 f5 v# a) u( K02.【选看】开发环境全程实录6 l0 h! C+ o/ g4 A5 h8 `* B
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4/ `8 I# \- j# s5 k3 W( C5 ]" A( p2 Y3 O V
课时5 win10平台实录-1.mp49 k4 ^4 G' g; t. c, j0 z2 [
课时6 win10平台实录-2.mp4
7 a+ W# z5 l9 P课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
9 U* ]$ \+ U+ }" D) P- M5 k' p+ c课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4: w* Z- U: [& V' V" U: v
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
* i! k w2 g$ n' D3 ?5 Y5 D7 C( B/ F3 m' _/ l: r8 z
03.回归问题
; i) |# Q4 f; s# Y" F) V8 Q课时11 线性回归-1.mp4
8 a; M1 B$ U" q) U8 E. X( Q" F K课时12 线性回归-2.mp4
; O* p- E9 L( j* E课时13 回归问题实战-1.mp49 G* j P4 }9 v1 K, l7 H
课时14 回归问题实战-2.mp4" r$ {! c: s# }" B2 Z: e% k0 w
课时15 手写数字问题-1.mp4
/ U( d, y5 f" w- M* x0 f) \' U# i课时16 手写数字问题-2.mp4- p! g6 m: c$ ^; C/ ]3 ]* R% h
课时17 手写数字问题-3.mp4% d8 b; j2 H) \+ N( s9 ?
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4; L. d) o: n o
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
% f- ]# j( r/ D/ r z6 e4 @( T: Z) J- U6 o
04.Tensorflow 2基础操作! o1 |# z; v/ B5 ]# K
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4% C! }6 a. o$ i& F [4 ~+ F$ c
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
5 l; s+ Z" {3 e$ i3 ]6 [9 n1 `课时22 创建Tensor-1.mp4/ O7 b% S! F, g, T( [* b
课时23 创建Tensor-2.mp4
2 [% u- x1 {. f1 ~: [+ O5 t课时24 创建Tensor-3.mp40 a$ A- m8 n5 c! A
课时25 索引与切片-1.mp4
! t9 m; Y& i4 }5 L( Y课时26 索引与切片-2.mp4( U( T' ?. ~% ]
课时27 索引与切片-3.mp4
8 ~! M: Q! ]8 w9 v2 D/ k; i/ R课时28 索引与切片-4.mp4
) q6 h E$ e. Y1 C0 e0 S3 a8 g课时29 索引与切片-5.mp4
0 T7 d3 ~+ e( l6 F5 i课时30 维度变换-1.mp4
0 ~4 G2 O6 u K3 b4 [6 W3 z. ^课时31 维度变换-2.mp4
( Y: V! q( r$ j+ l. |课时32 维度变换-3.mp4
6 r/ L2 H" V( ?3 d# N5 X课时33 Broadcasting-1.mp4 H$ l0 R# W) J, c' p6 m
课时34 Broadcasting-2.mp4) D) _2 e n% u; D7 u
课时35 数学运算.mp4
/ {+ v' B/ a. x. O* U1 d2 @课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp49 r% `$ B: I" U+ W: O
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
6 S/ v1 `' {+ m, C f1 u课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp49 d) v/ P! v( B7 T7 D2 B2 M
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp44 d5 B6 r* T) q2 N) l3 m- U; P
0 l- T) C* ]" ?
05.tensorflow 2高阶操作' e, z1 W5 p+ y# i
课时40 合并与分割.mp45 ~# M5 ~1 {2 k8 ^$ e- f C5 ?4 z! N: |
课时41 数据统计.mp49 E/ ^' n+ R. _6 ^$ s b# K
课时42 张量排序-1.mp4. z0 A& Z" u$ k( t4 @" ^5 c
课时43 张量排序-2.mp4. W" @1 f) Q; _5 m8 D7 s
课时44 填充与复制.mp45 M4 _: F6 q1 a
课时45 张量限幅-1.mp4
: ?* K, b+ b/ M) |0 H1 T) k- P# n课时46 张量限幅-2.mp48 ?; P9 m, T: ], A
课时47 高阶操作-1.mp4
( I- }' I# ?- k+ B$ u x% S6 m课时48 高阶操作-2.mp4
! F: ?: E) j4 U( e, Y0 d. G* o9 [7 r) H) {; o
06 神经网络与全连接层
# V, ~, K) Q! }. |" b" L' {& o课时49 数据加载-1.mp48 m" I. C, k7 |& q* k% a9 u
课时50 数据加载-2.mp4
% O; F' O6 X/ ~2 Q [" P: q课时51 数据加载-3.mp4
7 w' l: w1 \7 p* C* O课时52 测试（张量）实战.mp4
" u; W- m+ d$ a) D, o8 @课时53 全连接层-1.mp4
0 l4 V% m2 N* W, H+ D. p1 g6 s课时54 全连接层-2.mp4
$ }+ |( L7 Y6 T) Y. r e% R6 C; v$ q* x课时55 输出方式.mp4
r: w: a2 @8 O# _4 t* t3 d课时56 误差计算-1.mp4
* L9 O/ \% \' V/ y1 |* A' V3 z课时57 误差计算-2.mp4% I, N/ o Z' m
课时58 误差计算-3.mp4
1 \2 M1 [& W4 K1 w R* S8 g" n' l. ~1 K5 u+ Y8 l- m3 }8 i$ k
07 随机梯度下降
5 F' u; g, U- w! V% ~7 L课时59 梯度下降-简介-1.mp46 r! O% O9 F& K# p
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
1 v7 D3 N) }9 s1 O8 Y5 d课时61 常见函数的梯度.mp4, b; T+ [) [* k% V# L. M7 i0 k' J6 k# t
课时62 激活函数及其梯度.mp4
" K! k' ~' m2 t! D课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
% `; J$ S8 I2 O) O课时64 损失函数及其梯度-2.mp46 Y _* x- Y$ u! X+ i4 x
课时65 单输出感知机梯度.mp4
- X& W! e2 f+ H; c7 X课时66 多输出感知机梯度.mp4% i# X0 R7 F1 ]1 A$ ^
课时67 链式法则.mp48 V# a! j: x5 X9 L! ]
课时68 反向传播算法-1.mp45 U }+ F3 p! C( w& j% T* e
课时69 反向传播算法-2.mp4
& p7 w, j7 j0 n课时70 函数优化实战.mp4
+ d: t% {6 f6 C& ?0 @2 U, P课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4 b/ j3 L$ J. y
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
6 ]; m3 G7 |+ H: g0 c课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
" q% l) L% u5 @课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
: ]1 C+ u }: a# A0 q# T课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
& j- l" J b% I! J5 p* K" m6 ~$ I# P' Z# p
08.Keras高层接口9 j2 ~3 C4 O/ b# V; o+ g
课时76 Keras高层API-1.mp4; W; g# m9 p j7 m) y
课时77 Keras高层API-2.mp4) [3 j8 z" ]+ U8 X$ z
课时78 Keras高层API-3.mp4/ [% `. S! F/ o8 m: Q- q
课时79 自定义层或网络-1.mp43 q: V7 \2 ~" g
课时80 自定义层或网络-2.mp4 M, D( a; x" @/ Q- ~
课时81 模型保存与加载.mp4
0 }) m( e$ a3 O9 V" m7 S, F, O课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4) p' n0 o+ \' k! b- d
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4( g9 Z( y9 C+ b, k5 `
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
% r" K: x6 W! `% T& F
) H0 x: ?$ E- p& k+ j, K09.过拟合0 V5 `1 ] @# a- F3 Y/ q/ O
课时85 过拟合与欠拟合.mp4/ ~" V) H# w4 o1 j% T0 b% g% a
课时86 交叉验证-1.mp4
& `& D+ _. L5 l# S5 n3 \课时87 交叉验证-2.mp4
1 }; l3 o$ z8 I2 F& o. T课时88 regulation.mp4
: A g0 C u3 Y0 y# t( q/ U) W课时89 动量与学习率.mp42 D S1 U, a6 p
课时90 early stopping和dropout.mp44 C: Z; i9 s' Z' P( Q
课时91 什么是卷积-1.mp46 [& d$ ~; r9 m, v# F1 Z9 [
课时92 什么是卷积-2.mp4
7 }' H/ l5 h5 d$ k课时93 什么是卷积-3.mp46 c& a" q7 }9 M' x; B3 m
课时94 什么是卷积-4.mp4
3 F7 p# h% U& |- T课时95 卷积神经网络-1.mp4) _5 M8 O2 r; U/ G
课时96 卷积神经网络-2.mp4
. B! A# u$ I: k' Q课时97 卷积神经网络-3.mp4
. `! ~+ W) v; V# {课时98 卷积神经网络-4.mp4' g" q( s; T! A% W
课时99 池化与采样.mp4, ^) B( ^( i$ Q6 r
* E2 q! t, s( M% Y7 y
10.卷积神经网络- @ D% v. n: \0 a% z
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
$ m0 ~8 Z# p/ N/ R0 x课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
& k' S' y* }; {; R D% Q8 Y% J* I课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
! o& k$ v( x% n, F' M课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp43 @. p+ ~& F& Z( o
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
; s4 j" {5 k. o. ~课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
& T1 } \1 E1 N课时106 BatchNorm.mp4
9 |, i5 p6 w2 [) [2 ~课时107 BatchNorm-2.mp4
/ f" A- _4 z' W9 L; e* e课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4; f- T; X- u G- N7 s& q
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4/ A9 s/ ~3 \5 B$ x R
课时110 ResNet实战-1.mp4: t* P" J7 H( c8 `
课时111 ResNet实战-2.mp4
* r# z J8 s$ m- v- u课时112 ResNet实战-3.mp4
1 E& q& U) y1 q/ F m3 T课时113 ResNet实战-4.mp48 ~! f' d1 v _( y
8 J5 T# q$ @0 P) C# \+ w11.循环神经网络RNN' a9 h3 p& Q0 ^0 Y
课时114 序列表示方法-1.mp4
( Q, P1 C7 p' r9 _课时115 序列表示方法-2.mp4; Y- v2 J4 g6 H$ U0 j
课时116 循环神经网络层-1.mp4
& @" V; |' `' H# n& e; i5 j课时117 循环神经网络层-2.mp4
* ?9 ^ T; j' E7 R1 K L9 ~0 c7 E课时118 RNNCell使用-1.mp4
/ T5 F- J3 q! E: A5 Z" u2 w- W课时119 RNNCell使用-2.mp4
4 Q. E9 C8 `& ~' i# {! |+ Q课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
) m- ~6 k# u6 k$ M" V! T课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4) F* V0 D g: A! M
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4- u" ^; v3 l7 |3 h) H& ]5 o
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp46 e7 I( i. \" _9 ~* K5 C( e
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
% x6 ?, m% S1 K2 S- ~0 m课时126 LSTM-1.mp4
: K4 T( \, g% h3 O8 s3 T课时127 LSTM-2.mp4
- Y0 F0 H5 S8 d. v4 h/ V% W$ `课时128 LSTM实战.mp4" W6 f3 O9 T) L+ F
课时129 GRU原理与实战.mp47 Y! N3 S: u# F; q% s& x& s1 E
% T+ n2 R$ z* u
12.自编码器Auto-Encoders
9 T4 \# X6 J" E/ p) f! W课时130 无监督学习.mp4
. q R& R8 n7 R4 \: V6 d) C课时131 Auto-Encoders原理.mp4( @6 X) O% C+ u2 e' W4 r& j7 [
课时132 Auto-Encoders变种.mp4& K2 L# n" d5 d& ?
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
3 I( @+ O' D" Q. ?1 g( }课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
, M7 O4 Y3 M% g课时135 Reparameterization Trick.mp4
: L2 ]# C! O G5 I课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp42 U$ J. D- Q# Z# f, F
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4. s2 m2 F2 y, R% q2 N& d
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp44 I( |& w9 y" Y) I; f# n) K) G
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
h0 F- J& U8 j8 a# e$ x4 t课时140 VAE实战-创建网络.mp4* k D7 n% G- v
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
: Z7 E* T) f6 S7 h! Y# U4 B9 e6 X课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
# ~" n* q+ N( j# A
2 j0 J: Y) E. t! v, ]5 Z3 r: H/ |13.对抗生成网络GAN( E/ Q; j# A) [# i: {
课时143 数据的分布.mp4; i- I4 k2 k* ^1 A0 W( u
课时144 画家的成长历程.mp4 T% g. g2 z. A
课时145 GAN原理.mp4
: g; D5 [6 r$ k: S2 \ C A/ v课时146 纳什均衡-D.mp4
8 }" [! K. D5 I' J1 W/ d' R) Q% _课时147 纳什均衡-G.mp4, Z. r# U! ]' [5 l
课时148 JS散度的缺陷.mp4
/ N& F9 ]3 t* H7 I$ h课时149 EM距离.mp4' V1 D* c2 Z& S7 t6 p& a; U4 u! ~
课时150 WGAN-GP原理.mp4
- x: l- w2 F6 X6 f- R# q课时151 GAN实战-1.mp4
0 O- Y& {" M4 s2 w1 w8 P% {% y8 ?! I7 I课时152 GAN实战-2.mp4
3 ]6 N0 P% v# g& D& b9 b7 L" B课时153 GAN实战-3.mp4
f' ^& V7 A8 B; T( p8 q课时154 GAN实战-4.mp4+ n! d2 n3 [9 @" N
课时155 GAN实战-5.mp4
& H; o4 d2 w' g! s课时156 GAN实战-6.mp4
. h& \ |* l- K课时157 WGAN实战-1.mp49 n7 w* \6 P2 `) n
课时158 WGAN实战-2.mp45 p9 D5 J* e. E' X) G2 @
* Q& G- ?1 l- b- B
14.【选看】人工智能发展简史2 D, h; F7 K0 x: O. \3 r& b
课时159 生物神经元结构.mp49 K" {, Z1 C% A; M
课时160 感知机的提出.mp4' B$ A6 v- i% F c Z1 e
课时161 BP神经网络.mp4
6 u* U0 g( f6 ^+ {5 [; E课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
9 O, C; M' t" y/ [& S& P. A课时163 人工智能低谷.mp4' C$ S& C* _. I1 M8 I) z* W
课时164 深度学习的诞生.mp4. F- ?; x- e- W, [
课时165 深度学习的爆发.mp4" o5 }5 f$ b- ^1 m! x& Q+ ?0 c
, Y) O9 G7 @+ j* b" [
15.【选看】Numpy实战BP神经网络, ], d( ]: Z6 x6 }+ g7 Y$ X! K
课时166 权值的表示.mp4
; U& f. d) g; _5 ]课时167 多层感知机的实现.mp4
; K n) w/ x3 s. x8 R+ O W课时168 BP神经网络前向传播.mp4
0 K8 Y# u, p3 B课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
8 R1 ^$ R) v5 c. H9 W" [6 |- T课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4* P: j# d/ g1 K
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp41 T( l/ y+ b2 G- g0 T2 h& `
课时172 多层感知机的训练.mp4 o5 D' p( f; V! E9 L. A$ V
课时173 多层感知机的测试.mp4
x+ k' N: H* e6 \3 }课时174 实战小结.mp4
8 \7 }! M0 Y3 C$ O7 l& L+ B& F3 B深度学习与TF-PPT和代码.rar
$ F& P. o6 V: a4 F0 G% H; z/ I& |/ ^. K: s& r4 \ H! D- p9 m5 K! q! L9 ^$ j
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0 K; I) D0 @- @) Q7 k
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