$ J7 T+ |( L3 y6 N- C1 ?2 ?$ O
〖课程介绍〗. n* X% g8 P% e+ @# j
1. 通俗易懂，快速入门
* X x4 ?' p- {3 u+ S- y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。( s: s; |# w8 ]; C& B
2. 实用主导，简单高效
. }/ b8 q8 w, Y$ H; R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 @/ S1 H8 P w: M
3. 案例为师，实战护航2 ^, G3 G# w6 k8 @$ k
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。$ M" v W' ^5 [' l: F% s) H8 c
4. 持续更新，永久有效
; F; z/ m9 k1 `0 w/ I6 x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。
; h& u- I3 s# A, @% c" w' x* ]- d+ Q4 N, t' V
〖课程目录〗
- W% Y; Y$ W; N* G6 g8 |+ n! n5 z01.深度学习初见% S i0 a$ W2 _, b( d0 n$ G8 q
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4! `6 E, M$ h" `: I
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
/ f2 I2 D2 c) f4 `6 E9 X% _9 z课时3 开发环境安装-1.mp4
4 \& L8 l( h! t9 u8 r( |课时4 开发环境安装-2.mp4
) L+ h/ s$ u/ C% B9 X/ {* L9 o' }* u0 x5 l- l8 J% b0 L
02.【选看】开发环境全程实录1 ~% Q6 ^; U g! [' [6 d
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
5 Y7 s7 e5 P8 @2 l6 R6 D7 S课时5 win10平台实录-1.mp45 q4 a0 |% m2 j. l% [) s& [# h
课时6 win10平台实录-2.mp4. p: G& Z& x! u
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp44 A7 i1 m0 \! c$ a; o
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4- j( g& ?( g2 u* n' _2 H
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4, [4 j. [/ n1 B7 h5 t: ~7 A
* s: \# x- }$ I1 l
03.回归问题
$ d! V$ v% r8 Y6 e# m3 L& F课时11 线性回归-1.mp45 n1 O: O3 X; K* u
课时12 线性回归-2.mp4
/ m. J0 [; W; [- t# F0 v课时13 回归问题实战-1.mp47 g# {7 R$ z Q0 z, M B' G# s: q& @1 d
课时14 回归问题实战-2.mp4
) p9 n2 m( K: H/ e, r0 c0 S) |课时15 手写数字问题-1.mp46 m d: H7 } r# R% f! E
课时16 手写数字问题-2.mp4/ q# Y3 @, u% k$ A8 E W# e
课时17 手写数字问题-3.mp4
o# m; P- ]) B" T' S. {9 r课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
, O- U/ O& p* n- w6 E课时19 手写数字问题初体验-2.mp4( u8 S/ H% d0 Q8 H3 T' z
+ }9 ?7 s; [( ^1 z
04.Tensorflow 2基础操作" M7 P- g+ ]+ z# R% o4 P
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4% z& @# T) c6 \6 s V* f
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
% {2 ?0 X, S, C0 L课时22 创建Tensor-1.mp44 M" u; E2 K5 M8 R3 ^0 _. c% c( g
课时23 创建Tensor-2.mp49 c ?) Y Y: N3 x& J. k( q$ g
课时24 创建Tensor-3.mp4# T4 N* w+ {. c0 z
课时25 索引与切片-1.mp4
% T( j; [, v6 X% U8 Q- B) [课时26 索引与切片-2.mp4
+ t1 i8 f ], S. O4 x课时27 索引与切片-3.mp4
* Z% E. u. S/ l1 q$ `/ w L2 K* F课时28 索引与切片-4.mp4. Z8 q7 I2 b6 N$ m0 t
课时29 索引与切片-5.mp4
9 S4 ^8 j/ Z+ q课时30 维度变换-1.mp4$ N1 W5 K$ f% b% g" b
课时31 维度变换-2.mp4 }4 M% W+ e2 }' l! @( L
课时32 维度变换-3.mp4
" w$ F( o% L) O; ]# E课时33 Broadcasting-1.mp4
' A4 l. r4 B7 h% Z& s; F; \课时34 Broadcasting-2.mp4
4 H3 R, {2 n& c2 }课时35 数学运算.mp4% @* Q6 p2 j: F' N
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
. I5 K% t+ T: Q" z g# O课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4( r1 D" _: V; y! J. y
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4! E. {; v: B2 _6 B& h. C
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp44 H9 v3 J+ _, R* _7 G
: M1 U2 x1 f# a* }$ _05.tensorflow 2高阶操作
8 F1 f* l9 q2 q9 z% }课时40 合并与分割.mp4
, c3 R4 S1 h$ N% ^8 {课时41 数据统计.mp45 o* n& G/ f( x0 ` q6 t* p
课时42 张量排序-1.mp4
1 }, v. I0 s$ x; ]% r课时43 张量排序-2.mp48 x: Q2 C7 K& y2 C2 ?. r: I
课时44 填充与复制.mp4
0 {( |1 ~0 |" H2 A F课时45 张量限幅-1.mp4
6 R- U* ?$ ~; g$ h6 `( Z( O+ O课时46 张量限幅-2.mp4
V) u A" d: D课时47 高阶操作-1.mp4
3 T. N& s5 j. W. V7 ^5 O课时48 高阶操作-2.mp4
' h/ |! t, s; \4 N' ]5 m
: F, ^) _) ]- g2 R06 神经网络与全连接层) d/ l" `4 D* B9 W5 \
课时49 数据加载-1.mp4
5 z, Z7 F: A: x课时50 数据加载-2.mp4
2 K9 s3 d4 V5 w( E课时51 数据加载-3.mp4* h7 U: t$ q, g* u/ O" K9 f o
课时52 测试（张量）实战.mp43 v( l: [8 Y6 r% y2 P1 J! I) O5 h6 B
课时53 全连接层-1.mp41 `4 e ?- Z+ }% C; _. k: f
课时54 全连接层-2.mp4+ Y( ]% c, G- E% }9 p# `. S! t
课时55 输出方式.mp4
Y8 J- | p6 ?课时56 误差计算-1.mp4
5 r7 `- j5 c0 `3 f! J课时57 误差计算-2.mp4& ?- W: }& q$ M* J! g
课时58 误差计算-3.mp4
, z! n( s q U% c
0 Y5 V: ^2 I$ u6 b07 随机梯度下降* a d+ r( M7 Z3 \6 @/ I N
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
' p0 l: }% y; m课时60 梯度下降-简介-2.mp4: x# s+ [' `3 `; ]
课时61 常见函数的梯度.mp49 ^! V7 n% r4 |
课时62 激活函数及其梯度.mp42 a! B+ G" T: f; G
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4- \: F* x. g# u9 E
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 J& o2 D8 c" C Y0 g( G0 S/ k; u$ S
课时65 单输出感知机梯度.mp46 k; D. X" p6 ?9 U" X& `
课时66 多输出感知机梯度.mp47 O( L/ ~3 d( b6 Z M1 ?; V+ b
课时67 链式法则.mp4" N) p: g* E! P
课时68 反向传播算法-1.mp4
/ D! `: I# d6 }3 O课时69 反向传播算法-2.mp42 I$ p/ N4 G8 j; y, R
课时70 函数优化实战.mp4
7 {( l K$ N: K& h' j; F课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
+ Q# ~/ H$ H) Z7 f2 L5 v8 i# ?/ r$ C课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp44 W+ ~ J3 ~. z% G. X
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
8 y. p; F0 {4 P% a2 \3 S课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
7 a5 R) Y! }; d/ E4 f8 }4 F课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
! ]4 e% \% X- l" K$ B& ^
4 P) d$ w( o0 t+ x. h, @08.Keras高层接口* }( v' e( ]# c# D4 m9 @4 l
课时76 Keras高层API-1.mp40 |. {3 r4 R7 A# w+ o; l" @
课时77 Keras高层API-2.mp4
8 `$ ?' y2 p: u: A2 x3 W% W课时78 Keras高层API-3.mp4
4 V8 U7 X0 s8 ^3 q9 T( R$ R课时79 自定义层或网络-1.mp42 X# |+ e. h9 O7 Y, q
课时80 自定义层或网络-2.mp4
1 V6 R( G* r+ d% g( _! I1 {课时81 模型保存与加载.mp47 L& l6 p# M- G. I$ q
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp43 w% ^7 o$ ^: R1 P& ?1 g/ }1 k" @. f
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
; ]2 [+ u( ^9 I# i3 P1 K# M5 H% q课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4# c [. E) t3 \1 f
+ X$ o' c. I) `; o3 Y. I- F% L09.过拟合
, k4 l' {9 n @' t# E) g% p7 C& r$ p课时85 过拟合与欠拟合.mp4
# X- K) n9 h) H" q课时86 交叉验证-1.mp4! y* s+ O' W4 ?& s
课时87 交叉验证-2.mp4
7 N/ ^$ e! k1 B# S课时88 regulation.mp4
4 F* I4 g, b( r9 q% P; y课时89 动量与学习率.mp48 [6 W/ i. Y! B; F
课时90 early stopping和dropout.mp42 a1 T1 G; Z( u
课时91 什么是卷积-1.mp42 T3 N% Y9 M6 Z7 [ r8 P& Q6 ?3 Z. Y
课时92 什么是卷积-2.mp4
, A- a7 o. j x/ \, t2 q0 R课时93 什么是卷积-3.mp4
1 T) G& A3 d; f# P' T课时94 什么是卷积-4.mp46 ~. b& `6 n/ r0 |
课时95 卷积神经网络-1.mp44 g6 [- f+ M( J9 J
课时96 卷积神经网络-2.mp48 Y: ]9 B! p6 S! ^$ Z4 e8 v
课时97 卷积神经网络-3.mp4
- i/ w9 g/ K9 D$ Y# x) d课时98 卷积神经网络-4.mp4
& N% x6 D5 j! M0 K& m课时99 池化与采样.mp4
# n. d$ b2 s/ \. z" f3 Z, t
8 P' O, B' t8 l6 ^ O0 y10.卷积神经网络8 j, t6 H! P2 n* j0 n# g( t
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4% L3 [8 X! ~) k. ^+ u- h4 _
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
& _/ N7 N$ `/ G5 k+ i1 k课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
: p' y; N* z+ R5 E& A' x! y/ u课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
1 c% g* l4 U5 w: F# N课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
% E# j$ M: H& X( R; V+ P( N& o课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
2 c. h9 J. k0 |1 B+ M课时106 BatchNorm.mp4 B+ C& Q' U7 z" T8 T2 E, r
课时107 BatchNorm-2.mp4
3 I" t- c# w* Q8 u课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp45 j& D8 s* F2 K2 ^9 L1 d" V/ x( f
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
+ u7 B ?2 O5 L: T课时110 ResNet实战-1.mp4+ n0 [( i0 `8 t! C7 E" z
课时111 ResNet实战-2.mp4
x% B1 j& J! B- F* |课时112 ResNet实战-3.mp4
# J( }, ?, p" n5 q- z课时113 ResNet实战-4.mp4. L* r# i" O& [. q+ {/ C0 g) {2 I
! m! X7 f. b: Z# @* w11.循环神经网络RNN, v+ @3 }1 D5 r
课时114 序列表示方法-1.mp4
) D% ` A$ ?8 N9 G- B课时115 序列表示方法-2.mp4
4 T9 I( l- G6 l- X$ N课时116 循环神经网络层-1.mp4
& I' A3 n8 ]+ a% V: y课时117 循环神经网络层-2.mp4% H' ?% ?, p6 Z5 u9 g8 f) Q
课时118 RNNCell使用-1.mp4# g; Q1 U9 V" N3 G: [* F
课时119 RNNCell使用-2.mp4
1 S7 n( h: l% ~& s2 v3 _7 q课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
_/ d9 ?/ [' j* \0 q# H5 D课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
3 G8 l% S; F& m7 c% B课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp48 H2 }$ L- L6 Y, B6 Y
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
/ Z- r1 w. v1 V: y4 E/ j3 f课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp49 s2 A/ i5 u6 F. E
课时126 LSTM-1.mp4, N) r N1 Y& h' V' R5 J
课时127 LSTM-2.mp4
, R/ x' B5 [2 m: K% G课时128 LSTM实战.mp4. s; }5 P* i1 @ a& \
课时129 GRU原理与实战.mp4
& j) P) J d- N. l% G, T! J- x
& C) l% g) b' r9 i! r12.自编码器Auto-Encoders
/ ]/ }: k' U C/ S课时130 无监督学习.mp41 G, o' n3 p. L. j, Y
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
7 R& ~+ _; j8 Q: e, N" \6 c( H课时132 Auto-Encoders变种.mp4' t5 h. c- g) o
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
5 U7 X; ^$ y; J4 Z# t6 Q) u课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4! f2 {7 C) i! ^# Y# P: b
课时135 Reparameterization Trick.mp4
- Y, ^) o3 @& a! R4 U t! O7 q课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4/ {3 g1 e8 W. s
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp41 t5 \; n7 k- I; ?# Q
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
3 u2 E* J1 M3 \课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4* t2 j) p# u7 e
课时140 VAE实战-创建网络.mp4. {: ^3 X1 C/ I0 s* l* d4 \
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
# Q* d& U& j: Y r7 P课时142 VAE实战-训练与测试.mp47 O) Q6 Q0 L1 }7 k2 N8 j
* x5 \4 L' }4 |! d v# k4 y13.对抗生成网络GAN
, {8 `# o, M7 } N* i课时143 数据的分布.mp40 Q; Q- | a$ D+ p" t" l
课时144 画家的成长历程.mp44 C3 U) y3 W: X# z. t8 n ~
课时145 GAN原理.mp4
* y6 V) }5 K+ ?8 i. m. C. ^6 m课时146 纳什均衡-D.mp45 K f! A" h. _6 M, e
课时147 纳什均衡-G.mp4
1 y8 l" [) s, O8 o9 O课时148 JS散度的缺陷.mp4
( N% X: _$ E5 }( L课时149 EM距离.mp4
+ L7 C5 h3 k7 D课时150 WGAN-GP原理.mp4% r( Q3 z) _( ~- s w( Q! x) @0 A
课时151 GAN实战-1.mp4
6 v0 `* i/ Q% n& @) Z4 H" k课时152 GAN实战-2.mp4, a8 l# p a3 e+ U
课时153 GAN实战-3.mp42 R! R! M3 o* O2 R; b
课时154 GAN实战-4.mp4
) Z, M$ A. l$ W1 k7 ]) N课时155 GAN实战-5.mp4
( @* t0 I0 Q* G2 c课时156 GAN实战-6.mp4
p# w9 Q6 {7 {" ]课时157 WGAN实战-1.mp47 _( c3 o* E: Q9 u0 m* s5 k( i
课时158 WGAN实战-2.mp4
6 q: O" H( x" N; m- g3 x6 K _# |
- ]% d1 ^& }- A7 G2 I6 L/ x3 `14.【选看】人工智能发展简史
* k @9 J2 W& C4 l* ?2 A+ Q课时159 生物神经元结构.mp4" j( b! j. I2 z9 j
课时160 感知机的提出.mp4( Z' r- m7 ^% K- O. W8 Z2 k4 b
课时161 BP神经网络.mp4
9 V. F4 m4 Z# c4 X6 ~: I课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
6 S Q" `# p, ]% H) E. w: e课时163 人工智能低谷.mp43 e2 y+ J: K7 f( F1 m/ Q
课时164 深度学习的诞生.mp4# a9 _, z. r0 p. F
课时165 深度学习的爆发.mp4
5 M$ C, s% @# E, a, V7 a" m! N8 g: ?5 v/ J4 Y! Z0 e$ H4 N
15.【选看】Numpy实战BP神经网络! b( y: S) L6 }
课时166 权值的表示.mp4
/ V5 H: L6 z! V* D课时167 多层感知机的实现.mp4
/ O+ {+ W3 b( }, n+ s8 M" t课时168 BP神经网络前向传播.mp4: a' T$ ^4 o# G1 _; q
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
G) Z: E- u) [# j( S1 `7 H课时170 BP神经网络反向传播-2.mp49 u6 h6 u& g5 I
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
8 L7 B6 A/ T9 x" d2 _! X$ G" P课时172 多层感知机的训练.mp4
2 J$ x6 C' h. c& o课时173 多层感知机的测试.mp47 i5 @& P: n+ |& y( }* I' W
课时174 实战小结.mp4
" }8 J6 ]" Y4 c( @ k5 s深度学习与TF-PPT和代码.rar
- g. S' Y d6 Q' B' u9 B: J
) g) J B1 c$ C# U〖下载地址〗
4 {6 L6 M+ [) Y6 P) p
4 `2 {2 [- r. x# X
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% K. q- d2 A2 s% z! t
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〖下载地址失效反馈〗
% p& H6 Z! b8 f( ~如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com& X/ b( E% p9 p; N# h
5 d: e2 E( f. r; J! I0 `/ P$ r
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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