" ^; x: k$ S# U; @
〖课程介绍〗
) v Y- Y3 [2 j* z0 V1. 通俗易懂，快速入门( q- s$ o8 U- n; X% b
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。
. H \2 T$ v- M& K2. 实用主导，简单高效0 z% _9 [$ D# c& M) U6 a. ?* _
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%。
8 M' v, u6 h+ R% |; m, D+ b3. 案例为师，实战护航, M5 ~9 }5 j- ]2 n9 u
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。
- A9 z! A5 F! ?2 n6 Q3 Y4. 持续更新，永久有效
# Q0 F* ?+ V( M9 g& |; O" E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。
5 u. K, L3 u1 C* H! j ^5 B& u6 s& S$ |6 t2 A+ D C' S! A( o- e
〖课程目录〗
6 s% l; [& H0 M& a( j01.深度学习初见+ I. c) m3 s! O, ~! U4 e7 L" ]
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4" ~, M& g4 K+ F4 y! W
课时2 深度学习框架介绍-2.mp43 W% b% }& p6 N" L8 v& [
课时3 开发环境安装-1.mp4
5 V9 T: x1 F2 A8 y课时4 开发环境安装-2.mp49 I0 [8 d3 }) Q" `
1 p0 X& b* H4 }- H5 f6 o$ p E! u02.【选看】开发环境全程实录9 h9 j( {9 H: E5 x( |
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4. K( N: \7 T& H" P+ I
课时5 win10平台实录-1.mp4
# q- }# h' M4 G0 }8 `$ H5 K' Y3 @课时6 win10平台实录-2.mp4
% V- U7 k8 X- u7 d5 C课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4' F+ i/ V% c, C1 D( i% ?; H
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4/ H- f( a. u* `* e( ~+ s. s+ f
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
8 M, a y) U1 T- K; c) r5 S% I9 @3 X& e% y( g! e
03.回归问题
0 {& Y! Q6 }9 R; i8 U课时11 线性回归-1.mp4
: l( E% J, n0 ~8 P课时12 线性回归-2.mp4- C6 Q( x c' [- d+ }# j
课时13 回归问题实战-1.mp4
2 `, M7 `. D" g课时14 回归问题实战-2.mp4 d" @9 q* W& i: h" M8 @; |
课时15 手写数字问题-1.mp49 p$ }5 f1 c4 i" v4 C
课时16 手写数字问题-2.mp4" e/ m N3 Z0 J$ L/ i" e6 q
课时17 手写数字问题-3.mp42 W7 a0 i9 y5 I) L2 T4 Y: D
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
2 I3 A% K1 L0 k& j+ ]" Y; G4 V课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
9 i: B7 N" {" Z5 M$ l/ o0 D2 w E4 ?/ U
04.Tensorflow 2基础操作7 F# K0 u: N2 Y0 h
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4& ^: H& ]' }! F
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
) n# I( n2 F3 ]! h0 I8 U/ @* a课时22 创建Tensor-1.mp4
4 f2 E% S* J7 c: W$ s课时23 创建Tensor-2.mp4; p! E- }8 }; p* M, H8 i9 _& G
课时24 创建Tensor-3.mp4
8 I' C% }+ D( B0 F% n课时25 索引与切片-1.mp4
" A6 y- v4 R, D% q( v& Q课时26 索引与切片-2.mp4& K0 e. d' L+ `0 S" q2 H6 ?) k: o
课时27 索引与切片-3.mp40 O$ U% A4 B6 b' O" a
课时28 索引与切片-4.mp4( T1 a$ }6 Q9 z" \! V1 l
课时29 索引与切片-5.mp4
8 x4 x# k( r5 u2 x& n1 E课时30 维度变换-1.mp4% d* w4 I g% G3 b
课时31 维度变换-2.mp4) L2 [1 \+ R; ~( C0 b" t' l3 B
课时32 维度变换-3.mp4
% X- P" k4 G' H/ X1 _! \课时33 Broadcasting-1.mp4; v: H e; ?& L; n+ S3 ^$ f
课时34 Broadcasting-2.mp4
/ K; h# F" ?$ }7 x4 m. _课时35 数学运算.mp42 ?8 J2 M- V! y6 {; d- o' q1 \
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
$ T' S( a' }. h' i1 M2 D, ~课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
/ H1 a) j3 A# Z课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
' o4 `* t" P, q! T9 h" F( g9 M课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4% i# g9 I1 d( i# g6 [
! X5 e+ e, k8 A" \5 L1 ? i05.tensorflow 2高阶操作
* p. q- E. d# a2 ^! R7 N课时40 合并与分割.mp40 k3 D5 X% Z% ~
课时41 数据统计.mp4
+ B$ P2 H3 A! U6 E M: T5 _& i课时42 张量排序-1.mp4
1 O" B1 A5 p6 r( A0 D9 ~, A8 L' v3 K课时43 张量排序-2.mp4: S) d$ m- y& f; R
课时44 填充与复制.mp4. `" J; A3 _. R( `6 a$ ?3 i0 M
课时45 张量限幅-1.mp4* P1 ~1 M+ L- i' `5 {
课时46 张量限幅-2.mp4
9 J8 {" @4 f; @, v8 w/ k课时47 高阶操作-1.mp4
$ `* {* `- X, B' x4 N6 S) r课时48 高阶操作-2.mp4, z. `) @0 c; q8 T/ w v
0 [5 z7 p2 t7 ~" M
06 神经网络与全连接层2 e. E1 Q L3 v- g8 z
课时49 数据加载-1.mp4
; U$ {5 P" B7 X' E课时50 数据加载-2.mp4
7 M4 Z2 Q* b6 F, ^) N课时51 数据加载-3.mp4
C- Y) R3 K! Y3 u0 G1 B课时52 测试（张量）实战.mp4& H. a, s7 c) g' [
课时53 全连接层-1.mp4 f) n8 w! q2 T p5 S% F! O& H( G
课时54 全连接层-2.mp4# c! u) n; [! [* n9 [
课时55 输出方式.mp4
4 c4 D8 A; F; f# |3 j. ] |" m6 m课时56 误差计算-1.mp4
) V+ i+ T0 J; [. n3 Z$ w课时57 误差计算-2.mp4
9 d \5 T7 _* K3 M课时58 误差计算-3.mp4
/ s: {1 H( S$ B+ f' ^% _
' w$ X2 B U4 k% V- B07 随机梯度下降
' D# E2 k( w9 M6 A课时59 梯度下降-简介-1.mp4. ~/ G# {& J( L% V* x6 M ^& e
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
4 T6 o5 ~$ J, l1 ~/ C6 c) c$ E& k9 C课时61 常见函数的梯度.mp4; g c+ V( Z; ], x# s' [
课时62 激活函数及其梯度.mp4
1 `; O4 u. ^. r& P: R课时63 损失函数及其梯度-1.mp4# L- @' s& N& {6 ~5 \
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4, k, M* a) z) u$ Q
课时65 单输出感知机梯度.mp4# ?3 Q% j) J2 y% _9 C
课时66 多输出感知机梯度.mp4
8 Q5 f, {' A; `/ e+ i课时67 链式法则.mp4! q+ B* j0 ~. r5 O6 n4 \8 f
课时68 反向传播算法-1.mp4
% R4 W7 V7 _/ G& {( J) x课时69 反向传播算法-2.mp4
" ^# Q3 G1 r. z: M# j2 a9 m课时70 函数优化实战.mp4
1 a; J2 s9 y1 M* }# r课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
: [5 A& n; W1 j) G# M课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp41 V% O. I# n5 K8 t2 O4 }
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
* j$ \- Z# t* X7 j课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
0 b1 l; ^* K2 ]( j) C/ O课时75 TensorBoard可视化-2.mp4! ` o: y- w/ W- s, L
$ O* p% A9 ~3 l2 n3 |" @! ?
08.Keras高层接口
1 P! Y8 i% _1 I* L! @2 G: U课时76 Keras高层API-1.mp4
" ?7 _1 h6 e. {8 x( P! J) V: l2 s5 L课时77 Keras高层API-2.mp4
/ I- P- M4 G* ]) q: F \$ ]9 p课时78 Keras高层API-3.mp4
3 \ e* j4 J- n课时79 自定义层或网络-1.mp4
1 d p0 p6 ~2 S. ?8 p7 Z$ Y1 U课时80 自定义层或网络-2.mp47 {1 j6 o0 k- v- f- D, f2 o: R/ X
课时81 模型保存与加载.mp44 Z/ p3 l3 W9 @. T' Q7 K& X* K
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
2 m& x( Z( b& f* g. r7 w课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
: S) s0 B) l, W课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
; `1 T! B/ m% [- G+ w/ k3 k& t
0 w3 [3 n! z3 Q2 |' L6 C: t7 @09.过拟合
d8 {! f& K- h; \; z: \. a$ }课时85 过拟合与欠拟合.mp4- ?$ K+ W* B# a
课时86 交叉验证-1.mp4
0 d$ u! B3 R; \% d8 d+ O. e课时87 交叉验证-2.mp4
! J) k+ P0 T. f% g! b$ e8 K, s课时88 regulation.mp4
+ `, U* W7 L/ c0 ^! y/ Y. {+ n; n4 B课时89 动量与学习率.mp4
+ J$ M, `# n5 a" H: H z1 i课时90 early stopping和dropout.mp4
: c# ?$ e3 M( A7 }课时91 什么是卷积-1.mp4( S: _! z) b8 u0 w j5 ^8 {- ~
课时92 什么是卷积-2.mp4
' {6 `. v- {! ?0 J课时93 什么是卷积-3.mp4
W) N' i+ z! B课时94 什么是卷积-4.mp4
# G& h$ W0 g( m$ H, ?6 D5 m( c课时95 卷积神经网络-1.mp4
$ l3 w- J% t' }0 x- d0 C课时96 卷积神经网络-2.mp4
/ U# Y" Y; p7 a* e+ w$ Q9 [- `课时97 卷积神经网络-3.mp4
( n, P0 U1 H( l9 j; Y课时98 卷积神经网络-4.mp4
+ U4 e- E& Q2 G7 c课时99 池化与采样.mp4
7 }" _6 u3 ^* D* G+ g, W7 ^2 b) {
10.卷积神经网络- m; }1 u+ O: w( R& G9 `! L8 a
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp47 f/ [/ } A8 J1 M! u) j- D) H% F
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
+ n% B% H2 r* A6 [& t课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4" N: u6 N. Q& u
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp48 d8 S: Y4 y f4 ^# q R6 q* [
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
" e* t* Z+ n; B* w& i! f课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
& v% M0 [. m0 r" w" k* v- z) |& B课时106 BatchNorm.mp4
& M* S9 I) m7 ~) @; C) ?1 V1 K课时107 BatchNorm-2.mp4
Y. ~% j4 @' D+ y* D7 p* t课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
$ y! ?! _# u4 J) T: d课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( s' Y6 o5 [- H课时110 ResNet实战-1.mp4" O, ?& y( u0 N9 r& D9 o
课时111 ResNet实战-2.mp4
/ {/ E+ w" S* L' u+ w/ F9 A9 A课时112 ResNet实战-3.mp4: L, b. d n. f# \6 H; t& s
课时113 ResNet实战-4.mp4
]9 S, K- ], e( p8 M3 S7 S) X7 @8 j9 }/ B
11.循环神经网络RNN# `% r: Z: D5 K$ Z
课时114 序列表示方法-1.mp42 W7 E o& q; z# A4 V8 y
课时115 序列表示方法-2.mp4& M6 R# C, d# U
课时116 循环神经网络层-1.mp4
- e' A- L6 O G9 v" @ z) Z课时117 循环神经网络层-2.mp4
Q' s9 P9 z' o' e课时118 RNNCell使用-1.mp43 B! B4 p' V% R* E8 A' }
课时119 RNNCell使用-2.mp4- w" ? v4 X7 S2 O2 @- m
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
$ O' [* K) E( }9 b课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4( T9 p) N' g6 a. h' ?
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
! @* h% m1 W- I/ Z, `' T4 s& ?课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4& f1 [ ?% c* L# [* U
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4' c; r5 k0 w( T2 V
课时126 LSTM-1.mp4
1 [, u6 l+ k# T7 G1 X课时127 LSTM-2.mp4# ^4 ^+ t9 J) Q8 Q5 X+ K. X$ S! a
课时128 LSTM实战.mp4
9 s5 o$ R0 W, w* U2 l课时129 GRU原理与实战.mp4) M* h( W; A# M: Y
1 P4 j! C" ]- B& P: j
12.自编码器Auto-Encoders
6 Y9 T9 ]: ]# e, |" V课时130 无监督学习.mp41 D7 \' u& T; r/ x5 v
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
0 P- }, Z7 c! R课时132 Auto-Encoders变种.mp4
- X1 r; Y" |4 p9 e3 Y课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4/ T: v/ J6 [( \* F2 y
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
P5 o6 ]" I! p3 `课时135 Reparameterization Trick.mp4
5 E( {& h1 k3 w( }课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
/ l% n- a, W w5 O课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4( Y9 y6 K0 @0 e4 F% M* ^
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
7 n2 d& u& O2 d课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4" ~- B% l R2 E1 P. s
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
4 `4 Y+ p0 ?2 K5 N3 Q. K课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
& t# E- w/ j1 o) }$ Q1 y: O课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
4 Y( G3 M' ?2 i& O. |* _8 w( v, k9 f9 _/ k0 R& v
13.对抗生成网络GAN
' g0 L1 n! e; j" b8 s$ L( W8 T2 W课时143 数据的分布.mp4
) x4 _9 @9 M) C6 t/ f7 A0 y. k课时144 画家的成长历程.mp4) Q8 G( @. g$ L: [
课时145 GAN原理.mp4
5 L3 k7 U# c1 t9 R4 s! E课时146 纳什均衡-D.mp4
; W) z/ J ?$ C; [/ H( F+ u1 i5 J课时147 纳什均衡-G.mp4
6 `, s: U3 Q1 M* L# h$ e课时148 JS散度的缺陷.mp40 |% ?& e+ j; t( f
课时149 EM距离.mp4
: B$ j1 V! `5 |2 L: u3 H9 r: T课时150 WGAN-GP原理.mp4
( I6 r+ t$ g d. [" @' x0 P w; n课时151 GAN实战-1.mp4( _: q2 h) B# g& f+ o
课时152 GAN实战-2.mp4
) F5 i2 W7 J* p课时153 GAN实战-3.mp4+ H, W5 Y& }* y% e& M9 v
课时154 GAN实战-4.mp4% u+ E* C# K( H( H% d- l! d
课时155 GAN实战-5.mp4 L0 Z! _& X5 m; A) N( b2 b
课时156 GAN实战-6.mp4
; t. c; l1 Q; A( N+ v* }课时157 WGAN实战-1.mp4
' c, z: u; d4 v' W* H. a课时158 WGAN实战-2.mp4 z, L! Z! v2 J& Y! T
# e% q8 c' v) o9 ]6 g P! Z' g; m" j, X14.【选看】人工智能发展简史9 A4 F0 E- r! J2 i; T
课时159 生物神经元结构.mp4 V' Y& a& f. p4 p' I+ Q8 D" Z Q
课时160 感知机的提出.mp41 S# u+ W" i: { x7 ?% z1 I. p
课时161 BP神经网络.mp4
0 A K# C3 {$ V7 r6 D课时162 CNN和LSTM的发明.mp4# ]8 w" _3 R+ r+ s0 [6 j3 m) ~
课时163 人工智能低谷.mp4; P% A K1 u6 p7 r u: N4 D7 I
课时164 深度学习的诞生.mp4
+ Z8 F$ C2 _% U @, x课时165 深度学习的爆发.mp4: D1 r6 \. f; x) M$ N9 [, b2 A
# k" g; _ I3 A4 l( P9 D
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
* H/ a3 q% Y/ D( v( X: H课时166 权值的表示.mp4
' b( U/ L3 H) a' \( f课时167 多层感知机的实现.mp4
; k* [2 h7 Z! M9 b, T课时168 BP神经网络前向传播.mp4' [7 J! h5 S$ q
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp49 f- r* \, r, \( @
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4* G8 v2 j- E4 b
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp47 ^$ D# E& z( q/ [
课时172 多层感知机的训练.mp4# G$ p8 U+ l) s# t" c! G) Q# F
课时173 多层感知机的测试.mp4
" B) m! g _" e5 K8 a3 S0 ~# X课时174 实战小结.mp4
. n8 U5 t- A4 N* e% L. N2 U深度学习与TF-PPT和代码.rar) D w' ]$ s1 o6 ~& a3 {# h% F3 U
3 c; H/ v# t6 g! k/ S$ o: c
〖下载地址〗
5 k, j- R {6 v
5 y6 Y% P0 A' e, S P* ^
8 e6 }; ?8 s. N5 {1 z" c3 e" v- U: n( z
( M! a k3 J6 s/ Z+ r- f5 B----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
- t$ h2 E( r4 Q8 h" u2 l; T, Z+ p6 w* A [( S# y: }
〖下载地址失效反馈〗! d" }# t t# o' W9 M5 L
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" N/ [ R& K% r9 X" N
# [9 ~8 l' ^9 j/ l( g〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗8 Z5 C1 b2 j. D& G. w
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
2 Y7 N7 m' i9 `3 A, p2 g6 j& T& O% d6 N; `8 U5 y* I6 P4 ^
〖客服24小时咨询〗0 m8 w2 }; u% T& t2 D
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
# B7 x% h1 `9 \
( Z; _/ Q/ Q1 i9 p( S3 w, p' _2 Q+ L; T( x0 B7 F) \
|
[复制链接]
