5 n3 `" h: ]3 v+ Q' C
〖课程介绍〗! |* J: \; Z( ^8 B0 }6 c. n, ~
1. 通俗易懂，快速入门9 u) `4 O" P- W( m8 t, c
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。$ d1 i ^7 [6 |! K/ C
2. 实用主导，简单高效
6 V9 K& D$ V3 C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%。
* ^0 D* d: A9 M$ Y; i5 V E3. 案例为师，实战护航
( _7 b: k9 ^+ 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。
7 s7 K- ?& e8 I4 z5 _4. 持续更新，永久有效 t( |- w# c/ x* L
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。0 y `* [. z- D+ ~- s
1 _7 i M& F9 w: F! N3 K! Y5 s〖课程目录〗+ E3 F1 T9 v& m+ o# N
01.深度学习初见
; g5 K" l; s& l3 ?4 n+ t课时1 深度学习框架介绍-1.mp46 D" A+ P* e6 y ]! X. _& v
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
5 a2 k3 `! ?3 w% N课时3 开发环境安装-1.mp4
4 S) M: H$ L8 `' `/ E6 `2 L课时4 开发环境安装-2.mp4
) C$ u9 }5 y4 y: s/ ` f! p
) D. O9 }0 G9 u: p2 O02.【选看】开发环境全程实录6 ]* a- C+ |! R2 C
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
% @3 q$ n5 ~- m: B3 ?7 i8 ^课时5 win10平台实录-1.mp4
" w9 e" n* h6 W, L) T; @$ e" z$ l课时6 win10平台实录-2.mp4; X1 Q/ j- U3 q4 G7 h! A
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
( s9 p4 y; i* S( {! B# L课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp40 W1 n5 R) t" p# R1 T) S% F
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
/ P- Y' |+ y& T$ m/ V
6 ~- n3 V0 t% T" m! P6 C2 ^% m0 ] W; _03.回归问题, h6 p9 h n+ L& I; [8 a
课时11 线性回归-1.mp4
% G: G4 O* ^& h0 }$ ?, Y8 ^课时12 线性回归-2.mp4/ z8 ]# q6 C. q5 U
课时13 回归问题实战-1.mp4* t/ J* ~0 Z9 T' |; M* U' ?
课时14 回归问题实战-2.mp4% U7 m/ a6 L6 F6 P' _ p- X
课时15 手写数字问题-1.mp46 m! x% i' m+ c! n7 z R7 r
课时16 手写数字问题-2.mp4
$ \2 R2 |5 k F; j. }. h( e课时17 手写数字问题-3.mp4
9 v8 q% a2 ~) N/ f* W课时18 手写数字问题初体验-1.mp4# c2 g D% k& w1 ?9 z2 D1 i
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
4 _' m9 J: Q) i. L) N2 o4 r
8 Y, w" r6 f F+ l5 q) K3 ]04.Tensorflow 2基础操作0 z% @0 `* C2 e9 k; I v/ n
课时20 tensorflow数据类型-1.mp46 [' j k* A/ {; V: e
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
: r4 g( i. |& r7 P0 A( U7 R T课时22 创建Tensor-1.mp4$ g, r4 z, x, ^" Y3 M! B
课时23 创建Tensor-2.mp4
; Y: p4 w: s* l8 G% f* J课时24 创建Tensor-3.mp40 z5 `" n+ c! n; N" s& f
课时25 索引与切片-1.mp4
) n' i) G9 c" \2 }; G" @* J5 o; S U课时26 索引与切片-2.mp4% m# j1 V5 ]) Y, c. J
课时27 索引与切片-3.mp46 a" d! k% X9 ]& k/ T1 B" _$ E
课时28 索引与切片-4.mp41 z! V. [; \( i# Q; ?* {
课时29 索引与切片-5.mp4
2 e" l; d% Z t课时30 维度变换-1.mp4' r# |) E5 i- g. E2 t7 ^& E" L5 u3 A
课时31 维度变换-2.mp4& X" x) N( {1 U& W
课时32 维度变换-3.mp4
* ~. Y1 I1 v% Q: W课时33 Broadcasting-1.mp4
) H7 K$ W, {- k* V/ j, {2 P5 s课时34 Broadcasting-2.mp4# |" }/ c) H8 Q6 r+ Q5 }8 ~+ N
课时35 数学运算.mp4
5 u% |" Y( |; b课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp40 L/ I' v9 e! f+ T
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp40 d. I& f! |2 u) R1 f/ c" ]4 p* Y% k
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
5 w# J9 w7 y$ `. J* n- ]课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
8 I; ^1 Y! A( r# W* m. ~/ n! J
" Y X+ ^2 s2 w4 X, R/ ]05.tensorflow 2高阶操作
3 ?1 e! h' q. r课时40 合并与分割.mp4: {) r7 K5 p- b$ X9 t! L! w' r; ?
课时41 数据统计.mp4
# s$ H1 R8 Z5 Z0 V课时42 张量排序-1.mp4, Y( a) x, T7 C/ r, R
课时43 张量排序-2.mp41 i0 u K8 N0 U" G s* ^
课时44 填充与复制.mp4
" S# ~" A$ b6 r2 Y课时45 张量限幅-1.mp4$ @7 |2 k4 i' t3 [$ C9 u! v0 d
课时46 张量限幅-2.mp4/ j( l# k1 [* E( o
课时47 高阶操作-1.mp4
* S- r7 u9 W+ D! k4 R* N课时48 高阶操作-2.mp4
& |& `2 J5 ]+ T8 O8 D1 _: s6 @* I
5 @3 Q X9 s7 {06 神经网络与全连接层
. Q8 [. J5 b) F# y; ?7 C8 Z( n课时49 数据加载-1.mp4" _ t! w% J! s6 F) x$ r
课时50 数据加载-2.mp4" O+ l3 M; y; w, t# s! F
课时51 数据加载-3.mp4
7 ?* \# P" |. K9 D% t b课时52 测试（张量）实战.mp42 {) \/ ~- h9 K! l0 V5 _
课时53 全连接层-1.mp4
, L( J3 u Y. C0 P: D( \课时54 全连接层-2.mp4& P" @& ~. L- Q: n2 b
课时55 输出方式.mp4
6 i2 K0 m2 {8 N2 _2 R9 A- y4 i课时56 误差计算-1.mp4! d, g% I! n6 v M
课时57 误差计算-2.mp42 O& O N7 G g# }
课时58 误差计算-3.mp4
* @2 i! F( }5 |5 @1 z8 M- X) r& e1 @: n
07 随机梯度下降
. O# i* D" L2 E" t课时59 梯度下降-简介-1.mp4" R( m T" m2 d- y9 m6 U3 S
课时60 梯度下降-简介-2.mp4+ A2 H5 Q" n8 d7 |' ^5 L
课时61 常见函数的梯度.mp4" G% ?; i9 P9 {- v! P k
课时62 激活函数及其梯度.mp4
5 ^" _& Q( D0 }& r课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
" d6 h O1 `' ]7 H, r课时64 损失函数及其梯度-2.mp4, k0 c* @2 X1 n' ?: d4 |6 H
课时65 单输出感知机梯度.mp4' u4 ~1 t8 L* l& o+ t \: m( ?
课时66 多输出感知机梯度.mp49 x. f1 H0 `4 o8 |
课时67 链式法则.mp4" l9 A/ t& a( S4 f! a0 i
课时68 反向传播算法-1.mp4
* k, L2 n: q* @/ x课时69 反向传播算法-2.mp46 J7 S# o. K$ x2 b
课时70 函数优化实战.mp4
: P. O5 M1 v3 o" X I课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4, Q0 V! y. Y- ?7 E4 [, A
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
) p' \/ F3 I; m" [! i: H7 |课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4; c8 h( ^& x; P6 A% `+ u2 |
课时74 TensorBoard可视化-1.mp43 Q# G* a8 ~" B
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4" n8 Y4 K; D+ u1 s9 f0 Y
. v/ H4 V& Y6 b; ~ [! d08.Keras高层接口% ]( J. L! ?, N+ I
课时76 Keras高层API-1.mp4
% z4 u1 j- Q$ V' `2 d* A课时77 Keras高层API-2.mp4
! Y0 z# X! f& `: t课时78 Keras高层API-3.mp43 @4 `. a* Y- V5 }6 C2 f6 w- K
课时79 自定义层或网络-1.mp4
0 g1 `6 g' ~1 h% m+ H! g+ E课时80 自定义层或网络-2.mp4$ Q, r( ^4 N% L7 ^9 L7 K
课时81 模型保存与加载.mp4& y. U. f6 R4 ^# z. {9 Y0 X6 I
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
# {3 _2 s9 D9 ?课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
: l. \* x! d+ X/ K课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4. M2 Q! C" a; @& W( r7 L- M% k
2 t8 A Q; M+ a$ \( C5 o4 N09.过拟合
5 F. x2 X" f3 q/ E: ^课时85 过拟合与欠拟合.mp4
& p9 ]2 V4 ?3 R2 @$ f9 u; [课时86 交叉验证-1.mp42 o3 Q' T$ A& H5 p2 u# d' @
课时87 交叉验证-2.mp4% s5 ]* Y8 F+ T
课时88 regulation.mp4
+ H7 u6 w8 S) c课时89 动量与学习率.mp4" C5 ^3 o9 w" b. F$ Z; w" Z
课时90 early stopping和dropout.mp4
- l9 S# a' e& j: g C& ?5 |6 b" x- w课时91 什么是卷积-1.mp4
( k4 R+ o. _( g* e课时92 什么是卷积-2.mp4
@% K j. q2 f' X7 s! x课时93 什么是卷积-3.mp4( i7 |5 {: P1 M
课时94 什么是卷积-4.mp4
$ a. A0 v# D# e) t2 {% T8 A! ]课时95 卷积神经网络-1.mp4
) _1 N: d9 i+ ^+ G4 W/ T. z课时96 卷积神经网络-2.mp4
8 e2 d' ?6 Q6 [( Y1 z3 \) g# ?+ t课时97 卷积神经网络-3.mp4
# |( j; W. G$ j. \课时98 卷积神经网络-4.mp4
# }% B& b* U, ?) T* q+ ~$ E0 l课时99 池化与采样.mp4
/ c/ Q) _' q" s: z1 Y, }+ [, H% ]. s+ w
10.卷积神经网络) f- v' W# F" T3 p* ~
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4% M- S0 R( D+ o6 F4 [
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
" V) F# Y3 O. P' t1 i `课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp45 f) X$ a4 @" u! ^+ |) ]
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
8 a1 }$ S! J2 \9 u( W课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
, `2 c( O4 a! L' _4 W课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4# u& t# r0 X3 E6 _2 K; S
课时106 BatchNorm.mp4
1 C. O. V; Q+ w q3 o课时107 BatchNorm-2.mp4
, `' n+ ~- N+ x: q3 x, F课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp48 k3 L* G6 @- @/ r
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
; x* W) J! V/ K4 |; ~7 ^课时110 ResNet实战-1.mp4. a4 ^* r1 ~3 f3 g6 s
课时111 ResNet实战-2.mp4
# w6 V8 y' i V$ X1 ?! V8 A课时112 ResNet实战-3.mp4
" S/ t) q3 Z: n, Z0 N @; T课时113 ResNet实战-4.mp4
. [: s+ T5 @( A d9 ]; I5 C$ `0 a3 b' m4 |- G2 c7 j
11.循环神经网络RNN
, l! V0 Z( N9 _) H. z; B课时114 序列表示方法-1.mp4
L" W. a4 @+ r* m, n课时115 序列表示方法-2.mp4
. l/ c6 n0 p T/ s课时116 循环神经网络层-1.mp4
1 E& }/ K) K4 z$ d% E Y课时117 循环神经网络层-2.mp4
) \5 {) M' @ U/ h5 K! m课时118 RNNCell使用-1.mp4& O9 u1 w5 ]. L* `2 x6 M0 W- G
课时119 RNNCell使用-2.mp4
) W+ o' b1 E/ ?" }课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
7 P' C) `3 N% \3 ^0 h& f o课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp44 h0 e- h! D& \8 s
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
4 ?( o+ H* \1 `8 F! a/ k/ S课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4/ U) z `+ U. O
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
' e( ~% W8 w8 y3 T4 ]# S8 t+ Z课时126 LSTM-1.mp4
: c* s0 O, ~: V. O0 v课时127 LSTM-2.mp40 G- H+ L+ H! |
课时128 LSTM实战.mp4 v) j4 y8 R4 I; C/ {
课时129 GRU原理与实战.mp4
: f- V3 J# ] ?2 a) V$ z. ^ z) y2 B- r1 M. F/ R
12.自编码器Auto-Encoders
$ c& J2 D# q# P- {8 J5 z9 K: E课时130 无监督学习.mp4
# b9 F& c7 Q( h. h2 y6 w, |5 S) H: m课时131 Auto-Encoders原理.mp4: J* k! {, e1 x" e% d
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
+ ?8 t/ @4 T. @2 _# q课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4/ q7 K* o7 k3 p% z/ O
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4* E! S! h" z$ u4 r6 i& a
课时135 Reparameterization Trick.mp4
9 `8 o; S: c, d课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp42 v# M1 y) Z" ^0 W, u: U
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4- R$ ^- O1 a* Z; k* S
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
f# B w" _7 |3 [. \1 r课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4- O; b. a: C& I# _/ c- f4 F+ \
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
1 E8 u* k" o0 [课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
7 _# P% w# J4 N" V4 Y2 U3 k& _课时142 VAE实战-训练与测试.mp4, s" O; c) N# N. q, M; M
, ^4 h) `9 k8 r9 W% C8 c h$ k) g
13.对抗生成网络GAN
, I4 c( K: v6 B, c课时143 数据的分布.mp4- n. j) e: k3 a* B
课时144 画家的成长历程.mp48 N8 s4 w; p$ L. z- @3 [
课时145 GAN原理.mp4
% ~# z1 ?9 a$ d8 I课时146 纳什均衡-D.mp4
6 \. k& ]1 g$ w! j* Q7 t课时147 纳什均衡-G.mp4
t7 N# \. I+ f课时148 JS散度的缺陷.mp4- A1 F$ _0 ?$ z, ?, G( I' C
课时149 EM距离.mp4/ w# {' d. g8 |# F6 S) S
课时150 WGAN-GP原理.mp4! e& K2 z( f7 E/ ^! d
课时151 GAN实战-1.mp4
6 y+ f" N6 u( N3 f/ ?/ j% X课时152 GAN实战-2.mp49 W( ~' P5 a. a% o
课时153 GAN实战-3.mp4
. Z5 l& u% E# [# E N& ^课时154 GAN实战-4.mp4# I1 ]$ o$ t! X
课时155 GAN实战-5.mp4
3 Q2 I+ W" Z3 c3 d: @# z课时156 GAN实战-6.mp41 _ t7 t4 y: ^
课时157 WGAN实战-1.mp43 p' V1 d" i! f' B% w/ `
课时158 WGAN实战-2.mp4' S Q# G* p3 Z! |7 Q7 o# t0 c
. l6 l3 q! d' w1 o5 x3 X9 H
14.【选看】人工智能发展简史, i$ T; t% Y$ B# y& n6 J5 i
课时159 生物神经元结构.mp4, Y) I Z" j4 r/ @( k
课时160 感知机的提出.mp4
$ Y( \* G6 B4 E6 ] D课时161 BP神经网络.mp4/ t. g7 B0 {' a z' w& K, g1 Q
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
- k7 Y8 K" e$ F6 W$ m7 e+ j课时163 人工智能低谷.mp4
) T# j( a4 h+ w课时164 深度学习的诞生.mp4
( i# m* ^% y/ L" Y课时165 深度学习的爆发.mp41 X! c$ M/ D, T- o
- ?7 [1 f0 J' j$ X/ k( V, p5 K
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
$ z% G& e8 T B6 q课时166 权值的表示.mp4
0 b. F1 t1 e, d& v& b" G9 e2 J课时167 多层感知机的实现.mp4
c; Q8 @% x# ]% R" c6 w) Y课时168 BP神经网络前向传播.mp4& z# I2 K1 K7 o; C: u8 e% A5 H6 |2 U
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
) A& o/ z# v) ?0 X2 d% x课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
8 Z0 V% W) F/ u+ f3 C课时171 BP神经网络反向传播-3.mp42 J N& j% U; g R7 x; c/ c
课时172 多层感知机的训练.mp4: V3 o( K9 P5 f/ [& B0 q
课时173 多层感知机的测试.mp4$ ]" T- S0 z! y) p( i L
课时174 实战小结.mp4
8 u2 W% _# C3 d9 o' h7 W# {" x深度学习与TF-PPT和代码.rar! C# d! S" D% B+ t9 F
5 V: D5 [1 N6 [9 Y# S* h〖下载地址〗& G& ?$ T* W8 i4 k% S& j- A& @
0 {& a) { M0 j: v0 T. q
% f | D2 Q- {. c: g% h2 l! v
. F" a/ B7 T" n, @" L. i2 p
4 `( d' v1 _ }. N9 [----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------; |/ o7 w+ S: w: `* y3 m7 \( e
' a; ]- Q7 i' Q4 F: v〖下载地址失效反馈〗: r8 {% S. [- v) ~1 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.com0 H x9 h0 e8 A* q) T
7 K# I4 h! q3 v) F4 R
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- a! e) Z+ ^8 a$ Q+ x, \. ~. d
$ w+ R, d5 Q" H' z
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