* q- G* n( r6 e/ V# N6 R$ C7 w
〖课程介绍〗, q$ Q; c" Q- u
1. 通俗易懂，快速入门$ ~* w+ B$ e. S) \1 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。
7 B' ?2 B0 z3 ^6 H* x, Q; V2. 实用主导，简单高效, O/ Z0 [+ u$ y! `' [* g7 X/ L* g
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%。/ a9 G- j7 o8 j
3. 案例为师，实战护航- s2 l* E1 n5 R2 P/ r$ j. z
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。
9 s# v6 o$ f3 H6 J; I4. 持续更新，永久有效6 E9 q! \+ A7 {) 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。
% U5 Q0 f/ C/ M4 w1 K$ r! E1 a6 D/ I: w# m+ s T6 D. Q* L) K
〖课程目录〗
" p/ R, M: |9 h4 o" Z: L6 u01.深度学习初见' [2 k; r0 T- y" Z H
课时1 深度学习框架介绍-1.mp48 f0 c( D( P* V' S% d
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4. g) Z3 H7 f) i: ?* O6 v$ t. R( s
课时3 开发环境安装-1.mp4 w/ D' _( W( k% b% t' @0 E
课时4 开发环境安装-2.mp42 A* l0 @, I* l8 t) \
! v/ x8 i4 `/ y9 D. p/ ?7 C2 J) o02.【选看】开发环境全程实录( y! s1 P( W5 b$ H/ j$ ]5 Q
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp47 N( g+ e+ v2 Z! s2 ~. V! ^, x
课时5 win10平台实录-1.mp4
7 t$ e( |4 }( n/ p- m2 r课时6 win10平台实录-2.mp40 Y1 D0 M7 D5 }2 m5 E. L
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4% M5 `5 w2 u1 H9 k$ h
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4, @/ |) r+ I2 ?- \
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4' P( e( X% n6 D3 l7 F# H$ q
" K+ w3 M& e$ F5 v% L
03.回归问题
2 i6 X& Q( @3 _, Q# y% O课时11 线性回归-1.mp4- J! D: g' W/ p! ^8 g8 r( Q
课时12 线性回归-2.mp4
: }; U% W9 v0 u. \课时13 回归问题实战-1.mp4' f! _/ S: J3 O9 e
课时14 回归问题实战-2.mp4
9 }" l3 q7 ]; Q: ^) j) L- T' U* A课时15 手写数字问题-1.mp4
2 e" Z' E$ J% p9 V0 Q. r课时16 手写数字问题-2.mp4
- y( h. {; J: f6 s9 L课时17 手写数字问题-3.mp4
, p8 j2 m: g/ J& D1 f& r' `课时18 手写数字问题初体验-1.mp4* x7 A$ ^0 S |. j) a% W
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
* @. ^2 _* p! j& V" j- o- A" D' a7 A* [$ e
04.Tensorflow 2基础操作6 t3 t7 H$ d5 {' a
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
( v- V: q+ Y& w1 O9 C( L( \课时21 tensorflow数据类型-2.mp4& P: B+ d1 k$ ^7 }& Q$ n: g. }
课时22 创建Tensor-1.mp42 s5 p- F( S+ T( A7 }7 \# R
课时23 创建Tensor-2.mp4( {2 [/ ~% g0 ^" E7 l6 }+ Z3 I
课时24 创建Tensor-3.mp4# n& D; _( @8 J
课时25 索引与切片-1.mp4
& w$ Z( _6 s& O课时26 索引与切片-2.mp4, W# S& X4 N* F: s' D' l1 g
课时27 索引与切片-3.mp4
, ?# [/ Z# ]; {$ G% r; k课时28 索引与切片-4.mp4
* F8 M( ~1 @/ Z* C3 n课时29 索引与切片-5.mp4: n h) G" s5 L) j e' y- u; b
课时30 维度变换-1.mp4- k9 }* v c6 v- m8 A
课时31 维度变换-2.mp4/ H5 i S: w- V
课时32 维度变换-3.mp48 y1 Z4 ]8 \8 i. k" h; A( t" ?# q, u
课时33 Broadcasting-1.mp4! v! q7 d" s* }1 b, Z
课时34 Broadcasting-2.mp4 m3 T+ y4 c/ y9 i- @. P2 z; U9 W
课时35 数学运算.mp4
+ ?7 E0 U$ {) Q3 p: t课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
0 C9 v# {7 q4 q) t课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4$ m/ ]1 Z6 J6 H: q: [' A
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4& n1 C- Q- {/ t7 x5 l2 g' e
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
( \, u9 h! F7 ?: P5 k- }6 k( a
' c7 M. t9 a* G9 H A! r05.tensorflow 2高阶操作
5 {# Z7 n e7 P7 z+ x课时40 合并与分割.mp4
; s6 ^5 V+ m7 ~* a: r课时41 数据统计.mp4
$ o$ l# S9 x: R2 {5 q课时42 张量排序-1.mp4
& X" i: s# S* B5 e, Q课时43 张量排序-2.mp4# R+ w" p7 d) r7 D! ^9 J' C' `
课时44 填充与复制.mp40 }/ C' D) ^# Q, p2 f
课时45 张量限幅-1.mp4
/ ]6 W) }2 Q# `课时46 张量限幅-2.mp4. e: s* C0 [; l. ^0 @6 T9 R
课时47 高阶操作-1.mp49 F$ J9 Y# e% {% Y9 i3 R9 I6 ^# O: t
课时48 高阶操作-2.mp4& b1 C8 L* ?+ H, M8 H/ p' O
?( d8 \, K! L2 @2 |, K% V06 神经网络与全连接层3 Y, x; N; _+ a5 Q; B7 \ t3 s" ?
课时49 数据加载-1.mp48 F8 Y& V6 i# r& \. U
课时50 数据加载-2.mp4$ }' N2 x- u' A5 U+ u
课时51 数据加载-3.mp4- t; c% D/ O. T: C1 Q
课时52 测试（张量）实战.mp4
; K" C( p! n* @5 z5 Z课时53 全连接层-1.mp4
/ B* N! D: y7 T2 `) i6 t, d, M课时54 全连接层-2.mp4' Q6 S0 m$ ]9 T- M
课时55 输出方式.mp4
0 t" n% h$ N: U6 k课时56 误差计算-1.mp4
P0 G3 L, `6 Z0 {' {课时57 误差计算-2.mp4
+ ^# n Z* W! P8 h" d6 {8 {& i5 \课时58 误差计算-3.mp4' T" e' G3 ]! N8 e5 ~9 Q! _: J
; c" n" w4 s. l( t7 P' r# N07 随机梯度下降; `' o2 ~( I8 [" ]1 L
课时59 梯度下降-简介-1.mp44 v" _: a% h2 j4 y
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
$ T7 `9 B S2 X课时61 常见函数的梯度.mp4
# E! ^( y/ A" x5 |课时62 激活函数及其梯度.mp4
; }9 V* `2 U# {7 D课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
$ Z( }0 |7 u3 O0 v课时64 损失函数及其梯度-2.mp40 g9 m6 P/ j* W
课时65 单输出感知机梯度.mp4( _! z) |- ~$ T- b' Z* K# i* [8 i# n
课时66 多输出感知机梯度.mp4
2 h9 R; r$ u& R: n课时67 链式法则.mp4
8 }3 n4 G3 \2 @5 \. [3 H) Q" K1 H课时68 反向传播算法-1.mp43 B" R* Q3 a: z) |- m5 D9 o) `) F
课时69 反向传播算法-2.mp4* m8 s3 V) @# x. [
课时70 函数优化实战.mp4( S3 `. P4 _: k& R
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
s% X( k, g! w# a课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
) r! y" c/ T4 D课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
' e. V8 u+ D: H X) z课时74 TensorBoard可视化-1.mp49 u. b# V. t& d' _, s
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4/ o. Q: Q1 _6 y6 g0 N Y! ?5 N
5 ]: z; r, D7 T08.Keras高层接口5 l r [; |: w
课时76 Keras高层API-1.mp4
9 Z w, k0 D7 w课时77 Keras高层API-2.mp46 i! w! P. C, | t
课时78 Keras高层API-3.mp4
( ^+ f% V. V7 X6 H% k课时79 自定义层或网络-1.mp4: n0 S2 E, A6 E8 I1 J/ j% a% P
课时80 自定义层或网络-2.mp4
/ K. g9 e% y _# i! n) M5 y& k课时81 模型保存与加载.mp4( \; R- m$ f, F; `9 ?) p! C
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4+ m( C- j7 K8 s* F2 y
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
* k9 ]6 r# Q' ?6 G! x. v# h E* P课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
# h' ]" N- M8 w% s3 t M
/ t" I. j4 Z% \2 N2 d. @09.过拟合, _; u. w0 \1 g- I
课时85 过拟合与欠拟合.mp43 A) V3 X0 z9 H* }
课时86 交叉验证-1.mp4
7 ^- D7 P Y& w5 U* V3 x课时87 交叉验证-2.mp4
. `4 M( X) @. R$ ?% ]! M/ G' u课时88 regulation.mp49 N: {8 W5 F2 s/ a0 O6 h3 ]: w5 m
课时89 动量与学习率.mp4
6 d% ^0 `. A& g- I, k课时90 early stopping和dropout.mp4- a2 z0 z# m* G3 \3 D/ D1 [
课时91 什么是卷积-1.mp4
& @& X: G$ b* l) ~课时92 什么是卷积-2.mp4- b6 _. y; t2 R6 i# M
课时93 什么是卷积-3.mp4
- u4 e; U" ]( i8 r课时94 什么是卷积-4.mp4
% ^$ e% G& t4 m8 ?7 T课时95 卷积神经网络-1.mp4# k1 s" M: n/ g- n! m7 B
课时96 卷积神经网络-2.mp4
_; y9 }5 E. `4 @2 W2 ~' v课时97 卷积神经网络-3.mp43 d! w8 P ? S' M
课时98 卷积神经网络-4.mp4
# `; x" Z. C q课时99 池化与采样.mp4
- l$ {( k1 ^& |. U Z
* F; g7 ^! {0 B& l+ O; E) s10.卷积神经网络- t: K$ K7 u& y, v- x
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp46 ]; v ~' H! S5 O
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4& x7 U% G; k6 y! v) v
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
, H% a' C% N" e- Z课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp45 [3 Q: I/ B) M: k8 ]
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
. N3 r: ?) E( `4 S( o* p课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp45 ~5 S1 Z/ O: w; V v
课时106 BatchNorm.mp4& V8 t9 {( Q5 D0 x# L! k
课时107 BatchNorm-2.mp4
* y6 |: o" w1 q+ F2 W4 e+ Z课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
5 s- r, e" ^0 g4 X% D9 f课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
1 R5 O% ? h9 m课时110 ResNet实战-1.mp4
# m* C* P/ v# ^0 X) f4 Q课时111 ResNet实战-2.mp46 M2 d* P3 s! r5 a6 I4 ]- ~* i' f
课时112 ResNet实战-3.mp4) n+ ]; Y! I# z9 [, }
课时113 ResNet实战-4.mp4 U; k7 t2 I( E) \9 g! o) ^
4 X* q1 L% W; Q2 C11.循环神经网络RNN
" w" w- U& W9 _: t0 M/ ]- W4 t8 \课时114 序列表示方法-1.mp4/ @& c& m& |5 G2 a& M
课时115 序列表示方法-2.mp4
* z: G2 l- w+ P- p0 F I3 w5 o/ y课时116 循环神经网络层-1.mp47 r4 A) s# T; C" K3 T* l
课时117 循环神经网络层-2.mp46 M1 p4 r0 f* Y3 ~
课时118 RNNCell使用-1.mp4: z# H/ w* y0 ? Z0 [' W8 x8 `
课时119 RNNCell使用-2.mp4
! p4 u& p3 R0 H/ z3 ]6 T课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
4 u0 Z i) L3 h9 J课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
3 n: g5 @% @) b8 v课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4/ i6 z# ?3 s; o* j3 P
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
8 @ k+ b( K# p! D课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp45 N! X1 E7 @9 T* q7 @
课时126 LSTM-1.mp4) T# q1 D. r" d8 {9 n# o" L2 J* P
课时127 LSTM-2.mp4
3 m/ X0 z, W2 |课时128 LSTM实战.mp4% \+ V0 B5 a3 l
课时129 GRU原理与实战.mp4
8 Q4 o2 I F9 r2 G; `- D/ B7 ]7 e* t% D3 O3 o
12.自编码器Auto-Encoders
% z" I( m7 f. H- D课时130 无监督学习.mp44 d9 I. x+ N q' O1 H
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
( w7 l* H/ z) r! {课时132 Auto-Encoders变种.mp4: w! D6 L) j5 o& C c- G/ {: ?' [. v9 h
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
& h1 u1 y7 G, { |* ]. ~课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
3 B# x& g( g; \ A* `( T+ l课时135 Reparameterization Trick.mp4
$ Q1 ~0 g8 J! u& V6 b X课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
0 m: B) i: E7 G: e0 D: h' Z课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp40 u D! S" ~% u7 R+ c& s% g; b
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
, n+ G8 b1 O7 u6 ?& F课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
! d7 T& X/ B8 I- x: ?课时140 VAE实战-创建网络.mp4- o2 H5 f, n. E# _$ h, j, _
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4* l" r8 H' I& E- d- X9 u; L# g
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
3 j+ M& ]2 @' q" V! s
7 K" o# m: p8 }0 P$ R0 ^13.对抗生成网络GAN
+ k3 i2 D! H( K* O' W$ H课时143 数据的分布.mp4) X2 s' J: S. P4 g: q
课时144 画家的成长历程.mp4/ j) U. `5 k2 X( l6 r' k* |/ |+ {
课时145 GAN原理.mp48 K/ s5 Y/ T! O, T! }+ B0 a
课时146 纳什均衡-D.mp4
* r. x) X8 H/ ]. O" `课时147 纳什均衡-G.mp4* K# [( k9 D4 ]' I
课时148 JS散度的缺陷.mp4
7 k' x5 Y7 ?7 E, W. w4 t课时149 EM距离.mp4
( m% X- U& z. a! ^0 }+ F4 R课时150 WGAN-GP原理.mp44 K% Q2 u9 L7 R$ V {
课时151 GAN实战-1.mp4: W4 L9 V6 t5 i
课时152 GAN实战-2.mp4/ ?+ g2 c+ C) N
课时153 GAN实战-3.mp4
: p) K' u+ U; }& a( T" m课时154 GAN实战-4.mp4) z' O& f' o7 m
课时155 GAN实战-5.mp4
* Q5 r! u+ }3 g0 p Y课时156 GAN实战-6.mp4
8 @. B7 [6 B6 Y2 J# r. \课时157 WGAN实战-1.mp4- O' T- s' W8 T( A. S2 C5 [5 r' l
课时158 WGAN实战-2.mp4
1 u0 j8 d. x% P# A: H# l6 O
1 ]# u$ i$ c/ W) K" H! z14.【选看】人工智能发展简史( y( y- n" O! o( \) x4 q0 y, o" }
课时159 生物神经元结构.mp4* c( a/ O8 \9 L- ]& m% s/ i. Y; i
课时160 感知机的提出.mp4
* J, O* D0 C' P) A) Y课时161 BP神经网络.mp41 n+ E( I8 L; d% u
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
4 q6 |5 `. s! g课时163 人工智能低谷.mp4
8 E; V8 Q8 [, g课时164 深度学习的诞生.mp4. I% o$ S- G2 ]
课时165 深度学习的爆发.mp4
* N2 V- Q8 g; ^6 y4 y( v' z0 g8 K8 j- P/ ^7 L }9 }
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
9 x( d! j6 A9 n' Z9 B课时166 权值的表示.mp4
2 J6 v; W% {! i7 Y. f3 w2 [' H课时167 多层感知机的实现.mp4" |6 _' O$ A. N$ I: r3 X) z; x8 a
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
# `( i [* q3 K6 v5 I% q) o& r) ?% P2 E课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
7 a+ |; Y" ]) T3 G" m- }课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
/ q2 s* H5 b/ v- R0 h课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
s9 r) {+ C: d. a: c课时172 多层感知机的训练.mp4+ b' L5 J: B2 ^. U- L: n0 c( E
课时173 多层感知机的测试.mp4
6 J' ?0 ]- h% k$ {- h5 y* U课时174 实战小结.mp4
* f; X" r$ X) _9 W深度学习与TF-PPT和代码.rar
1 @8 F6 x H( o, ]; j/ G6 z0 o' v) M9 I8 h0 C$ X' B
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! @0 G" A0 b, d' i9 F3 F& F" N3 E* r/ D; c3 g8 v+ h4 v
`2 Y( Z8 c- W% V+ ?( j2 g, }) s# [
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7 ?4 @! D x1 {
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F% |# E" |3 A' ?6 B4 P2 C# A
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
" \2 N. J' x+ [( }6 y3 u7 O
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