! ]( ^3 [3 P& K$ e
〖课程介绍〗
/ f+ F; U* Y5 b; V! r! @( Q1. 通俗易懂，快速入门
# M! F8 I" i/ m5 A7 P! i) X6 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。
: H. t7 f5 p j& Y# ~5 i9 j( j2. 实用主导，简单高效
8 ] E' [: } R" G2 m4 h1 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%。( r; G2 ?- P8 P4 C
3. 案例为师，实战护航7 T7 A1 T7 ]" ?) ^
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。
e% f# l9 o& N* ~; Q' {- g4. 持续更新，永久有效
8 Z# C; D% E; m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。
- P% l& y1 u& D6 v, }* s2 `
) f, O8 U3 E; x〖课程目录〗
! h& T! }3 E' U* L: Y$ l0 z01.深度学习初见
5 W2 @1 ~+ Y" r3 o课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
0 g) _; B6 y6 u6 t5 {课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
. q+ u' b% P5 O/ \& \课时3 开发环境安装-1.mp4* c4 N1 ~. r4 |7 }' q0 I. ~9 z* H
课时4 开发环境安装-2.mp4
- d# j3 s) t z% P9 S9 n0 j( E' g B
+ N9 a# v7 C1 z6 z( s02.【选看】开发环境全程实录
! v" C/ `" `: E* n* W' x! J课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
9 K+ q4 {8 p' t# H+ o课时5 win10平台实录-1.mp48 k9 R( Q: d" w5 d: d6 k3 e
课时6 win10平台实录-2.mp42 z7 e' p+ B) w4 r! m
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
0 ?; Y; @4 U i" F: x+ @; ^课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
1 r# p1 u- G s# m课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4/ Q& h5 ~ n. G7 r/ b2 v6 i
6 j: w# u0 J$ p3 L1 `
03.回归问题) @1 e' d5 k% M' h6 G# N3 {! K+ B
课时11 线性回归-1.mp4
; W% |7 c: R( G2 ^0 Q% T课时12 线性回归-2.mp4
, v9 ^0 U1 f: I; c# g: S/ j. L+ C课时13 回归问题实战-1.mp49 R7 v# A6 {& Z- x- B
课时14 回归问题实战-2.mp4
+ K4 P# z% c1 Z* p) X; c8 N课时15 手写数字问题-1.mp4
% }8 c4 [# O0 F3 o2 P课时16 手写数字问题-2.mp4
0 e1 E. }, O$ Z9 B: V5 N课时17 手写数字问题-3.mp4
8 [0 \. ]# l& o1 j课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
4 R! ]1 H& H! u3 M" U课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 q; x" k' G: ~
9 E1 V; }+ f4 \2 a( x04.Tensorflow 2基础操作
' R% ?: O/ a& z( `) V课时20 tensorflow数据类型-1.mp46 S! o! {2 x8 J. n* l
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4: W2 z2 z# V/ M K
课时22 创建Tensor-1.mp4
" r0 w$ R! F8 A( s' } [课时23 创建Tensor-2.mp4+ u) G' D9 E2 T2 ~0 z. i$ R3 m( _
课时24 创建Tensor-3.mp4
: X) L5 T% l4 \8 c9 d f课时25 索引与切片-1.mp4
' K1 B4 W8 B% U8 j课时26 索引与切片-2.mp4; [ z( c/ x5 i: f. k9 n5 q9 V5 G5 i
课时27 索引与切片-3.mp4
: O8 g& A7 V' [' c* L! e) @' C课时28 索引与切片-4.mp4
1 Y$ |' s6 ^& T' P0 B! c; _* ]" _课时29 索引与切片-5.mp43 u' F# M& O8 L( v/ c& h, t! j
课时30 维度变换-1.mp4# Y8 X( x( a$ R$ k4 i
课时31 维度变换-2.mp4
& M- _: {3 k" D6 G7 d {4 t课时32 维度变换-3.mp4
0 W9 k2 N+ C/ q2 b1 u6 K课时33 Broadcasting-1.mp4
0 W% j4 ]8 v* \" F0 m课时34 Broadcasting-2.mp4% {, H- c- c$ R/ H2 |; C) l
课时35 数学运算.mp4
- {4 i0 M% R% `2 f* f7 I课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp46 Y! @4 w8 o$ f6 H/ i
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
% r% e2 S5 ?8 s2 Y课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4# c1 g* _7 t# b, Z0 p
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4) p B* J4 ]8 L5 d6 U
( L6 L0 E% U* C1 m
05.tensorflow 2高阶操作5 Q/ ~7 S+ [, h: t, v$ b9 O o: Z
课时40 合并与分割.mp4: f8 b. Y6 y1 ~" a# L
课时41 数据统计.mp4
( s1 w: N! z7 r+ x Z课时42 张量排序-1.mp4
: y; z# ~ i2 D) t1 X课时43 张量排序-2.mp4) Z! o# Q% F" f' G0 E s4 D
课时44 填充与复制.mp4
, I( T6 F6 E7 W9 W4 y课时45 张量限幅-1.mp4
% _$ G: Z% g% k. C2 L课时46 张量限幅-2.mp4" ]' H: M/ M: X7 a* R6 `
课时47 高阶操作-1.mp4
I; ^! ?: J0 K# d' q9 H( B课时48 高阶操作-2.mp4
# E3 e- ^% ~1 w* Y. {6 Y
' f5 c5 s0 g- f: i) z06 神经网络与全连接层
! h5 e: @ `: x |! u. s课时49 数据加载-1.mp4
G$ Y; `. D/ i& b1 B( A( j课时50 数据加载-2.mp4
# b( U- [1 O- r课时51 数据加载-3.mp4& {6 P( d' A2 y1 M% o/ U5 S) U P
课时52 测试（张量）实战.mp4, G* u3 O5 H/ W# }% g
课时53 全连接层-1.mp4& `( T- K Q* a. w* ?
课时54 全连接层-2.mp4( L% l. I7 @4 E: C7 D6 A, M
课时55 输出方式.mp4$ C' P' m! R+ w$ c# U+ W
课时56 误差计算-1.mp4
" \7 u9 m ], W$ ?课时57 误差计算-2.mp4( C. z3 o! `) S4 l: ^! q
课时58 误差计算-3.mp4
* ~1 T& T' o6 R4 \ k3 R9 r0 {& R7 Z8 m6 \- c3 F' G9 ?
07 随机梯度下降
% ^; \0 ~0 ]2 Z+ N课时59 梯度下降-简介-1.mp4
6 u* X" Z& \: ?2 F课时60 梯度下降-简介-2.mp4' v0 e& @- _, H; Y& K
课时61 常见函数的梯度.mp46 u( B5 Z Z3 o5 ^) X8 s0 S9 A
课时62 激活函数及其梯度.mp4
5 w) _9 t! e+ j* @课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
7 N% u7 R/ j: Q8 J& N, R5 P课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
$ ~& I8 k! W/ _0 {2 k课时65 单输出感知机梯度.mp43 k& d/ [% w1 o/ J0 [
课时66 多输出感知机梯度.mp4
+ T- P+ W# {+ o; i, Q% V) g课时67 链式法则.mp4
; u- p) [+ X; |( X: |课时68 反向传播算法-1.mp4
: {3 A$ K0 k% a6 g2 n8 c1 o课时69 反向传播算法-2.mp4! J" `2 e1 W/ Q# W
课时70 函数优化实战.mp41 g1 V) @2 J$ X5 ^# m3 _% H% T) r
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4: `5 G9 s6 F& X4 A6 R7 J5 g
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4% w' v: u- M. B @
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
' t) u/ r( Q2 s1 R' E: m课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
7 C! ]% v5 k$ e& w: F课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
$ b! l! f6 P% B* z6 ^2 a9 f+ S4 O9 n2 \ n: Y0 U" Z
08.Keras高层接口
4 i6 {* K" u( f- C课时76 Keras高层API-1.mp4- m- e0 Y# R) }& z. H* {" g! Z
课时77 Keras高层API-2.mp4% R1 C' Q: R( ?6 Z1 K( g2 g
课时78 Keras高层API-3.mp4! M$ @5 y9 {5 w+ ^
课时79 自定义层或网络-1.mp4
* Q1 t8 M/ V6 I$ _课时80 自定义层或网络-2.mp4' Y2 I/ P0 L" A' w; e. h& ^
课时81 模型保存与加载.mp4
" Y% C. V) S5 R8 A0 W* b课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
0 {, q- V" ?' z- i+ \3 h课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
" ~$ P. k6 J3 q0 S课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
' J9 ~7 P+ Z! V. B# ` @
5 Z) O/ F0 ]8 [8 M- i% ]" p09.过拟合
7 g8 z! U! k" u0 T课时85 过拟合与欠拟合.mp4 ?& L6 q* F `/ F1 V/ Q8 Z
课时86 交叉验证-1.mp49 z! F* w! f; o+ S. [- S' p
课时87 交叉验证-2.mp4& ^3 l$ R( @3 L2 V9 J$ ?. l
课时88 regulation.mp4
+ U! W1 `/ ~0 V/ n* _课时89 动量与学习率.mp4
3 x6 p: w% P8 b" N% B课时90 early stopping和dropout.mp4
; z, s m# W% u# ]0 f# o课时91 什么是卷积-1.mp4" A- o0 i( b% A. \: G
课时92 什么是卷积-2.mp4/ V1 W0 u c6 m! R' T+ k9 U
课时93 什么是卷积-3.mp4
" ^; T% f* o4 Q& l8 F课时94 什么是卷积-4.mp44 ?; t, v+ f& ^6 U* X
课时95 卷积神经网络-1.mp4
1 P3 e+ y1 v- ~$ E& y0 t& h课时96 卷积神经网络-2.mp4
3 u7 m+ ^7 k; ]2 w2 U- ]课时97 卷积神经网络-3.mp4
) x0 U! R& |6 W( ]( R- u# D课时98 卷积神经网络-4.mp4; o" a4 _2 S) h; x! i, ~
课时99 池化与采样.mp4: w: T8 x% [# |, k7 w! ~
* z0 s4 [9 j5 [( Z/ g4 I/ j10.卷积神经网络* S3 l4 g% v6 O5 ~7 P2 A
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp40 n* b) m( T& V+ }6 v8 E# x
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
" X6 L. U3 m; Y K+ p% R8 r( m课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp45 B* a: L) ~: A; s% Q0 I
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4& p+ l# c/ A+ H3 T* ~& c4 A% ^
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
2 K3 q6 Y2 @( y5 _课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4, S# W. A- s0 \4 w1 _
课时106 BatchNorm.mp4
4 @) W; l2 m! V% m5 s课时107 BatchNorm-2.mp4
( p5 k/ Q. _3 F/ j1 D课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
; A! ^/ v3 T5 D5 Q/ ^课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4' d- v, u7 j4 m1 i2 Y- @0 y
课时110 ResNet实战-1.mp4! b5 T3 ^# |" `5 E4 L
课时111 ResNet实战-2.mp40 J- V; z( a3 y! R
课时112 ResNet实战-3.mp4
* x# p6 W; W% ]9 X, E/ P课时113 ResNet实战-4.mp4
: `% q/ o6 h+ w2 K' i. D8 k: S- S6 }, `/ ~# b' N& p. p1 y
11.循环神经网络RNN" b4 }0 G G6 _
课时114 序列表示方法-1.mp40 I7 ]. j Q v& q2 Q
课时115 序列表示方法-2.mp4
2 W' q+ ]8 ^3 {, Z( \课时116 循环神经网络层-1.mp4
+ q4 E6 ~0 g! `" E$ n9 w, B$ F课时117 循环神经网络层-2.mp4
7 ? s- F, x) c1 p( V( _: w0 s; N课时118 RNNCell使用-1.mp4% p. u8 u) [2 Z1 Q9 w/ ~
课时119 RNNCell使用-2.mp4' m$ a1 ^" m4 E
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 ~7 p9 v7 l$ d& t+ h; w
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4, G- T" i# I- `% s9 {
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4; d- }5 A. n* u
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4$ A Z* G! M3 B0 x% l. k" u
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4: y* J/ g& h9 d: E
课时126 LSTM-1.mp4
% o7 [& E" S% i' l* _8 g, O课时127 LSTM-2.mp4
) T+ o' o/ E2 T; L课时128 LSTM实战.mp4$ v2 v' M) n7 g" Q. t. s$ f2 X
课时129 GRU原理与实战.mp41 H/ t$ V" b$ {5 l# _
: j! h: b0 y, p! n. \7 V3 Z- r
12.自编码器Auto-Encoders
* P. G/ {; P. k课时130 无监督学习.mp4
& Q, n; X, B# c3 x3 b' T8 R7 s课时131 Auto-Encoders原理.mp4* w- d; h' ]$ c. y# c5 f _9 @
课时132 Auto-Encoders变种.mp47 K* B; u- x; M: {4 q* F
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4) \- A1 N9 }) W# n
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
! r# k* v4 i. o3 D/ h- e课时135 Reparameterization Trick.mp40 b0 `* y9 T% S0 N; v2 L8 ], A1 G
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
~( r* u" U9 Y% [) d& t. n课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
; ?4 J2 v* } l# K. e课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4- |! e9 V5 T* x; |
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
) H4 K. q9 A' C( T& E% [% V" `课时140 VAE实战-创建网络.mp4+ s0 }7 m; C8 K* ~9 o: s
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
/ r) H7 n5 o ]% `; n* y( ?课时142 VAE实战-训练与测试.mp4; E6 B' M6 V# F; w/ U* {9 N) j/ m
+ _$ Q7 I: x3 ~( z; H. G
13.对抗生成网络GAN
9 l, B/ P0 r2 B课时143 数据的分布.mp4& z" X9 \) Z+ V, m( {1 E
课时144 画家的成长历程.mp4
- h6 n; ~; ]# D. T. X课时145 GAN原理.mp4
7 h0 v* J; p# A课时146 纳什均衡-D.mp40 @1 I& V3 h! z0 B! S ]; g
课时147 纳什均衡-G.mp4
; a" l$ v9 b0 y' V! Y6 \课时148 JS散度的缺陷.mp4
% l9 ~$ \' X( r- E4 u- H. w" y课时149 EM距离.mp49 u$ [' j4 j! L6 g5 u0 \
课时150 WGAN-GP原理.mp4
* j. K) }) c9 N课时151 GAN实战-1.mp43 e+ C7 b0 n* e+ j3 d
课时152 GAN实战-2.mp4
4 o. L# y# h0 R课时153 GAN实战-3.mp4- e- b6 @1 x: ^" U5 F$ I. Q+ \5 H* u
课时154 GAN实战-4.mp4
: d( d- J# s: }/ e" g课时155 GAN实战-5.mp45 _8 ]' e8 f* w; Y8 C( w+ e
课时156 GAN实战-6.mp4
$ M4 I$ [* x* Y; b4 p7 b% [课时157 WGAN实战-1.mp4+ q6 t- ~& q- n/ u5 g
课时158 WGAN实战-2.mp4
8 C, w. w/ e$ J0 v% I7 D- z7 k1 T/ i0 R5 a( b9 @! P1 r* O
14.【选看】人工智能发展简史
# y* G9 g8 n% F% j课时159 生物神经元结构.mp42 k/ j- O0 h R' [" |- E4 n7 H8 V
课时160 感知机的提出.mp4
7 n! a5 u6 j" m0 g课时161 BP神经网络.mp4
f& ?6 o0 u( J, W课时162 CNN和LSTM的发明.mp48 h! ~% a4 R, l& Q6 a$ e4 {
课时163 人工智能低谷.mp4
' R3 Q2 ^, I3 O+ Q6 V8 a9 u课时164 深度学习的诞生.mp4/ J0 ^0 |& r9 k0 S& I
课时165 深度学习的爆发.mp4) L, z8 e; P, q# u# w
- H2 l1 M, L8 a5 R L
15.【选看】Numpy实战BP神经网络. i: A+ {# n* ^; A$ S: |2 ]" X u
课时166 权值的表示.mp4
$ r0 ^1 H3 p" d* E2 }课时167 多层感知机的实现.mp4
. Q. \5 E! R4 v+ k, v( d5 ^1 p课时168 BP神经网络前向传播.mp4
% j7 k4 m4 t5 k% X) d+ J2 C! N课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
X( {7 |) x1 z3 c% g2 ]课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4. J3 {7 {8 i* Y. t0 y
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
1 i/ q9 _( f) W i6 _6 F, q% y课时172 多层感知机的训练.mp4
" y( d) [4 ^. V n/ {课时173 多层感知机的测试.mp4
4 z) i! Y$ x! x- V- c0 H课时174 实战小结.mp4
w5 I' c! t0 ]0 m2 Z. I深度学习与TF-PPT和代码.rar7 U7 W: o/ k; A5 y
- ^8 x! D) H+ v〖下载地址〗
7 ]; x5 b& k; ]6 B6 ~* u/ l( X, C- u, u
9 | i2 s! T% m$ e- t K# r
+ U# W. Q0 z6 U3 X! I+ j
! r K1 [! a k" b----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------: _ U& X; b1 p& A, b3 P3 d
8 T' g7 P: [2 s2 W6 I/ d: m. O〖下载地址失效反馈〗
6 |8 i2 U) A, r/ {5 |$ n) I- T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( w7 A% d0 N3 Y0 c& a. y0 N' [* X
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。% }( y' C- x. U
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# g3 c: O% S- u; [' N1 ] |
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