0 ]1 a$ N) @3 \" G
〖课程介绍〗) F- M q- v4 f# f2 |6 R
1. 通俗易懂，快速入门
! `' H+ [8 w; v# q1 m8 S. 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。
9 @; Y: a/ n/ M2. 实用主导，简单高效1 J: u; m! m$ Z+ N
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%。6 U4 Z( ]: Z. L. }, H
3. 案例为师，实战护航
+ D1 R' G( D; v1 `& q+ 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。5 n" M2 f" B. n' C
4. 持续更新，永久有效
1 d5 { l/ G) H9 L, I3 l/ 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。; B3 L& B V( s0 |
G( u2 k! B a8 I0 s) ]! A, Z〖课程目录〗
, g& r0 K. y; R9 @% q01.深度学习初见- K) {3 H! ^! s! p8 x, s2 ^
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
2 w' x5 k" V/ k3 x0 j1 Q7 q课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
& E1 b J( e; f' R% x课时3 开发环境安装-1.mp4
( L( H6 s1 I! i' |, @5 x课时4 开发环境安装-2.mp4# B$ V0 q0 y3 a0 Y
: M; s1 W3 h7 |% V+ W( E, v02.【选看】开发环境全程实录
& K/ ]" N8 C% r# z课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4! K! L' c' z5 O7 k3 o, N' @
课时5 win10平台实录-1.mp44 j, s7 V% w- c
课时6 win10平台实录-2.mp48 A7 Z$ i9 S; G1 P# V$ J6 C* J
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
# h/ x! R; n4 M4 ]课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
' f: R% b, }; V2 @2 X3 {课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
6 g; j3 f/ z. N
/ ~) J- Y* G/ ]7 ~( D03.回归问题( ]3 M2 f+ V& K& k9 ^
课时11 线性回归-1.mp44 q" X. }2 h$ ~$ a. G
课时12 线性回归-2.mp4
" d- j0 j5 c( \' y1 r1 s8 S课时13 回归问题实战-1.mp4
. }4 y% C) G7 ^# K0 _) `课时14 回归问题实战-2.mp4; k" Z8 o% ]5 T3 l9 E
课时15 手写数字问题-1.mp41 o3 K& ?2 h. z+ s6 J' B
课时16 手写数字问题-2.mp4/ A+ @! _8 y7 R5 v- z
课时17 手写数字问题-3.mp4' u6 V7 v- [9 p4 Z9 t; \( ^9 e7 Z
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4, \5 y3 N- I7 ~" @/ _
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
: I7 J" U3 r% I# ^; b0 Q8 p4 d8 u6 d$ `% N7 _
04.Tensorflow 2基础操作
4 O2 o- G3 y, r; X1 `/ e- L课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
& S8 G2 t& i# r0 {课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
7 ]+ z. X F" X8 V课时22 创建Tensor-1.mp4/ p1 {% w. K/ m3 q( v' ?: f
课时23 创建Tensor-2.mp48 K V0 a' a! D( L
课时24 创建Tensor-3.mp4
, B1 i1 J. U5 j& }课时25 索引与切片-1.mp4
0 @5 j" n ^; \4 C, W" Y! W8 l课时26 索引与切片-2.mp42 c' ?. z6 t" ?( V7 l; p
课时27 索引与切片-3.mp4
& K- I s- d+ z, }课时28 索引与切片-4.mp4& t3 `$ O/ K6 |" h) s
课时29 索引与切片-5.mp4
$ ?, l* B/ ]; [) |0 a' u; @课时30 维度变换-1.mp4* Z6 g! a* r. b
课时31 维度变换-2.mp4; _. Z% C7 H: H& p
课时32 维度变换-3.mp4
* w- z% o* _$ H Y课时33 Broadcasting-1.mp4
- V4 M% B8 O0 Q1 _$ g# g3 [课时34 Broadcasting-2.mp4
7 Q2 _" U" {! b$ r- B' t课时35 数学运算.mp47 q1 R$ C6 ?* M
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
; ~+ p6 [5 ~. C, M# |, M* L课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4& q$ E; D# |* a) Z: Y1 \
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
' d( B1 I/ h0 C% q* W+ T5 V( b课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
: f. l) W+ _0 k# h# j7 k, d1 M) |: q( K e7 {6 C( s9 c Q a+ M
05.tensorflow 2高阶操作5 L% a1 p" d; z
课时40 合并与分割.mp4& Z; o/ P- a& F1 G7 L7 N
课时41 数据统计.mp4( y- U! {& ^/ K( A A' M, A( m
课时42 张量排序-1.mp4
# J. m; \* A9 o7 _0 F; e0 ]* H课时43 张量排序-2.mp4, K1 z$ z% |: u: i( A* b
课时44 填充与复制.mp4
- n+ L0 S- [- @. v! H/ {5 w. q/ z课时45 张量限幅-1.mp4
! b \) n& A4 j4 G1 J5 r3 C4 b课时46 张量限幅-2.mp48 B8 O' Y" F* V( }+ [& o
课时47 高阶操作-1.mp47 K8 C E! y$ g7 h# ^! _% U3 T
课时48 高阶操作-2.mp43 @8 `: n& a$ ~; G: W( D
! l7 R$ t% U+ t" T8 I+ x+ [06 神经网络与全连接层/ c9 ?6 V! [# D2 T; k
课时49 数据加载-1.mp4! T) Q& P. U- c# ?0 V7 o
课时50 数据加载-2.mp4
' c: B+ T' ?. P课时51 数据加载-3.mp4
( ^8 x& S/ l3 u! g3 B9 f W# O* S: s( i课时52 测试（张量）实战.mp4( d+ ~: O) ?- M& z0 F0 u# Q# u
课时53 全连接层-1.mp41 N8 x1 E+ D! V! M% f9 i; d+ T! \( `0 \
课时54 全连接层-2.mp4/ Y9 E: T% `( ~; J s' t
课时55 输出方式.mp47 b) `2 v4 G6 q' r9 ~
课时56 误差计算-1.mp4
3 i! c8 F5 K7 r3 r课时57 误差计算-2.mp4% ~, A5 g+ ~' M, o
课时58 误差计算-3.mp43 Q- H J; b! o; K6 T
; W/ D: ^2 ]% C9 V" F0 y! s F07 随机梯度下降1 {) X% L4 I1 n1 b. d7 i
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
; D" l* M, P7 I课时60 梯度下降-简介-2.mp47 q& `) S( t! M) a9 U8 B: c7 e
课时61 常见函数的梯度.mp46 k. z& G$ t- I8 D0 B) ~/ L. K' ^) n
课时62 激活函数及其梯度.mp4, [# G( T2 J' @
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4& W+ O- X( S3 t1 Z/ e4 W3 q
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
0 x' L+ O( w, e |! t3 j课时65 单输出感知机梯度.mp4
4 j7 m- a: l7 a, ?课时66 多输出感知机梯度.mp4 n: g1 j& y+ G! `( {) J
课时67 链式法则.mp48 n/ d6 D8 w" m: o
课时68 反向传播算法-1.mp4+ t" X) H: Q5 z9 |3 V9 t
课时69 反向传播算法-2.mp4
/ O6 c- W6 @1 w6 W8 P f6 W" r课时70 函数优化实战.mp44 ^( X0 x+ V1 v
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
# c6 W$ D% C$ E- E* v课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp45 O9 G6 a5 _2 _' @" \5 S$ A
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4" ?2 o4 t$ q9 N% o/ j
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
% J5 B+ X8 S+ k课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
% P7 F& h0 h. ~, E/ h, X, m L# z; G& @$ V8 b4 q2 F5 f: u
08.Keras高层接口
0 H5 U- }! e) s7 o" @课时76 Keras高层API-1.mp4: T' u' t" W. X( A1 p6 K* x
课时77 Keras高层API-2.mp43 C" G+ D/ ]6 a5 w
课时78 Keras高层API-3.mp4
2 j8 ?9 n. X2 O. O. D课时79 自定义层或网络-1.mp4" i: k" {# @# I% h' R
课时80 自定义层或网络-2.mp4
2 y C9 a2 t1 g/ f# \课时81 模型保存与加载.mp4: Y, s/ N V" _, _- G
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4* T% m, h* ]1 @1 {
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
& D- D! g" X. b z6 @. b课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
/ Q. h+ q2 {3 J- ^5 d6 ?/ i$ P% l# R: h+ r- ?7 {5 u
09.过拟合# w1 s/ |( l7 ~: C2 v. R
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
/ x9 N! }! C4 N- g- G8 F课时86 交叉验证-1.mp4( C7 t7 v$ `. E$ A4 [
课时87 交叉验证-2.mp4
" \# U- f# h. f% Z; U课时88 regulation.mp4
, D$ v7 F* P. ^3 f9 D. {* t课时89 动量与学习率.mp43 R- d5 E9 O( N$ ~: p- R! d
课时90 early stopping和dropout.mp4
( X: ]+ M2 ?' n0 F# z# ?课时91 什么是卷积-1.mp4
" H& U* S: @0 v6 s4 W/ m9 [课时92 什么是卷积-2.mp4
) }8 R) m* M' P9 U) @1 J& Y8 I课时93 什么是卷积-3.mp4; ~) J5 s5 h: S
课时94 什么是卷积-4.mp4! T; @( E x0 j0 s4 y$ e- i1 y
课时95 卷积神经网络-1.mp42 v# S3 `* M" _1 f8 F" [
课时96 卷积神经网络-2.mp4) c6 g0 @9 C$ y8 S% U$ G; |1 ?
课时97 卷积神经网络-3.mp4
& V0 C+ b2 W3 z课时98 卷积神经网络-4.mp4, G5 J' ~9 G. u
课时99 池化与采样.mp4
( \7 U) W% p% a# W0 V- E+ y% K! k9 O( ], v( T$ k
10.卷积神经网络
/ _) v0 S6 b. P. [9 F/ l. F$ K课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp46 ^: S" z' q3 }8 \% H
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
. ?3 T3 {; F3 F课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4; q3 M' q1 ~3 Q, c1 k# R' r) L
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
; Q t( x+ O q. {! S! ]课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4/ c2 ]$ p; }/ @
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4( F E8 l u2 L7 l7 L( W
课时106 BatchNorm.mp4) }- k" U% Q" Y3 S( U; b
课时107 BatchNorm-2.mp4, ~2 J# k0 q# A$ V5 v
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
& u9 f: O( [1 Z3 \4 [( g4 h- e. l' q7 g课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp48 a g/ }6 s/ J; b9 ? Y
课时110 ResNet实战-1.mp4' u* F$ h r0 E1 K3 Q" T1 d
课时111 ResNet实战-2.mp4
5 I# E4 B& f( r/ [( j课时112 ResNet实战-3.mp4" N4 y: t' j; V. u% d. v! I
课时113 ResNet实战-4.mp4& H- R; \" r# ^, v9 ]. p2 e) f; x
1 S6 I5 E& Z+ w9 b
11.循环神经网络RNN
: n+ y0 m6 M4 r8 f9 Z0 i课时114 序列表示方法-1.mp4) j; w7 r# q# Q6 N0 r% o( {! l
课时115 序列表示方法-2.mp48 l6 V b Q" b6 N$ q
课时116 循环神经网络层-1.mp4
+ o! m Z# v5 [7 r3 p+ ~! W' Q课时117 循环神经网络层-2.mp4
8 u/ f' Y; Y) k3 R课时118 RNNCell使用-1.mp4
3 E8 F$ Q! F% @" y* X* E) M课时119 RNNCell使用-2.mp4, p% S0 H+ ^6 o$ }) E1 p a0 c
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp42 [! ^. \9 I8 K1 B$ q
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4: U, g9 O# k" Q/ I& c: `, R
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp47 I" [0 B% m2 V4 k, \' ]6 s
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
7 Y& O$ v7 ^: B2 k: {* u0 {课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp46 m' G. I- ] _% v9 g
课时126 LSTM-1.mp4" }* y* A& z3 m4 Z' r4 S# ]) R
课时127 LSTM-2.mp4# G7 }+ G9 I% A1 E- c6 {
课时128 LSTM实战.mp4
6 T8 z8 u" N: p- Y4 s- [) @1 L1 W课时129 GRU原理与实战.mp4. i4 [1 l2 X+ ~6 z
* b2 u! C# ?/ C" p; w6 ]9 X
12.自编码器Auto-Encoders
- m3 _$ h7 i3 O% l o$ k5 I课时130 无监督学习.mp4
2 l- Z! P6 d) w4 c; B1 o课时131 Auto-Encoders原理.mp4
! J/ T6 d# S2 `- {课时132 Auto-Encoders变种.mp4* H2 m1 {0 q' D7 l
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp40 w4 g+ k4 G' G5 k8 s! s0 W
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
' a! U5 ?! e8 s! U课时135 Reparameterization Trick.mp4; M0 U! h0 }) g
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4# ?8 R1 Q' ^' n, a
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
$ p# O4 t W/ r1 T+ m+ i0 ~! u课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
6 x- J" }+ `$ x# C8 v课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
, `1 R, s3 U/ E& j1 {5 [课时140 VAE实战-创建网络.mp4
/ |7 t4 V1 p. n$ I课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4+ s: b1 e; v8 t9 O Y. v
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
$ D% N- N& q4 @% M! y* u; q6 Z$ c
" v9 [1 {% E: j13.对抗生成网络GAN
, y# D+ k( G2 \: x4 D6 K p: @课时143 数据的分布.mp4
# b/ \) v u* e1 n1 ~( s课时144 画家的成长历程.mp40 |# P' c5 `2 ^. U8 F
课时145 GAN原理.mp4
7 O7 W ^+ g- Q5 n+ \课时146 纳什均衡-D.mp4
5 E" G- ?8 U& s) W! c课时147 纳什均衡-G.mp4
- d6 O3 u& r$ j' s- J2 y, k" M8 c# s+ L课时148 JS散度的缺陷.mp4& } m6 y( J( ]/ J0 M2 M
课时149 EM距离.mp4# B2 b; Q- V& a
课时150 WGAN-GP原理.mp4
; |; T8 Q4 ^# ]! X; F$ M课时151 GAN实战-1.mp48 J. y# | @* Y* p3 ?
课时152 GAN实战-2.mp4
3 ~/ p o" t* i/ M5 R8 P/ ]9 L2 a课时153 GAN实战-3.mp4( ]# |+ ] i; Z
课时154 GAN实战-4.mp4
* i2 Q5 w, P1 }+ N课时155 GAN实战-5.mp4( e3 l& V7 G- U# A r: F$ X, f8 u
课时156 GAN实战-6.mp4& ^3 o5 l% A- g- `# h1 ~0 o
课时157 WGAN实战-1.mp4: t2 J5 h# t" o- e0 a0 d
课时158 WGAN实战-2.mp4
6 Z. g5 M$ i; L% ~- t0 ^! g5 l+ v* v8 H
14.【选看】人工智能发展简史
" s9 z4 R/ E; g1 S: ~( \课时159 生物神经元结构.mp4/ V' I5 z. o+ U; h7 G# |
课时160 感知机的提出.mp4
7 s& t$ |; S+ w6 v7 t/ W( g课时161 BP神经网络.mp4
" T# x; s) ~3 }, K课时162 CNN和LSTM的发明.mp4$ M* C' U8 P! F# }2 ^" v v) q
课时163 人工智能低谷.mp49 n' E5 h! l" \- P f' B8 ] ^, k
课时164 深度学习的诞生.mp4
: }) ~' g! j9 e" z& b* Q# o% D课时165 深度学习的爆发.mp47 P- n. p4 O d2 W+ z; ~6 R9 l
- m, j4 G) `4 h( ^5 _$ [
15.【选看】Numpy实战BP神经网络5 L$ K: l6 ?/ P/ H# W% K# y4 t7 b0 c
课时166 权值的表示.mp4
# W# ^' p: C9 N8 ]4 Z( Q课时167 多层感知机的实现.mp4
& M" a! k- l- W0 _5 U8 K, {课时168 BP神经网络前向传播.mp4; a% Y- d7 d% d& E
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
5 O' F( H L7 [/ B, L课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
* r. N, `3 `! ?- e6 Y& [课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4! F; _9 q4 s4 [% O0 q7 n
课时172 多层感知机的训练.mp4
. f8 [( R+ P Z9 r+ g课时173 多层感知机的测试.mp4) D. t0 I) y0 I( R
课时174 实战小结.mp4
# e: ^/ J* ^5 n$ w深度学习与TF-PPT和代码.rar
1 l! P% v3 B+ Y! [* {4 M2 @* f- Z& M2 ~* R' I J4 Y3 p0 A8 b9 B
〖下载地址〗& \( g% ~) @( N6 g( s8 d: _1 s
4 B3 ]( ?6 l% o H+ C$ c, j: c w7 ?& I
9 S: J) U: r5 h J
T0 ?. g3 M$ _7 s2 z* `----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------) B; z" ]8 |1 [8 b* S* N1 p
2 {& H7 E8 B/ O( y7 O% B8 R" q
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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.com1 i/ q1 ~- n+ [3 @2 J) X( P9 O
1 D B1 O F% r; P( q$ K* d6 [# h2 X〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗2 f/ I* C2 o, A7 ^
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- w- ~# \1 P* R# \% D〖客服24小时咨询〗
7 P! ], a7 s' Y+ v4 w有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。) i2 `' U0 R$ n8 X7 K
3 U' X' F) | R: P
9 F% L0 p" }/ @: e+ J3 E$ X/ \" @ |
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