2 I$ N/ T M, J, M! I〖课程介绍〗6 s& W$ ]5 _3 H7 F+ I
1. 通俗易懂，快速入门
0 H3 T5 a! i9 ]4 p |9 e+ L- ^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。
' z5 l4 t" y0 n8 Y2 r4 M$ u9 @% l9 C6 z2. 实用主导，简单高效
; W) C3 o) P% k. 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%。
* t" i; n- G/ _* C% k9 `3. 案例为师，实战护航
+ C, J0 @7 S$ _. x- k& z/ 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。
* ?3 |0 n' e# ^+ m4. 持续更新，永久有效0 u5 @6 S* H$ H! K7 G" k" F
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。
$ J% p8 x% a% X* F% @5 a) y' K; F7 g, m+ }: a# k4 L5 u
〖课程目录〗: m2 @1 s2 C: w& ^" L' j0 W/ G: e6 p
01.深度学习初见
3 C" v8 A, d, W3 K. @课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
+ d/ j3 n9 m9 f, j9 l0 D& z1 R课时2 深度学习框架介绍-2.mp4. [; a0 Z) F& y3 X/ U4 ~
课时3 开发环境安装-1.mp4
5 _4 W" D" E3 o* \& ?课时4 开发环境安装-2.mp4
0 X2 _( J' ?6 q( j3 E' @1 m: z# v4 X) I9 v' h$ d+ P
02.【选看】开发环境全程实录% p9 x& u {1 _/ U4 Z
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4) p/ {" Q* N! P# `
课时5 win10平台实录-1.mp4
, A. _3 O e- I/ }2 g; g* _课时6 win10平台实录-2.mp4& \" O z( `. \1 O
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 ]: {/ Z; a H Z
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4" t' D1 B. ~ E3 f0 x
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp40 k9 Q( Y* n8 c8 k( X
p c h: Y/ X5 P/ p
03.回归问题
7 n7 ~8 X+ g: H$ B( e' f课时11 线性回归-1.mp4
% t9 |% d5 o" V5 x课时12 线性回归-2.mp4; x0 e5 ^$ Z8 ~: K# n+ D: g# W
课时13 回归问题实战-1.mp4
& D4 S3 n6 P: f# q5 H课时14 回归问题实战-2.mp43 ^% k1 P( [$ J w! _. k3 G
课时15 手写数字问题-1.mp4
, e4 y) i, n( `+ y0 Z4 e" M课时16 手写数字问题-2.mp4
& z! U0 J6 K0 }: O课时17 手写数字问题-3.mp41 V: X( ^6 r: w! q
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4# d$ `$ M5 o2 I, e& c3 M
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 H' d/ L# y& p5 y4 N
2 u6 `* T$ Y Z- R04.Tensorflow 2基础操作
. S% P- c9 A# |课时20 tensorflow数据类型-1.mp45 k4 v6 j2 E$ H* ^9 y& n2 Q2 `
课时21 tensorflow数据类型-2.mp44 w7 S" I* p' {, N7 L
课时22 创建Tensor-1.mp4" O$ l7 q; F: m9 r5 R
课时23 创建Tensor-2.mp4
1 m9 Z' E h' {9 O- S* J课时24 创建Tensor-3.mp4
6 s1 z. e+ c2 Q8 O6 ?+ d课时25 索引与切片-1.mp4
5 w% s! X3 `( e8 q4 B课时26 索引与切片-2.mp4! V* L/ V! B4 v( j& N* U `9 c! h9 v3 h
课时27 索引与切片-3.mp4% c6 ?! P, V5 C9 O7 k" e
课时28 索引与切片-4.mp4
! j+ [& t5 \* |# v! M# Z( C8 o$ q课时29 索引与切片-5.mp4# R$ l% w+ K$ }. {: d+ K* f
课时30 维度变换-1.mp4
2 z' A% w! s- f课时31 维度变换-2.mp4
/ o6 ?6 H# `7 J, X' A9 q/ Q课时32 维度变换-3.mp4
8 M% i: ^7 S2 l课时33 Broadcasting-1.mp4( E; S: [; X; w* G+ b: ]
课时34 Broadcasting-2.mp4/ \6 v v9 J8 N& H% E5 U( H4 {
课时35 数学运算.mp4' A) S' d0 y* a
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4( U% X4 U- J2 z0 Y2 m& W
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
' s! v; S" Y( o课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4- O s2 u$ I) W$ z
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
" H% S* ^( y( n# g* d) O) z7 d" j/ E: ]/ s; \
05.tensorflow 2高阶操作
4 i1 Q$ W8 O3 M* T课时40 合并与分割.mp4; ] B& d& ^9 |; i' X3 \) q$ w+ d$ H
课时41 数据统计.mp4
! L, g' I3 y6 R. b6 w, X3 f课时42 张量排序-1.mp4$ P) t, ^# _6 A9 K4 U( w d! q
课时43 张量排序-2.mp4: m% K- M# P' O+ B; I# I+ s
课时44 填充与复制.mp4
- [2 }& O/ t1 Y( b课时45 张量限幅-1.mp4
p% X7 J& `6 r5 G& \课时46 张量限幅-2.mp4
( A5 e/ c! v+ a1 ]$ ?; d4 d5 l% ^课时47 高阶操作-1.mp4
7 T2 I0 _; m0 x* ]/ ^课时48 高阶操作-2.mp4
- H) X1 a1 E; V# [, t, k# n4 @
2 G" C, Q$ r$ V# w06 神经网络与全连接层
% v; J7 X# s# |0 V9 p- ?6 m+ U课时49 数据加载-1.mp4, B$ ]: s5 C' F2 E, j: E5 D
课时50 数据加载-2.mp4$ g) }& z# `( E- R
课时51 数据加载-3.mp4
" Z' v! r8 T; w: k9 a课时52 测试（张量）实战.mp4! l- x4 W- `3 Q4 [1 v; j
课时53 全连接层-1.mp4. \, ?* p; {3 H- P" \; d: T. {
课时54 全连接层-2.mp4
% U Q$ P. F* k ~: a0 Y课时55 输出方式.mp4
" P! f) x+ u+ ]; Y* T6 [课时56 误差计算-1.mp4# d1 l, w. u2 K; x3 @- g
课时57 误差计算-2.mp4
1 h3 q: U" T- {4 }" ?课时58 误差计算-3.mp4% |" ?: m- F9 k m2 A5 l2 z8 ~: `
, d/ e8 b; F7 W$ s% _3 N
07 随机梯度下降+ G$ k# V3 T6 v# `. E
课时59 梯度下降-简介-1.mp43 E/ Y$ }0 Y9 \3 _: B2 c8 V4 ^
课时60 梯度下降-简介-2.mp4+ L! W* r5 d; ^
课时61 常见函数的梯度.mp4( g& V) G+ Q# U# x! N* d# f
课时62 激活函数及其梯度.mp47 e( |( j1 C' Q% x& N# a3 I" w
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
$ W2 A; S4 @ H课时64 损失函数及其梯度-2.mp4$ b. H6 C: a2 K+ @+ z9 u4 K
课时65 单输出感知机梯度.mp44 o0 P6 g2 P- }
课时66 多输出感知机梯度.mp43 a3 i- |3 {' a8 M. ~9 ]
课时67 链式法则.mp49 A) a' K/ z7 h+ u& t8 ?5 G2 y
课时68 反向传播算法-1.mp4) L+ E% _/ A5 C0 I8 }
课时69 反向传播算法-2.mp4 U; [$ W1 L3 N+ {" w, m, K! \
课时70 函数优化实战.mp4" [1 _. N) }. O8 m$ }
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4, R2 R2 Q% R" g: ?
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp49 [& S! [+ ?3 j3 K) g9 \5 Q5 d
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
& X1 D9 \0 U) A" F: N课时74 TensorBoard可视化-1.mp47 I+ l# D% [4 W7 I# Q' s& N, g
课时75 TensorBoard可视化-2.mp40 G( N' \0 J- y) e* t9 t
% A" M- g9 N- u
08.Keras高层接口& c; r/ F4 r% |, P% `
课时76 Keras高层API-1.mp46 q- k6 Y- U- v9 Y
课时77 Keras高层API-2.mp4
8 s% ~5 B* `- q4 s3 U' m课时78 Keras高层API-3.mp4
% D/ Q# J0 Y! ^9 |4 l课时79 自定义层或网络-1.mp49 B. n8 {) v, `; D2 Y- p
课时80 自定义层或网络-2.mp4; ]3 G, X( V' |& h# d) P
课时81 模型保存与加载.mp4
" \2 K: z1 i" g* l课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
9 }* A' O2 y0 A课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! U! h6 P" _& _. A课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4! t# E- _* r Y8 E- ~- ?
9 p- [" S7 N; z2 n09.过拟合
; P1 p* B6 B2 p/ I9 m- U课时85 过拟合与欠拟合.mp46 ?- m9 P0 k1 ]1 K# v* M
课时86 交叉验证-1.mp48 v: _; d& O% }+ _( ^& q0 X0 C7 i
课时87 交叉验证-2.mp49 S4 P# `& Z3 E, q e: s( z3 _% H
课时88 regulation.mp46 x. g( {- G2 i- C6 K( g
课时89 动量与学习率.mp46 k6 o8 T! N/ k6 D6 F. i4 ~
课时90 early stopping和dropout.mp46 K+ g- E& e8 ]! c& Z
课时91 什么是卷积-1.mp4
. i% R* f( e; n0 K: e: k0 Y+ D课时92 什么是卷积-2.mp4
& x% j0 A1 R# _课时93 什么是卷积-3.mp4
: o) ~: D1 Y; r8 w$ k课时94 什么是卷积-4.mp4# V% t# s" n& h7 M7 F" n
课时95 卷积神经网络-1.mp4
) k6 Q8 B* w! k课时96 卷积神经网络-2.mp4
" N# C/ ]0 D8 O+ h8 U: M课时97 卷积神经网络-3.mp4
0 K7 c) u$ J6 m1 N- X; l5 x! g( f/ `课时98 卷积神经网络-4.mp4
& L6 J" M( e E4 f( U课时99 池化与采样.mp4- }6 T! B. V+ h6 K6 s. Z* z4 n
" V" k; z5 u7 v2 |: z
10.卷积神经网络8 A7 i( {1 t4 [# G9 |
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4& d8 h A* J; ^/ X
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4* `3 W, M2 R5 t% d
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
2 \9 M1 ~! v1 ~ B5 l6 Y+ }课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp40 b2 z3 I5 \# O& D8 x% O" q4 w
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
0 L$ L! F9 U/ H6 i+ s7 g课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
% Y. }$ r$ e* E$ s; n+ c$ e1 c课时106 BatchNorm.mp4
% _- l8 \2 }2 h课时107 BatchNorm-2.mp4/ _- y- `2 m0 |; A% w
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4# C9 `) g# n# z+ C
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp41 W- |4 u. t7 F9 H# y
课时110 ResNet实战-1.mp4
2 `: A9 w/ G& z: q. W+ m+ x& Y, T% {课时111 ResNet实战-2.mp4' E5 y; j" H8 I( h o
课时112 ResNet实战-3.mp40 j1 c, A; _0 ]* u4 ], Z
课时113 ResNet实战-4.mp4
8 X$ D- n: z! F- R- C
+ t9 [* K* c% }( g3 W: I8 q! n! M11.循环神经网络RNN2 W2 X% P( I4 p0 E T/ u# A
课时114 序列表示方法-1.mp4
7 _, ~2 W! ?& a- v" Z课时115 序列表示方法-2.mp4
3 X2 g/ W4 B& \" e; S课时116 循环神经网络层-1.mp4/ b/ Q' @4 c: g: M
课时117 循环神经网络层-2.mp4
3 c6 U/ Y3 K0 w: f课时118 RNNCell使用-1.mp45 f2 k2 f4 M* l5 J, G
课时119 RNNCell使用-2.mp4% b2 J4 R' l. j) a- h
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp41 q6 I d. p I- `! U! h$ b4 N$ R
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4( Z, M4 T: N5 Z. |+ l) v" m
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
9 X% @5 m) w: r1 E! N: |课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp43 _( z+ `" D; Z; k9 b
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4. S( A5 j* w1 L; J7 F, _( e) d
课时126 LSTM-1.mp45 x; [5 N3 P( \$ D' [4 P
课时127 LSTM-2.mp4
. C9 @+ Y" o) ]& e, [1 q9 ^课时128 LSTM实战.mp4) s. N _; f" R7 M
课时129 GRU原理与实战.mp4
2 U! r9 J. G, b' _' ^+ g
9 s `9 R! b0 z- A- s12.自编码器Auto-Encoders
/ G5 }- `3 F( u. O/ _课时130 无监督学习.mp4# [0 E: e7 q1 g; G$ _! T
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
' p3 y' t, J+ Z9 }; O! K课时132 Auto-Encoders变种.mp4
" z9 x0 u, Z; u7 T) J( l/ K课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
, \" _- i3 e3 ^课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp42 @2 n/ o$ K8 D1 e& s
课时135 Reparameterization Trick.mp4
$ U5 Q* ^/ H- u# C# S) _! s课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp45 v0 p1 U, X2 i0 j9 H6 Q
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4% s% d: _3 y4 G1 c: X
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
" q; u4 s: o, X课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
- q# O4 H! R P& D课时140 VAE实战-创建网络.mp40 S! {" h( q! a
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
; a5 ?2 J; t# {* `+ `% `) M) u课时142 VAE实战-训练与测试.mp4! R* w" k- [7 Q9 M) K
- @ b9 k3 ]$ r. j
13.对抗生成网络GAN* z- [( S: V3 o& U
课时143 数据的分布.mp4
7 m0 J5 S, D I课时144 画家的成长历程.mp4
! w/ b$ w1 I* M2 ~7 k& q课时145 GAN原理.mp4
1 @, B3 `1 j3 w. D课时146 纳什均衡-D.mp48 H) j" u+ K1 h8 E/ e: L
课时147 纳什均衡-G.mp4
& l# ]* A! O/ g5 |+ L! o5 Q8 `课时148 JS散度的缺陷.mp4
* d4 Q6 r" [7 A/ x/ ]' S" z1 A课时149 EM距离.mp40 H7 ~& e( E6 C0 P8 i2 u* I
课时150 WGAN-GP原理.mp4
1 D& a6 f8 a4 U1 [: w+ l课时151 GAN实战-1.mp40 c/ i% K5 P9 q# D6 Q
课时152 GAN实战-2.mp4, ^) c1 n& A: @: S
课时153 GAN实战-3.mp4$ z: B+ M$ |, v0 T) u- l' E
课时154 GAN实战-4.mp4
3 N' \5 p' M+ `' U" x: ]课时155 GAN实战-5.mp4
3 [& |! Q) y) P3 t) {课时156 GAN实战-6.mp4& M8 F6 m& y) W/ u0 q& V5 V
课时157 WGAN实战-1.mp4- w% ~! b( O/ i- r( U$ k2 W4 ~
课时158 WGAN实战-2.mp4' Q8 e& u, e7 q) T* @8 `
6 I# O0 I( Q& I( Y" x |3 ?- ~3 q/ C2 Q14.【选看】人工智能发展简史5 o2 }( H7 O7 }, P; \/ T9 Q
课时159 生物神经元结构.mp4
2 @$ J6 f0 q: x# a课时160 感知机的提出.mp4
0 a9 t& ?6 R" |/ f8 X2 M, Q课时161 BP神经网络.mp4
# b. S$ l; E r课时162 CNN和LSTM的发明.mp45 m% L" f2 X, s. E) |5 \! l
课时163 人工智能低谷.mp4
) b6 b4 \, t4 X3 K课时164 深度学习的诞生.mp4
7 s x" g, W* _5 p0 \1 J- a课时165 深度学习的爆发.mp4
1 k8 ~& A7 E. d5 |' U' G- U5 T& \# L7 H
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
9 c v) P) E- e# L5 U课时166 权值的表示.mp49 I# C8 B, m" V8 K6 O$ b2 t3 b
课时167 多层感知机的实现.mp4
# N% h f/ Q/ R, \$ o7 Y4 V课时168 BP神经网络前向传播.mp4
! r, W& [' \4 C- D2 R# s% c1 h课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
* {9 I5 O! k" l: H& \. X课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
* w% ~7 }# k y' X- A% g7 X5 `/ @课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
% J3 S; h! k5 R0 s% u4 ~$ x课时172 多层感知机的训练.mp4& s; q1 U; p& v: x- o$ q
课时173 多层感知机的测试.mp4( Y8 F: x) ~/ J6 W# Q" Y' N
课时174 实战小结.mp4
$ c7 {5 n$ f) K* m深度学习与TF-PPT和代码.rar
- ?% u/ n( f* T$ Q, f3 |- g
: P2 y: H+ W- n2 q1 S7 U& [1 m〖下载地址〗$ k+ L6 y" v3 O3 @4 e( A0 w
* t" B7 v- S$ k! r
) e# r" n7 f. F+ r+ S6 E) V# C9 H
3 `/ a, Q) j7 I2 V) o) z3 A P
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! i. u. `5 E3 N+ J7 V7 y$ ^
8 X( i3 C. E) p4 M5 u4 I$ r k〖下载地址失效反馈〗
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6 H, O. G0 ^8 N4 K# `1 R& g x8 B/ `. d3 D w% q
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5 Z! r O, J. p
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6 a) _- o6 T0 V$ f7 A+ g8 t" r" ~$ E8 s/ H
3 K6 h# B4 i2 P& u- g |
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