& u( n: W: P! K4 V; V
〖课程介绍〗 m: r) W* \$ S0 h( s. B* @
1. 通俗易懂，快速入门
! Q8 e5 W# r* [: j H: I' ]7 o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。
0 ], s2 [% x; i7 {5 W) G2. 实用主导，简单高效% W) L# c; {# D% s& {- 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%。
+ `& [# [; ~+ E3 {( V3. 案例为师，实战护航
8 H6 K3 N( P4 N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。
, f) M* m4 y9 }3 Y4. 持续更新，永久有效" J& k+ X: A. X) X: I {# g( }
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。8 o$ N, h w, _' H& D6 M; u
) g8 T: R* e0 j2 H
〖课程目录〗
& ^. H0 W, p& c6 u1 X4 {/ F01.深度学习初见
. E C% p: ?9 r! I% F, t5 ?. Q, R1 o$ C课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
7 W: ^3 W( P/ ~0 w0 X. k+ w6 }课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
! g* s+ \& |4 ^. l课时3 开发环境安装-1.mp4
+ S% b: U) l- }$ Q& U课时4 开发环境安装-2.mp4: W B' \" a$ o& v3 @
' U0 X, x0 u, h2 r {3 c
02.【选看】开发环境全程实录
. C- {( q$ ]3 @# S& U- W课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4+ a+ S. N. e/ W, F2 n
课时5 win10平台实录-1.mp4$ a: N. X- _; i5 X7 w7 W
课时6 win10平台实录-2.mp4
, q2 Y8 ?# S. p9 ^2 y课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
5 q) }$ Q! e; ~8 `课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4- w8 n" v/ k4 r3 ]- A
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
' ^: Y3 j! K9 c$ B0 P, y1 w
% A% [9 \3 c4 E5 M/ n1 I; X( L03.回归问题1 G. f! ~- V' p0 w- ?* @4 a) r
课时11 线性回归-1.mp4/ C2 B z7 l/ i; t9 `. }, \0 N
课时12 线性回归-2.mp4$ I( S T: J! G. E6 j) a
课时13 回归问题实战-1.mp4
W( @0 Z' Q, O5 V& p课时14 回归问题实战-2.mp45 S1 t: x9 c* R1 Q- t
课时15 手写数字问题-1.mp4+ l5 }& {- r' d) V/ E- c* \
课时16 手写数字问题-2.mp4
: U1 V, u9 {+ i课时17 手写数字问题-3.mp4
' \* y$ l5 L4 Z/ T. h5 P课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
6 {/ j) b) o4 D/ d1 @课时19 手写数字问题初体验-2.mp49 k/ u+ E {% @. F9 ?+ ~7 Z) X
8 a n2 W! V( m7 V" |# S, ^
04.Tensorflow 2基础操作
, |. L( S1 `3 N* X' p! t; R: s课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
- p( z. g. Q0 `# ?% Q课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
- [4 E: {# k Y& U' m课时22 创建Tensor-1.mp41 R! @7 m) x# d& g! G4 v' h
课时23 创建Tensor-2.mp4
, O" [+ r0 F/ `9 ]) Z+ o) Y4 v1 D课时24 创建Tensor-3.mp4
$ J4 [1 m/ ?+ F. F: b; x课时25 索引与切片-1.mp4
+ c- H1 v9 [1 d3 e/ p0 S5 g4 g课时26 索引与切片-2.mp4; o5 n& Q% s6 K4 j
课时27 索引与切片-3.mp4
$ C2 \# A! R7 K; W, {0 u7 W课时28 索引与切片-4.mp4) U& [: v9 r1 k" Y4 I0 E3 [8 g
课时29 索引与切片-5.mp4
& [4 e- A0 P% m+ K) y5 F/ S3 i: I课时30 维度变换-1.mp4
4 C( C. ~' p3 ]6 B o9 Q- q- o课时31 维度变换-2.mp42 f; \: i) i/ m
课时32 维度变换-3.mp4
1 l1 k* r$ q9 e) l X课时33 Broadcasting-1.mp4
' A. G( h$ {# X7 W课时34 Broadcasting-2.mp49 X) C( X3 q, K
课时35 数学运算.mp4
& V" q8 Z8 W4 l7 v课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
* X# a T; s9 P9 m7 C课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4/ }& Q) u j; ]$ _" R
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
0 }6 ^) _; F1 }, R; [课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
) k( r, |/ u+ D2 i1 b- e4 Z" ?' |4 Y. @& k
05.tensorflow 2高阶操作2 v1 L( F5 p8 t1 f6 b
课时40 合并与分割.mp4
: F1 g4 \7 }9 w+ r+ c课时41 数据统计.mp4
4 Y& C8 F) k. }8 d: P( A) S* a课时42 张量排序-1.mp4
- f) [# H. I; _$ I# M8 T课时43 张量排序-2.mp4
G) C1 }: @- Y0 Y; Q; v( N课时44 填充与复制.mp4
$ {# u; x, l7 N/ }课时45 张量限幅-1.mp4
. ]5 b- {% Z8 G+ x1 ]课时46 张量限幅-2.mp4
4 M' v+ s9 n( `4 F( u课时47 高阶操作-1.mp45 _: n, G7 @( x; K+ C5 M: k6 l
课时48 高阶操作-2.mp4
4 ^% d) _1 s/ t% \5 |: A+ }+ h: |1 Q
06 神经网络与全连接层
/ G7 l5 ]; V7 Z' k课时49 数据加载-1.mp4+ h8 \' o6 k. z3 A0 z! W
课时50 数据加载-2.mp4
. T) M2 {- \# \9 q# {# M) t2 `课时51 数据加载-3.mp4) D6 o, O% I' t1 d2 p8 U& C/ f2 h
课时52 测试（张量）实战.mp4; [- V. f$ S* v9 e) ~- e3 I7 k
课时53 全连接层-1.mp4. {8 F/ H) V& v. O& J( M& U" ?* ]+ h
课时54 全连接层-2.mp45 T. I7 Q) n/ _3 R$ Q7 z
课时55 输出方式.mp4# q* v, C( n9 h; f9 j% ~' s8 o
课时56 误差计算-1.mp4, r- ~( [8 X% T
课时57 误差计算-2.mp4% s8 e2 G6 Q+ ]3 B z2 U! T
课时58 误差计算-3.mp4* S+ x! r5 o1 b8 i1 \
$ J# d4 n1 W$ ]1 u! \* |" y
07 随机梯度下降6 n, x3 w; F& a; b$ x
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
1 d% O9 I. c& |2 d: k. b0 b课时60 梯度下降-简介-2.mp4# H2 f" C6 U- m2 U2 Q
课时61 常见函数的梯度.mp4
" l1 R6 E( W) r* z. ]3 ]课时62 激活函数及其梯度.mp4# R6 Z7 R- f+ Q2 n% \( Z9 G
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
6 k( ^2 \* j7 {" a6 B课时64 损失函数及其梯度-2.mp4+ ^% l* G( L9 a5 @+ J
课时65 单输出感知机梯度.mp4
, V) I1 r$ Q C7 M4 D( f( E课时66 多输出感知机梯度.mp4
) z$ }* ~8 O0 `/ I7 s1 x7 H课时67 链式法则.mp4
! b7 Z) E$ \- a! V2 n5 } f% K( f课时68 反向传播算法-1.mp4
7 h5 M2 R% g" V课时69 反向传播算法-2.mp4
! u8 v, A; f0 k1 C2 q课时70 函数优化实战.mp4
1 Z8 ~8 w! b- y2 B4 f4 Q- J, Z课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
- G$ g% A4 D: B2 S" J4 m$ g7 R! Z课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4' p+ x( ]" L5 K J' G0 V' V4 J+ L. E8 S
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4* w9 o8 O$ L( }9 t7 i" a
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
+ h2 Q5 D; G- T/ V( D课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
" Q# k c9 B3 ~" F$ N" P2 R$ @; }, ^5 m& r6 p
08.Keras高层接口
6 O+ M+ V# @! n+ c1 j9 O课时76 Keras高层API-1.mp4
9 _: l+ y; s( b; V3 X课时77 Keras高层API-2.mp4
! L% z F% V, m) H( V4 |. f$ `, G课时78 Keras高层API-3.mp47 E! ^: P" r" T @# W5 I
课时79 自定义层或网络-1.mp4
4 w3 y' S" H# I5 ~/ f x课时80 自定义层或网络-2.mp40 Z3 X* D/ W7 p" K! s8 l# E" R
课时81 模型保存与加载.mp4
2 U( }# ^+ _( e3 O课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp42 c2 }1 h0 ]: o- R- K
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4! D; S9 v7 g0 C( I' e! q
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
- k/ F& Z6 L# {! p- v
" H9 m8 }) {( P' |; ]# |3 w& M09.过拟合
7 @5 ^& ?, M' \- v% e" i' s- b7 ?% r课时85 过拟合与欠拟合.mp4+ B8 f" N/ C7 C
课时86 交叉验证-1.mp4* ?4 w- f' X- q8 E Z
课时87 交叉验证-2.mp4
# W7 l7 @* a5 }* G4 n% o, Q课时88 regulation.mp4
) f* t) M( _6 o, A+ J课时89 动量与学习率.mp4' ^+ t2 g: f. @2 X+ l
课时90 early stopping和dropout.mp4
0 X8 Y N# f5 {* N4 {: S( T, T课时91 什么是卷积-1.mp4
4 \) A) H+ x1 v1 |+ z" l课时92 什么是卷积-2.mp4
+ y; B$ p% M- i3 I5 ~$ o. G5 W0 Q课时93 什么是卷积-3.mp4
/ X) q. t) ?4 b3 D* x; P课时94 什么是卷积-4.mp4. Y( _4 H* S" L; y" s% B
课时95 卷积神经网络-1.mp45 Y8 v; J. D! t1 |4 l! D, T
课时96 卷积神经网络-2.mp4
8 H, \8 d9 f( _8 i6 H! f( E课时97 卷积神经网络-3.mp4 i, X7 D+ h9 ~7 G, \9 M9 v
课时98 卷积神经网络-4.mp4% N \3 _9 w9 S) o- ~! u
课时99 池化与采样.mp4; a; o: }" j; P1 h
2 v: r2 ^- E( o3 p% D! u10.卷积神经网络
; W& X. O6 W0 V% z( f课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4/ J+ b, _/ }. c3 ]
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp42 d3 E4 j K% L' A
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
* }; ~' Q8 V6 z课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4# `, c: x& U; T6 O0 M G& H6 M5 m
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
" @, y% a) T, ~" Z. M课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
0 ^8 n! z' U9 u8 @7 H, }# |课时106 BatchNorm.mp4
" K) Z1 j6 \0 e! k课时107 BatchNorm-2.mp4
5 n) r o0 `- B0 t/ b课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
0 m3 p8 _& b, E) e课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
4 `$ P: T0 u$ o6 |7 f4 K4 v/ m课时110 ResNet实战-1.mp4
+ g" L* i+ _) F `' t% ]3 N6 W课时111 ResNet实战-2.mp4! y3 c) }5 f/ [( J$ ^5 D, T" v
课时112 ResNet实战-3.mp4
# F# M1 m1 a% o+ g课时113 ResNet实战-4.mp49 L# H& X }0 j( l9 L1 S8 l
' m* i5 ]! v: ~, p* {! ~8 p) z! I11.循环神经网络RNN
) N3 D1 Q, G+ g- ], N+ M: ?课时114 序列表示方法-1.mp4
( Z* V, E e$ T! O) ]课时115 序列表示方法-2.mp4+ c$ A# F$ N) Q4 x6 z
课时116 循环神经网络层-1.mp4
3 y* _: E) s# h) n/ b2 n( M课时117 循环神经网络层-2.mp4: J8 J, p% U! x5 d$ q
课时118 RNNCell使用-1.mp44 |6 L: S; Q9 k* w9 p
课时119 RNNCell使用-2.mp4
' m/ V6 X" w2 j* j4 \5 n课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4, [( B: c3 x1 X) j
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
2 s3 e$ m) V) [6 u# K课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
% [9 d* p; k! e4 d课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
, ~. n8 j' e n5 g* g" a. `! P课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
* `) y0 u% z- G6 D" I课时126 LSTM-1.mp4
# h* s* u% Y& E" j; {课时127 LSTM-2.mp4
1 T2 W& ^+ T+ _6 u3 H+ b课时128 LSTM实战.mp43 }& [& Q _6 W( q3 w/ j' w
课时129 GRU原理与实战.mp4# W' @0 Y c( ^6 q2 N
2 e( b1 C$ P4 e1 ?9 t- s1 A12.自编码器Auto-Encoders/ L' U* n9 |" r! H5 u. Z
课时130 无监督学习.mp4
# U9 L8 q1 V- W! k6 e- J, i课时131 Auto-Encoders原理.mp4& v' ^7 g$ n) C: h! u3 o
课时132 Auto-Encoders变种.mp47 r9 ], }& O! |5 n! r
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4: `4 ?* ^0 e3 T! v
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
# L( ]3 z& x" s1 D$ T/ P( G( z, @1 x课时135 Reparameterization Trick.mp46 ^: Q# {) L5 Z" S, _, H4 ~
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4! h0 K8 E" J0 s8 z& k; E) A
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
& _& c/ U5 [# ?9 ~7 A2 X$ d2 z5 c课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
/ w# E* D; p* e, q课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
8 o* ~% b9 C/ a2 \# B& n6 R* G课时140 VAE实战-创建网络.mp4
$ x: `$ j$ C$ m$ w. x2 M* k$ l! y5 Z: x课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4# X& a8 `2 `/ z$ G1 ]7 N0 Y* l
课时142 VAE实战-训练与测试.mp44 d9 a6 w1 t& e3 n0 Y3 h# r6 @
3 B( v _0 [/ \+ }13.对抗生成网络GAN! s; I8 E% F$ O" D
课时143 数据的分布.mp4
; Z+ x6 k8 b1 p+ F' ~# {) _* ~课时144 画家的成长历程.mp4# @5 B5 L8 `; o# a1 {
课时145 GAN原理.mp4
' c) ^* H% X6 {8 @9 @ T1 Q' a课时146 纳什均衡-D.mp4
$ g9 K0 y8 @' ~, I! O6 B课时147 纳什均衡-G.mp4
) ~5 P P3 _( I/ W( j4 m! @8 G( ~课时148 JS散度的缺陷.mp4
L* R& w }( n* X$ k% m课时149 EM距离.mp4! c8 C$ i/ o1 `: \& d# u
课时150 WGAN-GP原理.mp44 Z2 D0 s F C7 A
课时151 GAN实战-1.mp4
% H1 u+ h$ R- E6 {课时152 GAN实战-2.mp4
5 k5 T8 u6 T. ^7 s9 C, } i% n课时153 GAN实战-3.mp4
- H; k1 ~0 }: ^4 b ~2 \- S课时154 GAN实战-4.mp47 P$ h' W# `. r; ]) [ a1 x' Y
课时155 GAN实战-5.mp4
3 {1 v/ i) ?& W5 M: d9 r课时156 GAN实战-6.mp4 h4 v% T2 ?) U, W
课时157 WGAN实战-1.mp4
4 y' l( n) o, [' e m+ C0 ?' R$ u5 G课时158 WGAN实战-2.mp45 o, H" e% I0 m- n/ v1 j4 H+ M
; i- e9 e! ], o; L9 w. O14.【选看】人工智能发展简史
" |4 f9 o; t& X2 |课时159 生物神经元结构.mp4
6 Y5 [7 Y* ?4 z2 O' b/ v' E课时160 感知机的提出.mp4
" ], K3 g" _. N2 ?; j! I+ V课时161 BP神经网络.mp4
2 l' i8 F3 W- ?6 I课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
, ^4 o/ g9 q/ V3 }8 @8 U% d! q课时163 人工智能低谷.mp4
2 a5 V# s( W* E0 o* k5 N课时164 深度学习的诞生.mp4
; [/ j% e3 e" f7 m课时165 深度学习的爆发.mp4
( I! C8 {% ^) v: V+ A
. D; W9 n/ O9 Z' y, C* H3 h15.【选看】Numpy实战BP神经网络
0 T( A8 s$ [! U9 t! A/ }课时166 权值的表示.mp4& D3 \" y+ Z- |
课时167 多层感知机的实现.mp4
$ c0 {) v" H1 @! S课时168 BP神经网络前向传播.mp43 u6 k7 H9 w6 q
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp41 N1 s/ F2 `0 u( H) w- n1 x
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4! T. K u. ^) [ w
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4% S# _. f1 L9 M" F H1 R7 x' v
课时172 多层感知机的训练.mp43 _6 W, V. {; M, I
课时173 多层感知机的测试.mp49 `7 }% N4 e: Y
课时174 实战小结.mp4
' J2 F% U# b3 o& G1 s深度学习与TF-PPT和代码.rar
. ?# Y3 L3 O$ ?! i. ?7 u" r P$ s
" q! [6 O- g" r) f+ e〖下载地址〗 z$ ]* t& A0 T0 ]+ t
( H0 E4 p Q- Q' C& @" n+ [1 P/ z4 A- A% @; j4 d
% Y+ j' x9 ^# }6 K# p( t
5 _% F6 n# b) c7 X
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1 p$ u. y8 M6 L. H! S- C6 w' d" [" d6 X/ H# a7 u) m
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) G; M" Y, k6 E# g2 C) @$ h# q" m2 U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* m( z- X; n, R; d- I4 R- B
1 t5 ?* ?/ v( [〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
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; c' w- T t) P; ^/ M5 {1 Q
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! E* @4 `; Z& g! d有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。' y% y* }# T" f2 O
) e( T# m, q' G5 l' T
% V6 h, y6 E& Z x! m* c2 R |
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