深度学习与TensorFlow 2入门实战

/ k3 d0 G# Z: Z  S  z/ N〖课程介绍〗
4 s+ n+ }$ Z( r6 {! B5 ^- A1. 通俗易懂，快速入门
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。
- B4 n. n( ~# T# E' R) f2. 实用主导，简单高效
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%。
, M, @1 ]) G0 s4 q! i3. 案例为师，实战护航
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。
+ @; c$ Q4 e$ m/ r4. 持续更新，永久有效
5 ~0 n' A+ p' s% i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。
6 Q8 X9 d* N7 I9 Y$ \
( ]+ F5 R" U  R3 X# S〖课程目录〗
: a8 ^3 G  o6 p! Y! @01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
) O" i# w% J' k* N( \4 c( ~课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
: ~& A3 a5 s; z9 N( U课时3 开发环境安装-1.mp4
, e, U- X7 f4 c课时4 开发环境安装-2.mp4

9 F! }1 x9 x4 s9 D) k02.【选看】开发环境全程实录
. h$ L  ~- u$ Y: Q. ~# y' q' K1 [课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
& {3 p3 m9 A! n+ b6 E' o课时5 win10平台实录-1.mp4
. V, O# a. w5 x课时6 win10平台实录-2.mp4
% r& q' `" W3 q- k' `课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
* f* t- L1 T( U1 C
, u0 R8 o5 t* E' ~03.回归问题
9 E6 ]8 t: F% T课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
2 b. M' I/ N7 z! k6 g+ b4 v. z课时14 回归问题实战-2.mp4
2 D" I$ u+ W. _1 M' i% D4 v0 b课时15 手写数字问题-1.mp4
课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
" V9 a6 L" k0 g7 b; M6 t课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
. M" W6 L  m1 ^/ J1 L. Q, Y- U课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
2 B1 q5 p9 ^  P  y+ ]" M: r8 @
04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
. q3 R9 a( y6 K( b6 Y课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
  {( p; H: t3 [1 V7 O% w课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
$ B+ A/ y, Y+ h- @* `1 B4 K& W课时25 索引与切片-1.mp4
5 b; t: ]4 a3 [; M5 f5 Q1 A课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
4 W* y+ ~1 k9 I8 I- c1 H课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
) {* {4 M9 W, Q课时31 维度变换-2.mp4
1 [% }& d1 N+ F$ f. k0 {$ [& K课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
1 X) M" `. k2 {+ [5 e课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
  o2 A+ _! n3 y: Z" C3 J. F5 A课时42 张量排序-1.mp4
2 k% s2 ^( k7 S# _课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
课时45 张量限幅-1.mp4
0 c1 R) G' v6 @# v$ p: t4 q7 B2 G' v课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
8 Q( |% ]- B$ t% k/ }4 R课时48 高阶操作-2.mp4

& O4 O& r# h4 {; U06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
# c- P9 J# g% P: t5 p; ?课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
' }7 s/ Y9 G$ h# g* ~0 C7 j课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
. ]7 N' C- I( b- G1 Q* v课时57 误差计算-2.mp4
8 d0 l0 x% u- T  }8 s课时58 误差计算-3.mp4
2 ^! S! l6 q+ k
% Y" L" r( [# ^( V8 b07 随机梯度下降
1 W- G7 g) t) n, G: K2 H课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
, ~8 n& v) P- C9 K8 c) H0 ~  J+ `6 l课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
课时65 单输出感知机梯度.mp4
课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
& ?' O+ ~+ d2 F+ g$ S( y课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
: F) Z0 i/ I1 G$ H) I课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

6 x4 F9 v6 w6 F$ C- P( j08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
; O0 T6 ^% N, r: [  v% E: p" g课时79 自定义层或网络-1.mp4
, q2 O4 e8 w8 L% Z8 W8 ^$ A课时80 自定义层或网络-2.mp4
* \6 d7 w1 j9 d' P7 N% l课时81 模型保存与加载.mp4
, B4 E9 X* m; l( n课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
* h% f: c1 K6 E8 Z6 c课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

' l8 P! D: E) l6 }% s09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
  A* K$ Y$ [* t. C; W+ r; ]课时86 交叉验证-1.mp4
- ^8 G$ a' B; z  c( W课时87 交叉验证-2.mp4
6 g: s# `0 ~$ v/ J9 X# C课时88 regulation.mp4
7 ]3 w, L1 h  ~( Y; E课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
1 ?, P. {0 Y$ ~0 x* X. D$ }8 C课时93 什么是卷积-3.mp4
课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
2 k" F! v: ?) ^课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4

10.卷积神经网络
+ ^7 l" v6 G* D/ X* Z" a: c课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
3 ~9 B0 w( h& a9 ~课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
6 Q$ ]) O# {% j% O/ q+ A! e/ T课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
/ H8 F' p! e+ V' v课时106 BatchNorm.mp4
0 J1 b# c/ M' O* m! M4 ]) a* I课时107 BatchNorm-2.mp4
' \" u* Y) e+ W& J; x. A课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( m0 y7 J: a2 i) N课时110 ResNet实战-1.mp4
( x, ~9 i# m) m: q; l- _/ t课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
' p/ `1 V6 l0 b+ G0 h2 `
11.循环神经网络RNN
+ J1 e! j- B$ O课时114 序列表示方法-1.mp4
课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
7 [  w4 n9 b- n' v课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
5 O; ^5 P- p  w0 y( h课时119 RNNCell使用-2.mp4
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
, C0 S/ _: z  v* ^5 k课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
! r5 V  B. P7 c# S% D, \课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
0 L3 `# f  Y' z( A7 B课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
, u5 K) ^1 m& ]" {7 w6 I. v
5 i- |$ n( ^5 f) q" O. k3 i" |12.自编码器Auto-Encoders
3 r  V0 G' j' H" d课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
6 O) _1 I, ]! Z2 |$ Y5 |课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
. \5 l+ {8 b- T, ~1 d9 D1 y课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
# @+ p4 L. |- l2 ?0 ?( M3 q6 M课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
* `' Z5 B3 O( I, g! a5 m) O1 t课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
# |! T, N' y2 W" g# C/ u0 s# J课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
- Q: r4 J- T4 T: p课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
# t! D6 `7 J" K# {课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
1 o* G/ E5 ]. P( e+ G. k. m5 G课时150 WGAN-GP原理.mp4
: ~$ T9 b, i1 k/ `1 `课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
) ^; F# `" P! b% I" I4 t% |课时154 GAN实战-4.mp4
" `2 w  W( {* Q- F课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
# _. T( |! i. ]2 P, B& v课时157 WGAN实战-1.mp4
. o+ l  m5 i! T% i课时158 WGAN实战-2.mp4
3 Q2 A6 e5 p  }7 N/ ]) o
/ O1 Q. H3 f( v! q* s& I- y14.【选看】人工智能发展简史
) P0 g( E1 Y# `0 ~$ l课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
( |4 ^0 D$ k- X- M& T! T1 y课时161 BP神经网络.mp4
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
- w1 q: _, n' D/ A* J: |课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

15.【选看】Numpy实战BP神经网络
0 g3 f: ~% ]$ w6 b) M" j; ?课时166 权值的表示.mp4
课时167 多层感知机的实现.mp4
. c& u0 \; ^& Q4 z' A0 i课时168 BP神经网络前向传播.mp4
% W! t8 b( e4 \, i4 }3 ?- D7 @# y课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
& Q, q$ b4 z- D0 p  m' Q课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
- ]# [$ m2 v/ K4 R9 D课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
* x5 p7 Z! N( L, d  ]" j0 u9 c6 _课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
深度学习与TF-PPT和代码.rar

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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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