; X. E! @& I d# D( y# f〖课程介绍〗& d# q- h+ @( T, v+ g3 q/ k% [
1. 通俗易懂，快速入门* J" X5 X$ ?5 g0 ^
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。& ^% x7 U+ G+ o6 @3 x3 F5 d
2. 实用主导，简单高效- I1 ]- `6 R1 l8 z- g/ T3 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%。
8 q! v2 ?3 W% V! j3 O5 _3. 案例为师，实战护航 w: A$ S( j: K6 L/ o) B
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。
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# v& _& N, F- Y! E) \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。& `! g* s$ d; ]6 w
3 s' Q: ~% q( u+ e! K( x0 _8 s〖课程目录〗& b2 O+ C$ Z" m. L5 H
01.深度学习初见
8 I' o9 z8 b0 Z B- [ n" r1 }课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
5 i8 ?- ?+ ^9 t& v9 c# |" N) u课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
& d. L& l. N. k+ Z' @8 p0 E0 h5 W课时3 开发环境安装-1.mp44 l" D, O: s7 D9 I% g
课时4 开发环境安装-2.mp4
1 V1 P. q5 b9 s' s* P
+ E* E8 W$ I1 t0 k, R02.【选看】开发环境全程实录
6 m' Y4 J2 B, G3 L6 c. _' a6 H* W1 {课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
c/ w" X9 f) G0 ~课时5 win10平台实录-1.mp4% ]* \& O1 j/ l
课时6 win10平台实录-2.mp4# Q* R2 E2 p: a7 p4 f
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
1 i7 c) K1 m) A) q. A, K2 ]课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp42 ^8 @+ j3 q, E8 T
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4- _' {% q" V- k# l! f7 G6 s
* X# i7 r6 f6 x' j: u- m5 K; H' p
03.回归问题
' _. e& o# W5 W$ r i课时11 线性回归-1.mp4: R& g# o5 C: m. S# t
课时12 线性回归-2.mp4
& {% e! Q, P% ~8 z课时13 回归问题实战-1.mp4
, n" G7 p+ J6 b5 \课时14 回归问题实战-2.mp4! y$ v( x+ ~, N- e5 [" L1 G
课时15 手写数字问题-1.mp4+ j9 t: J- r8 R8 G0 v m7 k
课时16 手写数字问题-2.mp4
' Q5 F% H x: M2 ?- i w* u! O课时17 手写数字问题-3.mp49 o" B( s4 [! f7 P
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
% @5 @ J2 ?: Q; q2 C [课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
4 [' E& o1 v0 ?! \1 R- {+ u5 X' @( p$ o
04.Tensorflow 2基础操作
+ D. f% P, ]/ k/ @7 _+ c3 D课时20 tensorflow数据类型-1.mp41 {0 ~7 `/ t+ F5 e3 L
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
" L! { D8 B4 k课时22 创建Tensor-1.mp4
5 h: ]5 R3 O& \% |3 m课时23 创建Tensor-2.mp4
6 A; P; I, q- k5 ]% Y6 F8 m课时24 创建Tensor-3.mp41 s0 _ P' N7 H! }! _. V9 S
课时25 索引与切片-1.mp4
9 ]" x" i% m3 r S) v课时26 索引与切片-2.mp4
1 s: n T8 Y" Y* B7 t. @5 v课时27 索引与切片-3.mp47 }" y8 h0 ?% E5 s. f
课时28 索引与切片-4.mp4
. e5 {. W- A8 X$ k8 q课时29 索引与切片-5.mp4: N( O$ m6 x5 e7 e6 A
课时30 维度变换-1.mp4/ @0 _0 \, r" j
课时31 维度变换-2.mp4
" Z% ^1 I( z5 k$ a$ Z+ ^+ T课时32 维度变换-3.mp4 @% X, x' T9 N0 I# c' c0 S9 r* K# W
课时33 Broadcasting-1.mp4
9 ~+ g8 Q* p2 P, \* s课时34 Broadcasting-2.mp4
( @0 Z2 h) F/ K, M+ x3 V课时35 数学运算.mp4. [9 u( U& i7 a$ Y* l1 j3 Z
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
" F* A3 U' R' s课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
; f! j! Z8 K5 H9 p( u& F课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4$ U0 u' }3 A: i" E
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
" a( {/ k+ Y1 j; r/ ?! F |
* ~' q% x" h1 \$ a4 P05.tensorflow 2高阶操作
% r) P, X8 t. z' Y4 d课时40 合并与分割.mp4
4 r9 T; ~1 z# B4 X2 c d7 |- E& T课时41 数据统计.mp4
& e, ]. o* L% U% |8 b- y! f课时42 张量排序-1.mp4
c4 B; O' k% W- p7 [课时43 张量排序-2.mp4" F m/ A3 u ]
课时44 填充与复制.mp4/ y, @9 R# H" h: }# |+ \
课时45 张量限幅-1.mp4% D0 b- S2 [8 x5 @
课时46 张量限幅-2.mp4* C6 C6 ]6 {* ^+ c7 z2 g/ b
课时47 高阶操作-1.mp4" z, ]$ B, I+ {1 W
课时48 高阶操作-2.mp4& H) q# d+ ~( u
/ j5 J3 z" h! U6 ?06 神经网络与全连接层7 I, K" E) V" q! Y) l- G L$ ^
课时49 数据加载-1.mp4& T1 @; G) K* @- B0 P2 y, Y3 s
课时50 数据加载-2.mp4( o- g( G) r: B# F2 }
课时51 数据加载-3.mp4; w; l6 Q. }& _$ r0 H4 w& c5 p2 \
课时52 测试（张量）实战.mp43 d" X& A2 `5 e' I' R
课时53 全连接层-1.mp4# O& ]2 B" b4 h
课时54 全连接层-2.mp4, R |1 E1 {% g/ A
课时55 输出方式.mp45 S6 j, g$ ~- H7 U$ f6 ~
课时56 误差计算-1.mp4
4 o9 \3 g; K, t9 o: L# V6 g1 r/ J课时57 误差计算-2.mp4
; U8 S/ ^7 J, X, m) ~" P3 ]课时58 误差计算-3.mp4
% B; L' X) x* M% q! Z9 o4 G8 @" s' ^* R, k& a' ~4 [2 H
07 随机梯度下降8 w' j5 m1 k( g2 C/ U) W
课时59 梯度下降-简介-1.mp4 j# ^6 Y- `$ P+ y
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
, Q; u7 R$ d9 K- n! V课时61 常见函数的梯度.mp4% t2 Q) S- [" a R# W7 U' K4 }& K1 |
课时62 激活函数及其梯度.mp4
( V9 _2 ^! {9 T7 `5 M: ^课时63 损失函数及其梯度-1.mp4. r5 B+ |& `' j& q( b
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4) q: B4 B: v, k) Z' f4 j
课时65 单输出感知机梯度.mp4( [7 b% I$ I" U- u, k
课时66 多输出感知机梯度.mp4( \) H+ H# ?' D$ s7 d& o5 Z
课时67 链式法则.mp4
" {4 f2 A: p# k2 C课时68 反向传播算法-1.mp4
+ f% e0 @* {4 s/ E课时69 反向传播算法-2.mp4
0 \( J0 m* c) C1 P课时70 函数优化实战.mp4. T' N' m& r/ Y" ]' N/ o, x
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4% `' I- m% z/ T V+ E$ l
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4& m: ?' Z c9 |3 f- a1 I
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4& \$ M% i& F( Q. {* M% p# G2 j
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
5 O; b0 w4 o( W" `) ?! S课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
. N/ n) Z- O- Z' T
3 Y+ d8 Q: P8 t08.Keras高层接口 ]; {. I+ O$ b) h! ]
课时76 Keras高层API-1.mp4# ~* W c: M" c6 x; O" A( ?: \
课时77 Keras高层API-2.mp4. [2 q4 [; i0 {: ~) X
课时78 Keras高层API-3.mp4
. g$ y" ]% n4 _( w+ J2 V( v课时79 自定义层或网络-1.mp4
+ s# ]- u# ^3 B/ U+ ^8 s0 `# ^课时80 自定义层或网络-2.mp4$ z6 C2 h0 o" X4 u* V7 `' B; E( Z
课时81 模型保存与加载.mp4) p- I0 Q, Y! ^: Z4 B* Q! D, g
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
6 J- L4 J, e1 W) \& K0 b, A课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4$ h5 Z4 ]! c! E8 e! S2 Q& q
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4- A: q, g. V% N3 d# J
# @' ^. E% I- K: ~: N" {% M8 |09.过拟合
+ [6 j" `; M! n' j/ ?7 \8 R课时85 过拟合与欠拟合.mp4
( f2 j6 p3 [$ B课时86 交叉验证-1.mp4) W. V$ o: _7 i \
课时87 交叉验证-2.mp4
- `6 K, d3 C7 {% A6 h- K- _课时88 regulation.mp4 c( b# t& t6 j" _
课时89 动量与学习率.mp4
9 Y7 C% x# H2 p课时90 early stopping和dropout.mp4
: f9 Z) U- y$ k; g课时91 什么是卷积-1.mp4
2 B* n$ c6 W8 d# W! T% u$ _' i- E课时92 什么是卷积-2.mp4: U+ E" `8 f! ?7 Z
课时93 什么是卷积-3.mp4( _, ^7 n1 k9 k; ^* R
课时94 什么是卷积-4.mp4$ G5 z8 E1 x, a7 M* w4 Z
课时95 卷积神经网络-1.mp4/ {# ?2 H- z. ^8 N8 t9 W' `1 i7 p
课时96 卷积神经网络-2.mp4
- G3 h2 }8 J: S6 G1 k: o0 O1 N3 x课时97 卷积神经网络-3.mp4: ?1 m. N. Z2 D& H
课时98 卷积神经网络-4.mp4
' i& I/ w5 Z' @, j( P! C' E# x6 j课时99 池化与采样.mp4: c1 Z4 J0 R, {5 @
1 A5 O. l' C9 g& M2 |
10.卷积神经网络
' j9 ]2 K1 k+ q/ \0 \. p8 K% }课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
- J. z" B N% [5 k* E, g8 t课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4, g3 c1 A8 m4 R# r/ Y% Q
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
# X( w% f& L, |) P1 i课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
b7 {. Z& ]. V+ w1 P% s课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4/ V- v( @: @" D0 L$ r
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp45 R+ I J r! d
课时106 BatchNorm.mp44 P% t& q- \1 v( q' w- Q
课时107 BatchNorm-2.mp42 g: I$ o. q/ S
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp49 y1 A5 G. }, u8 d
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4/ G( s2 i; ]% U# u/ f) Q7 X
课时110 ResNet实战-1.mp4
" a8 }/ [$ s( z7 ?课时111 ResNet实战-2.mp4' R; U: V( v0 Y" I+ l" ?' j |
课时112 ResNet实战-3.mp4
J9 ]/ c# _( X0 B0 X5 M8 F4 j课时113 ResNet实战-4.mp43 d0 p/ _# C0 f/ D! @2 x# a
6 B4 c! q# F( Q- D11.循环神经网络RNN
0 V5 Q9 H! J% s" e9 ~课时114 序列表示方法-1.mp4: Z+ V C. W/ Z, B) l% S. v
课时115 序列表示方法-2.mp4
2 h+ P, d0 z* x; s: K: A$ g# ^% [课时116 循环神经网络层-1.mp4
0 t: W5 K- P) s课时117 循环神经网络层-2.mp46 @, {4 P y1 H: ?+ R% L$ c
课时118 RNNCell使用-1.mp4
0 s8 v G$ Q0 m- i( m% n1 X4 z8 z课时119 RNNCell使用-2.mp48 f2 h' v: U3 T: t
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
$ {# t' E; U& K% H课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
# M3 c( @1 h# K7 O7 |6 k9 `课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4! ]+ C- Q' `' F P
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp44 k$ y( d9 {/ t( \5 {& Y# v
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
" x, b( |. X- W: f课时126 LSTM-1.mp44 `$ T6 q- l0 I
课时127 LSTM-2.mp4
, s2 d+ v* h2 J/ F3 t8 g. O课时128 LSTM实战.mp4; p" q/ V* \) \+ u
课时129 GRU原理与实战.mp4
3 }4 u& V7 @% z8 h1 C! X4 L3 P
6 f2 Z/ A7 I- Q/ M( P12.自编码器Auto-Encoders, Q0 v+ V" v$ b. q- @( {) X
课时130 无监督学习.mp45 M2 j7 N# N% V1 I0 C& c0 w5 L
课时131 Auto-Encoders原理.mp4, g6 j4 x- o* ^& \
课时132 Auto-Encoders变种.mp42 x9 p9 ~/ S* L5 Q
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
: X e) G5 l% V9 g课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
3 H2 M; N! H/ E, I课时135 Reparameterization Trick.mp4
& U, G+ W; f' `# R课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4% r% B) r0 Y h: u8 X
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
* g- t0 w b5 x* a& f0 o" ^ g课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
$ J5 k b7 @/ g+ B课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4 b& I4 p9 P8 n- q0 B! `
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
( u$ o% a4 h$ B% X. `课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4- R7 U8 F; C1 X" \5 X6 E7 H. Q
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
R; @ \" x" S2 W" _' T
: v( h7 r5 C; ~; Y6 D5 x, M13.对抗生成网络GAN5 y, b$ y( l6 H2 |4 C0 j v
课时143 数据的分布.mp4
2 T s6 P7 ] N3 ]课时144 画家的成长历程.mp4' }6 l! L2 @4 y! F! l. p+ h
课时145 GAN原理.mp44 y: f+ a' l2 q1 R9 l& M) D" `( o
课时146 纳什均衡-D.mp43 c$ K7 S: Y% S A3 I
课时147 纳什均衡-G.mp4
4 }- O8 ^3 o9 I课时148 JS散度的缺陷.mp4. z5 T) S4 v( k* r" d
课时149 EM距离.mp49 n, z3 m, `( k
课时150 WGAN-GP原理.mp4
G6 n1 u& {2 a6 @( ?/ X9 t课时151 GAN实战-1.mp4
! { A0 m$ o6 [1 x/ p课时152 GAN实战-2.mp4
7 C9 ^% C7 ?2 b+ Y7 j课时153 GAN实战-3.mp4
" q" {7 ] y# ?4 |; [课时154 GAN实战-4.mp48 L2 m8 O* Y" F' D2 `3 }* m- K
课时155 GAN实战-5.mp4
1 W) N/ @: F' j8 @课时156 GAN实战-6.mp4: U# j9 u8 F, y, W/ E
课时157 WGAN实战-1.mp4- q! f; d A: ^7 b( `3 ^
课时158 WGAN实战-2.mp47 ?. Z8 d- X! p7 V8 k
5 _8 ?2 }5 V! O- s3 K ?% b
14.【选看】人工智能发展简史
' K2 k l* i* n% z+ z课时159 生物神经元结构.mp44 m0 W. [( @. ^. }; R% U
课时160 感知机的提出.mp4
- y; T h) X9 i$ Z e课时161 BP神经网络.mp48 f- y! p& \3 N+ F# b
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4% ^* P/ {4 c: X8 U4 E$ Z! B# B
课时163 人工智能低谷.mp4
+ f7 s; l) ]1 I. |$ S+ L+ ~课时164 深度学习的诞生.mp4
1 i9 g3 o. ^- ]9 Z4 Y课时165 深度学习的爆发.mp47 R( |, e- G+ }" |7 u1 g) X" x4 A
. f+ F* B2 K V0 [" f
15.【选看】Numpy实战BP神经网络) b$ w2 H$ ~* }$ s) L, ?0 R+ G
课时166 权值的表示.mp4
7 W) b& l& p U# k2 I. A- }课时167 多层感知机的实现.mp4( D Y( C* O+ J! v4 A- z
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
- M. m9 }/ t; u# ?课时169 BP神经网络反向传播-1.mp42 X s* b( }# B) a+ u9 K0 f
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
, g$ U/ {, R; G- t课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
A: ~( V- o; F2 c( E8 E课时172 多层感知机的训练.mp4
7 I/ M0 U: m7 ]- Q6 _6 N( S课时173 多层感知机的测试.mp47 l- v+ o2 B3 W- \
课时174 实战小结.mp4
( g( p+ @8 v8 ?3 J/ D深度学习与TF-PPT和代码.rar) O; `$ s3 H4 p0 T! e
) M3 A" s- g9 ]) L〖下载地址〗
6 g9 \/ c u: |( S+ D7 B4 l- R4 G6 u4 c# V3 w5 H
2 j# h' \) f6 D5 b! K2 r- Y9 @4 l& g
0 J) Y3 q$ e. {" V. p4 [2 j+ }----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------- F/ V6 S7 n' {5 q5 P( ~ O' @" z8 j
% }4 Z: n+ ]* }- T) ^. W- L. g
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8 w2 I# I2 J: d" K. V9 V7 t; b$ M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; J9 u& x) r5 h5 U$ U
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