深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
: W$ n/ L. K: ?) o" F2 M6 N1. 通俗易懂，快速入门
5 l$ O" q, a1 }+ }' Z  }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。
2. 实用主导，简单高效
" }  W. R7 K' M7 E0 |/ Y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 `1 g  I  o! j* b, o( n3. 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。
7 ~1 z0 ^, X& H: r/ I7 t( z, U4. 持续更新，永久有效
9 V: m9 ?2 c# ^# Y: `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。

  t4 a$ ^1 j- C& R8 P7 Y〖课程目录〗
% Q5 a5 }2 E1 q5 b& \01.深度学习初见
9 h0 m- H5 }  h1 K" O课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4

. J- a* v* b3 {4 Y$ C3 G02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
' B6 K7 L1 f" ^( b课时5 win10平台实录-1.mp4
/ t. i8 I0 [$ `: t课时6 win10平台实录-2.mp4
! R; V) v! G2 Y) i( c' t2 i- X* }+ N' m课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
/ \" {! e2 z( L2 ?' a: E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
' C) N& C5 `) r: Z9 |
, f: q" ^7 }5 C6 p$ [/ n& q03.回归问题
, H2 C) E, @% x课时11 线性回归-1.mp4
1 f( I/ `9 I4 y9 |# G# c; ~" O1 u; d课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
课时15 手写数字问题-1.mp4
课时16 手写数字问题-2.mp4
& `9 I( f& w0 e; X- }. w; s课时17 手写数字问题-3.mp4
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

& C, N2 J2 ~) {3 m( z) j4 W04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
5 V- X: i% }* w3 e' V" W课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
7 V3 Q( S; V: @# }6 V课时24 创建Tensor-3.mp4
" s% t$ Q8 N" k2 N2 q4 M课时25 索引与切片-1.mp4
1 u- F  J$ D5 h6 @- b' c, P课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
9 v" i# q4 x' U课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
" i1 l) \2 B5 o课时30 维度变换-1.mp4
/ P4 `2 {2 t) y* Y* t0 J: s/ K& ?课时31 维度变换-2.mp4
: d' g4 C6 b* ?, N8 U" {. J4 m课时32 维度变换-3.mp4
% L) ~# m9 Q; }( i课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
3 U$ g$ L5 F) s2 n6 I6 g. W: Z2 j课时35 数学运算.mp4
: P5 i4 K6 h7 s4 ~6 k( T课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
# L5 B) ]4 h/ W8 M3 `3 n课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
3 d: t# A" n( ], u+ q  j课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
; ~; }2 z5 U$ ]课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
, e6 k: I+ O4 C
4 A# Y6 J* R$ h3 [05.tensorflow 2高阶操作
: Z! x8 @, w8 R& i4 |$ D课时40 合并与分割.mp4
5 n; q, D/ U! K课时41 数据统计.mp4
+ O% i' Z# }" h/ D3 j8 Y0 N课时42 张量排序-1.mp4
& e: o- ~5 V" p' a0 u& ?课时43 张量排序-2.mp4
  k1 x- }! q! |2 p0 Z. B1 O课时44 填充与复制.mp4
1 ^3 r0 Y3 g) ]0 N9 ?( E' w课时45 张量限幅-1.mp4
) T; k3 V- ?$ ^& i8 C) i4 P课时46 张量限幅-2.mp4
  i) u$ i) J5 z7 g2 p3 T3 v& Y课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4
0 T+ j" D# D, V/ b& U" [
06 神经网络与全连接层
% h# i2 J$ p8 P+ v" w0 j9 @7 m5 n课时49 数据加载-1.mp4
) q; s& o: R/ Z5 E+ h; j课时50 数据加载-2.mp4
+ ?; G% F& M! h( d1 L8 |课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
9 ]/ Z; [8 Y" c% B3 Y课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
# s, M6 U7 T6 @& J, K; E: X课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
! J- c/ N# L6 }4 _课时58 误差计算-3.mp4

: }" m/ j% ~: E+ _5 a$ h, W07 随机梯度下降
4 a: @1 K! k3 T4 l! U课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
1 n. V8 D  L5 o- ~课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
- k) y" [( b- k; F6 W8 x. f课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
' {" \$ [1 ?$ u9 f' Z0 D课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
: D3 J4 e7 }' y- P1 i! m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
' Q6 A/ v9 v7 g& L. p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
6 o1 `- h% z! Y0 f, s1 r" [课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
# l9 k% Z. C# p0 _2 `; v课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
2 [2 R/ n' \- U4 I; P, A. i课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
6 j2 b  Q" ^3 m+ A, }8 R& ~' `4 Y5 o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
" E" X# F! j6 g* o8 z课时79 自定义层或网络-1.mp4
9 e& s! l4 O" r' d6 x$ J课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
' D1 q$ B1 L- A- w: j课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
4 o  C" M( Z, T) N7 Z1 ?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

7 Z& V; A# m6 S4 a& d$ {  Y5 ?# s  e* K09.过拟合
3 o# t5 |% }8 ~9 A' ]/ i7 d课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
  v  }: C- L) `7 D/ E! o4 @5 {" @课时87 交叉验证-2.mp4
# C" U# K. Q2 H3 E4 E# G' b, N课时88 regulation.mp4
  d' S# r, `* M9 q3 w课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
7 B  t6 @/ y4 o课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
5 ]: b6 @, B3 e2 G课时93 什么是卷积-3.mp4
; Y# t1 p0 e& _! W; t' g课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
; X  t9 J( L2 V. x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

; }& T5 J& u2 n$ E' k10.卷积神经网络
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
' t& F1 D  |1 v* X; T/ P8 ~+ n课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
6 C* k7 D2 n2 t( K3 X课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
; g  y' e9 u3 K) f课时106 BatchNorm.mp4
& o6 `: h) m/ Z8 _8 v9 C课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
: a8 w7 i. N- C' |# y课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
+ |; z" L" ?- V; u/ Z
11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
课时115 序列表示方法-2.mp4
1 u" C; F6 {: R课时116 循环神经网络层-1.mp4
4 [2 m7 q# E7 e/ ]课时117 循环神经网络层-2.mp4
. d: z4 c3 E2 q' C( s, y课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
( T& t' E8 B0 \9 ?* ?4 U: P课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
. E9 A& F7 ~& P3 {" A. |( z, ?! n课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
3 l5 F/ A2 U: T- L# [课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
% u+ F1 x: H0 Q  s$ }# f% K) A) C1 G课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
+ r. o% N/ g4 n& T( e9 D5 t课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4

12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
* `! G5 c% o0 F- f课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
( i! L% W5 T1 S5 r- H+ {课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
7 J: m$ L' F3 M4 Z7 O课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
) ]7 p0 c) Z8 M. j' X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
课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
# A2 a- ~  u* ^  K: `) f课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
$ D0 T( J+ b6 l, n1 s% u5 I9 `* X4 }课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
& K( z' V) Q: F课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
, I( Q; C3 F& y2 c( F0 ~6 Z课时158 WGAN实战-2.mp4
' s. g0 L2 F7 h
14.【选看】人工智能发展简史
9 }, ?% ]% t6 H课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
$ U% ^& D. n: P% @" z/ z) g* W. @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
  \2 `  S$ t" \" Z. O5 A3 F课时164 深度学习的诞生.mp4
" p* j% z: |+ Q  v9 v# \3 J课时165 深度学习的爆发.mp4
5 r- ?* e+ v# r" ?) ~' J8 N+ y: k
& j  h( J' N0 _' C- Y! y15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
课时167 多层感知机的实现.mp4
* O) a% g# U) @* g/ d/ M, ]/ h课时168 BP神经网络前向传播.mp4
9 H: N2 ?. Z( j3 I$ ]# r$ a$ K- Q/ _课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
" c/ {5 @* Y4 U' z+ x0 Y- l1 j课时172 多层感知机的训练.mp4
) ], Y/ u) K& X) X2 l: Q2 X课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
9 y2 ]* J; ?; v% {/ C' v* X深度学习与TF-PPT和代码.rar
$ [6 J! t6 {8 P9 D
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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