深度学习与TensorFlow 2入门实战

! U7 t7 ^& T/ L; J3 M% r〖课程介绍〗
4 w* _) R$ }* b* F) e1. 通俗易懂，快速入门
8 G: U6 |, |! L# K& |5 X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。
1 I; s8 f4 e0 }/ z7 s9 y2. 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%。
3. 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。
4. 持续更新，永久有效
% j: R1 l! \: Y+ ], o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。

〖课程目录〗
0 L& H# p* ^1 L- |01.深度学习初见
: q  s! n  v1 i! f: {7 A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
7 Y  W( I4 E* T, `  h+ Q课时3 开发环境安装-1.mp4
, a4 K( g/ _* `0 b( ]- S3 {课时4 开发环境安装-2.mp4
$ |: _7 h* U! J" a
02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
/ h8 }/ `! F/ ?4 c# P6 m6 @, w' v课时5 win10平台实录-1.mp4
+ k; w0 B0 H; @8 y/ \课时6 win10平台实录-2.mp4
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

03.回归问题
7 W. k( W7 Y) ^7 H/ W课时11 线性回归-1.mp4
4 S8 }3 b1 ~+ _  q# u5 o课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
  u0 @. M+ g+ Q, n% d课时14 回归问题实战-2.mp4
课时15 手写数字问题-1.mp4
# O; h" P! R& w0 J课时16 手写数字问题-2.mp4
6 W/ h; e  B2 M& [4 J课时17 手写数字问题-3.mp4
8 ]5 M* K8 h; \! S$ W9 J课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
7 [5 s- v# j( _* b. b课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
3 w* V6 l" c" N% r
04.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
% O+ V3 j1 c# L! X4 e6 w. V课时22 创建Tensor-1.mp4
' n1 ~* H) Y% _: F1 j+ L! R; H; W课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
% |" D0 |! H  [0 n' Z课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
1 f' D! ~1 q* ~3 y' q% 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
课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
1 d8 L$ m$ D, S. E+ S8 c: g课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
  c* _. b$ N! |8 g课时35 数学运算.mp4
  V. ^& D; Z; J; \8 z! i0 }! Y课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
$ ~+ u# U2 T" f9 r* \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
# a  W1 F. V4 Z0 `, m# ?
7 n! y  I* o- j' o2 }05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
. g6 y6 w. ], q3 a. f/ o课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
+ C' c, t( |' H" X0 N# Q课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
1 r& _! i3 t$ A7 O  l$ I课时45 张量限幅-1.mp4
2 j* H$ S1 b0 g课时46 张量限幅-2.mp4
$ f' ]' A6 x! B. u* S课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4
% i: R+ w4 H- ]- X( G# J
06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
$ j& s5 v7 Z& J( M+ g% S/ b课时50 数据加载-2.mp4
! n2 L( h, ~3 q  e  [+ b: E课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
6 T" H/ ]0 L# \# M2 X课时53 全连接层-1.mp4
3 Y2 n% z! W% c2 Q: d& s; N$ p课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
4 }5 |- o- r( ]1 m8 L$ q课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
+ {7 D: ?. @0 H4 @课时58 误差计算-3.mp4
4 v" }" }: ~$ @  x; ^0 {
5 N+ O$ ~6 n6 t3 p1 ^! \  V" Q4 H07 随机梯度下降
! x. c4 S7 I  M! L+ Q课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
! Z' K8 ~0 o, a- F' B: z2 J/ E# ]课时61 常见函数的梯度.mp4
' N. L  [6 S8 C# ?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
% {" B6 F! [9 S6 S4 A3 T课时65 单输出感知机梯度.mp4
: u+ f# \9 S" C课时66 多输出感知机梯度.mp4
# G% ]6 x# e5 v课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
( X; H  K- J. ^  E5 ?2 S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
4 j0 w; J+ J3 ?8 O课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
. s+ x+ j9 B" N( }' H! O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
0 M% h% O( O6 i# j
08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
0 Q) ?  }% i$ b课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
9 B4 v+ P& h$ e. i; o8 z4 ~课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
6 i$ K, [: u& L( D课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

  J# \4 G0 A2 Q# U8 W09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
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
课时93 什么是卷积-3.mp4
课时94 什么是卷积-4.mp4
, c9 F, f3 |% a) u: ]课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
1 P4 @+ c- C, K$ g- y" T5 }6 P课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
& E$ V( q! }6 C" S课时99 池化与采样.mp4

10.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
3 `4 A8 R! F! G课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
# ~/ O* g* t4 c( `8 e0 z4 o) ?课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
, j4 W# E7 M& G& m课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
' g/ n& l1 [  y9 [) G7 a: A课时106 BatchNorm.mp4
, j5 Z2 Z' Z& p, q3 l: U6 |( Y课时107 BatchNorm-2.mp4
; Y" a8 n; N# V: J! [课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
: v: p% j2 @6 |' y( F2 M8 i课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
+ o& t; P& h; V, }课时111 ResNet实战-2.mp4
# o$ N) a6 A/ K; _课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
; t/ K) i0 g4 Y* Y" |6 Y7 j课时114 序列表示方法-1.mp4
% e$ t. @3 y% S8 B课时115 序列表示方法-2.mp4
( X$ u. T! y: L* ^/ U1 |课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
% a, i0 l# d* S, Y- }课时119 RNNCell使用-2.mp4
- @- {9 m% P/ f( b" ]! @& ?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
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
9 E/ K$ t8 r, i( ?课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
- h; n3 t3 ?1 f' D课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
  y/ Z$ L6 F6 G" G2 |课时126 LSTM-1.mp4
3 }) P  u1 y) H. W$ w( z课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4

; y& I- v! K* w( }2 o1 \/ d0 j12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
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
: d2 E; H. A7 s* g1 P课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
- v3 ~9 F4 T2 k4 w* y课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
: S/ N% e( p6 H8 x1 Z8 A# W& Z课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
* I3 M* V, `1 ]3 J; N4 O! {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
: X6 T" n% q% H
13.对抗生成网络GAN
  n# T6 t. O) S* T8 `- y( _" G4 ~7 l课时143 数据的分布.mp4
2 ?# ?! t- {0 a7 |4 ~课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
7 Z7 ]$ Y3 u" J* N+ \9 {: Q课时146 纳什均衡-D.mp4
; d* G4 n  L) o" S课时147 纳什均衡-G.mp4
% |% y+ |2 ]7 F- u. k课时148 JS散度的缺陷.mp4
. H* N% A! {: U2 g课时149 EM距离.mp4
+ ?, x; {; j5 b& B课时150 WGAN-GP原理.mp4
8 S+ O0 F" @0 o  V, p9 _0 ]课时151 GAN实战-1.mp4
5 W* P# b8 E$ {+ r. M! b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
7 h1 ^: }2 q; ]* o% N" h0 z; \课时156 GAN实战-6.mp4
/ U8 _" V7 m0 A课时157 WGAN实战-1.mp4
1 c. {2 \/ Z. }( M- y课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
- Y: Y" T5 B: v% y5 K) b. k7 p$ _课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
) e8 [- c/ A8 u4 g& a$ ^" d1 {5 i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
课时164 深度学习的诞生.mp4
4 o. w7 ?" o# q6 E课时165 深度学习的爆发.mp4

15.【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
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
" b) w- ^8 m0 W课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
5 g+ w$ R9 b6 n+ b& g2 \1 x课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
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
( y' z& Z2 o( L' B# m
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