深度学习与TensorFlow 2入门实战

5 h, u7 R0 B4 U, a! a2 d〖课程介绍〗
1. 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。
2. 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%。
( P0 V  \2 X7 o! W2 n8 G+ R6 q2 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。
4. 持续更新，永久有效
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〗
01.深度学习初见
, m# t" O5 Z. |, N9 V课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
4 z' J  [5 r9 j! q4 I课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
课时3 开发环境安装-1.mp4
2 ^' t6 e0 I" u) r3 d7 E6 F课时4 开发环境安装-2.mp4
4 u% L4 }9 }4 r* F
02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
+ R( C3 o. M8 i- u课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
: ?! m5 L8 m' r4 \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
. \+ R# G! y  j- A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
课时14 回归问题实战-2.mp4
- B. V7 D/ _; B: 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
# |1 i! n8 q2 A& [; F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
. v$ H- x# K) @
04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
. P1 |# x$ R4 B  ?6 C! R课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
# J+ h: }% O% D* x) x- s课时22 创建Tensor-1.mp4
* D3 \( P: T. j) Q! z3 O3 o课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
* \$ z/ ^% ^" Y2 R9 {; R课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
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
. Z1 I) S) \+ u! b课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
( t' g# k9 [7 R0 d7 m/ u* q8 s课时35 数学运算.mp4
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
, P" A) L, q6 X课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

/ x- o& J) D/ D/ x7 D. M05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
8 T# J% E& c. D* f课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
4 O4 }  W5 L( t! R课时45 张量限幅-1.mp4
9 V# P4 B6 |& [% R课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4
" A* x$ @+ q8 n/ X3 |- u, E
. X$ I, y0 S2 n( 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
- l6 D/ F4 k/ }/ K; M% W课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
, |7 y+ F) b  j, L4 e课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
1 t( x( s" n; o9 p# [! B$ P课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
; C3 w% ]9 \; T9 |
1 F5 S3 g/ W9 }  G07 随机梯度下降
) k' y+ ~0 V) ?: M课时59 梯度下降-简介-1.mp4
, [5 c( @3 N( d/ H5 `9 S' R课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
" r' Z# y: I" D- }课时62 激活函数及其梯度.mp4
8 g2 R6 ?$ A- n4 q, B课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
5 \( ]6 G" O8 [- b2 X' {  x- \7 c+ u课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
4 h: M7 m" C; @) r( ?/ S7 l# r课时65 单输出感知机梯度.mp4
  R7 b6 ]  H: E; h( u. A# o课时66 多输出感知机梯度.mp4
: c( v5 G; p8 x/ F+ F4 t0 j课时67 链式法则.mp4
2 }+ X4 Q- n8 F课时68 反向传播算法-1.mp4
4 p% D. T% R7 p# f! }; s+ R( x课时69 反向传播算法-2.mp4
, j: p" H: y3 V  L( J课时70 函数优化实战.mp4
& M. \; |8 `  Y, G课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
  R. ~9 [/ Y  {  T# @) ]课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
6 G, l1 R: x$ b' Z课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
+ A" a( q+ |1 P$ i& M% l$ M, d课时76 Keras高层API-1.mp4
3 n* R, g  m* c$ o$ Q课时77 Keras高层API-2.mp4
( t  A+ g( t$ p5 B课时78 Keras高层API-3.mp4
* S) U2 o: }9 L& ]1 F+ z课时79 自定义层或网络-1.mp4
. _* k7 g' }. G* ^7 T+ y课时80 自定义层或网络-2.mp4
, o/ k' }; f9 ?( v课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
. M8 j" ?- z1 w9 Q0 a, m, M9 _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
8 \) l% t% w3 y7 `: l7 P+ ~
. w5 N/ K7 z2 z) u09.过拟合
% D) m) T3 r8 s. o! S6 f% Z6 f课时85 过拟合与欠拟合.mp4
+ @% Y# B# Z: B# P课时86 交叉验证-1.mp4
4 [& p( {7 _7 u) ?课时87 交叉验证-2.mp4
7 J6 Y) O. C7 i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
/ T" a9 Y+ b' p% j' \课时95 卷积神经网络-1.mp4
5 |1 E; {' c' [, E, P5 Z5 J课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
3 I0 N. c' Z; l课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
9 v5 B1 J- Q2 H4 q- w
1 M% Y1 s7 ?" y1 q9 M10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
8 n/ T, h2 R$ m/ D( _" c, T课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
4 [, O/ j5 f; U3 s3 q& w2 K课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
' @% T8 A! t8 f* b4 [& J2 F1 Q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
课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
6 f- O( H* B2 G, K$ D" a课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
- G6 ^( I3 [# E# N3 b) o课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
7 z3 {1 Q2 C/ [4 P' w课时112 ResNet实战-3.mp4
5 k2 J8 R  h8 I* W2 d/ K课时113 ResNet实战-4.mp4

$ Q) ]( Z; u; ?! n1 m' Q% D- ^- t2 z7 `11.循环神经网络RNN
) e2 T9 P2 a- Y: x$ v课时114 序列表示方法-1.mp4
. N6 H- J; W8 ^' e/ M7 A! E4 R- h课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
" z& G4 G% f- l3 X, a! U! ~课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
8 R) v( ?  O+ C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
2 c4 m; K; ]. w3 b2 l课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
3 y2 J: F' p7 C, h2 W3 b课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
9 W; O3 n8 Z1 B' s' r# z课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
, `3 T+ E$ s* W) q* p& C4 _课时126 LSTM-1.mp4
9 f. n& R  ?7 C) F8 b  L课时127 LSTM-2.mp4
1 m" }% l* `5 f课时128 LSTM实战.mp4
. x" Y  N/ v3 m, F& N课时129 GRU原理与实战.mp4
- S. Y/ u; l/ [6 [2 w! u
12.自编码器Auto-Encoders
% p8 e' `, s- s, y6 P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
' |( R" U1 f; v课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
- I' I3 s2 z3 Y4 s( ~) Q课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
  p1 _( ?$ |: L8 B课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
& V; x" k' C" q: _; }课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
: H0 {' n3 i2 g" e, L* M1 v课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
, i! c) k& o+ t3 w8 h
% ?$ s$ }, F7 F+ ?13.对抗生成网络GAN
0 E5 ?2 e% K9 i9 f, {) |课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
7 l9 B* G# X' f3 Q) ~; ]课时145 GAN原理.mp4
: O& ~/ Q. r6 s3 F$ a9 V- W4 b课时146 纳什均衡-D.mp4
1 T3 e! w$ e, n课时147 纳什均衡-G.mp4
课时148 JS散度的缺陷.mp4
6 I0 a" f# a9 W  S9 Z3 F6 B% j课时149 EM距离.mp4
( E2 R4 U/ O5 l/ M% M) B) w2 i$ r课时150 WGAN-GP原理.mp4
4 w5 S3 ^! Y0 ?8 E课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
5 J  G' ?/ ~# B; R7 M  o课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4
) ]3 x4 G- ?: J1 p0 e% }
- w# }* n4 G1 d% R14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
, O; a# D2 z. w2 ?, J课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
" Z2 r3 k+ H- O8 j课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
2 e4 T( g* J- F- I5 ?9 F) {课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4
( q3 f4 L% f, E1 J- d7 G
- d& ]* C  j2 F6 h- j6 }3 H: i2 b15.【选看】Numpy实战BP神经网络
  r' j  }. y: X) h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
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
7 Z) h5 ?# @6 e. ]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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