' t% H7 i; l( l/ X. y
〖课程介绍〗; V4 L& A( `! r" G
1. 通俗易懂，快速入门) D4 n; Q9 U$ |5 `
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。% D" S3 a4 L# \- d
2. 实用主导，简单高效' P# B/ w2 S# r% Q. l/ x' ?1 M
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%。# I; C) y& b% }4 R% `( r4 B" N0 A
3. 案例为师，实战护航
9 i! p- J" l' g9 n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。
' d7 N2 l6 c( b a/ [/ L7 k4. 持续更新，永久有效
# K I# ~# y% K3 f3 N5 S- B9 ?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。
! f0 }: Q" B' u& _7 I, i( b: v1 V" z6 P- l; d0 {- c0 ^
〖课程目录〗
9 q6 g0 [5 ~, R) V01.深度学习初见
8 m7 J" ?4 y$ s/ V* J' u4 Q3 u课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
% P% O1 ?& J8 e! t2 }! t5 i6 Q课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
" e, m/ G: ?; A5 V课时3 开发环境安装-1.mp4
/ ]" z2 W8 o' s- {% {$ B$ z- X课时4 开发环境安装-2.mp4
0 `! v5 K5 L7 D/ a+ f9 N0 I, J, O! t1 t/ j1 Q
02.【选看】开发环境全程实录
! U7 A# X: H2 Q9 B* u8 j4 o课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4) g+ e+ t# B4 ]: m+ s) t" S
课时5 win10平台实录-1.mp4
) l1 T( N# b# C8 x. z课时6 win10平台实录-2.mp4( w. T0 O, [6 q
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
9 v! J0 {0 u) B/ H( R课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
4 p: z; t6 p% N* Z: }+ H$ U! q4 s6 O课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
( b3 t. D3 r' ?3 v. D) P
( }9 l; a, b5 W; w: F( H. M03.回归问题% v& e3 } W( j
课时11 线性回归-1.mp4% @! \# U H: b
课时12 线性回归-2.mp4
3 D, X5 L3 Y6 l% h" a课时13 回归问题实战-1.mp4; {& N- h4 W( L: `7 }
课时14 回归问题实战-2.mp4
2 |3 o4 Q7 h# f/ d: A7 H! a" [" T课时15 手写数字问题-1.mp4( N4 U2 E& g8 I" c/ O8 i7 d+ h
课时16 手写数字问题-2.mp4
7 I" E5 Z: d$ m" m- ^课时17 手写数字问题-3.mp42 ~7 q. n% c- M9 p
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4& h9 ]- i. R" x# H; S
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
) u0 ]4 J8 l3 v2 ]0 ~
, A+ s9 s" q) N8 l) P& V4 G L% x04.Tensorflow 2基础操作4 q2 D# x |# a( Y7 I
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
& @$ u. w* r' ]1 K$ b+ ~课时21 tensorflow数据类型-2.mp4, r" x. }$ G" B m. V* w$ U( h- M
课时22 创建Tensor-1.mp4
" W# r" v" z/ L8 ?" [+ G课时23 创建Tensor-2.mp4
7 M S ? g+ {7 A% v, C. a4 H0 S课时24 创建Tensor-3.mp4- r2 ~( E8 w) T# ?
课时25 索引与切片-1.mp4
. t: z8 R% B* q* u课时26 索引与切片-2.mp46 L" y4 Q* V! H$ W8 o
课时27 索引与切片-3.mp4) n5 I% V( ?* _: @- ^ D
课时28 索引与切片-4.mp4
/ t! W( s7 l2 y- C& k+ H" b课时29 索引与切片-5.mp4
6 ~9 a# {: L2 b9 J课时30 维度变换-1.mp4) W7 o' F" ]: F$ k) ^- d
课时31 维度变换-2.mp4( c* m: T" R7 R: g9 e4 B/ n
课时32 维度变换-3.mp4. R4 T% P v& S; ~' S! Z* A7 G5 _
课时33 Broadcasting-1.mp46 ~: b2 l1 S" f) B0 d! o u
课时34 Broadcasting-2.mp4
2 x! p9 F: w( u0 h( g- g课时35 数学运算.mp4( D k4 d" _8 M+ t9 V( A) E
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4* c) X: q: H3 O# h$ n) i B, F+ L5 o
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4" G+ F4 {3 ^7 N) h! ]0 t/ a
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
. c9 t( \ j$ D( u" c$ q) i课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4# v( y3 |- w" A& @: t
% f A5 @5 |) Q5 C8 r; S05.tensorflow 2高阶操作' m9 B' s Q# T+ S- N! l
课时40 合并与分割.mp4) g X0 p/ Q( x& q8 C
课时41 数据统计.mp4
; G4 P" H: X: m+ G课时42 张量排序-1.mp4" d, q: j& j) v7 H
课时43 张量排序-2.mp4$ l+ L/ Q2 F* }0 N6 T. c& ?
课时44 填充与复制.mp4
i9 ]5 J( W' {: \课时45 张量限幅-1.mp4
# U+ i( z" b: a1 g4 o+ K课时46 张量限幅-2.mp4
7 [6 w2 |. N5 J$ p8 V) e% J课时47 高阶操作-1.mp4
. V; W0 _! G( u/ B. G4 c4 o% T课时48 高阶操作-2.mp4
; O' w1 l. z4 ?+ L7 R" ^$ v6 |6 M& E0 ]+ l" P
06 神经网络与全连接层& _/ r, Z$ K( n1 H& S1 \
课时49 数据加载-1.mp4, R8 @, L7 V: ?1 Q0 z: b
课时50 数据加载-2.mp4
/ ?! [8 w, x( d0 p+ b9 e: Q' j课时51 数据加载-3.mp4
' ^* V3 M) Y p2 A& [2 h$ o课时52 测试（张量）实战.mp4
. ~; @7 z* _2 t- w课时53 全连接层-1.mp4
. f$ N' |# w5 @# ]课时54 全连接层-2.mp4
! s/ j6 h) j$ b; l4 r' j; l! [课时55 输出方式.mp40 q6 E- e3 V0 V& k- i/ D
课时56 误差计算-1.mp42 `+ D% Y9 H# `6 U" P6 ^5 N
课时57 误差计算-2.mp46 P/ t# {! B/ Y# D4 t; y* a
课时58 误差计算-3.mp4. ?, ?# y0 o8 g) Z3 I; ]
6 ?' K0 ?8 W/ {: V7 B7 m07 随机梯度下降
; J2 C& w% E i6 D8 p, l7 b$ x. I课时59 梯度下降-简介-1.mp4
" M# S w% L8 g课时60 梯度下降-简介-2.mp4
- f- p+ Y& h$ i3 t: Q" k课时61 常见函数的梯度.mp4
! e0 a3 J3 `( J5 J& d课时62 激活函数及其梯度.mp4
! [! v% v; n x- T* [! t5 [课时63 损失函数及其梯度-1.mp42 R; n( x) b4 {% Q5 n% X/ F# k4 M
课时64 损失函数及其梯度-2.mp46 r& L& c, U0 \5 l# e$ z7 }
课时65 单输出感知机梯度.mp4
& ]$ Q0 z$ p4 c* X课时66 多输出感知机梯度.mp4
7 \* _" H+ m& ]3 `6 m课时67 链式法则.mp4
B) _1 x) b2 }课时68 反向传播算法-1.mp4
! R( e l w& L3 I7 f课时69 反向传播算法-2.mp4! r! E# [6 c+ B/ V3 C% O1 M
课时70 函数优化实战.mp4
; D: x3 w0 |' s* Q0 v p9 o课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
6 u# j3 o0 k G5 M& L4 d课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
2 W h' A, t& q6 z$ L$ y课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
D) Z+ j' i6 n: }: d课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
8 ^! l; n- Q1 V! O课时75 TensorBoard可视化-2.mp44 [+ M1 E6 P- a* k, A3 Z
- b: [" V# C, s08.Keras高层接口
}; l( g& v* E% B. X' a课时76 Keras高层API-1.mp4
5 @& A' R: Q8 Z课时77 Keras高层API-2.mp49 B) O$ g5 M( W: T3 z
课时78 Keras高层API-3.mp4
J0 B$ p( q: }7 e+ m7 q d* U) n课时79 自定义层或网络-1.mp45 D2 P8 k# B0 E) {! F1 ]1 R8 v. w7 T$ M
课时80 自定义层或网络-2.mp4
- V3 v7 O" t4 t/ K课时81 模型保存与加载.mp4& h0 ?. L4 F+ P m9 s
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4( I/ n2 C" q5 g9 w
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4- c- m8 s' @3 y: ]. [+ w
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4- V; s Z# U j& L2 Y
" B, X& ?2 g7 G- U$ O* _3 ?09.过拟合
# F/ c& D# Y# b# _+ ]5 F课时85 过拟合与欠拟合.mp4, h M. v* H( ^1 ]
课时86 交叉验证-1.mp4' O0 u0 D; Q: L5 o; J
课时87 交叉验证-2.mp4. w( _- q8 O3 i7 b( K
课时88 regulation.mp4
- {' [5 i4 h& y! u0 ]7 }课时89 动量与学习率.mp4
; ^( R; L0 L( @. A1 h2 }7 q' K课时90 early stopping和dropout.mp4, B* ~( p. e, y+ w3 c
课时91 什么是卷积-1.mp4! W- ~( t8 i p0 l! a
课时92 什么是卷积-2.mp4
- X$ F" Q2 G. z% U% C3 g7 k课时93 什么是卷积-3.mp46 [. v, J& k8 l: S% d# L/ s+ n
课时94 什么是卷积-4.mp4
/ ^: T; w' U- ]3 i5 t; H课时95 卷积神经网络-1.mp4+ u, E/ f$ e, F, A; I, n& \
课时96 卷积神经网络-2.mp4
5 `( N2 g1 |, x7 S; Z4 I' M课时97 卷积神经网络-3.mp4
# w" y6 T; a0 K7 A! d. N课时98 卷积神经网络-4.mp4! ?1 h9 d2 a7 x, t. V0 j
课时99 池化与采样.mp4
9 l0 x5 s" W5 j" ]: D; a" v) _) ~+ f6 W8 S: \3 f; ?
10.卷积神经网络% q( ^# u. U$ e. w" N, a1 A0 j3 R
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
1 x3 i' m, d* p# [0 ^. c0 J课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
* ^% M6 i4 {: }) U$ G' b- s课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
, H: { Y% U1 z: p9 y5 j2 s/ _课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4+ r" m' i" w6 n5 H4 ?7 P' S
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
p# g$ ]2 y& K" g/ |3 o课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4) v* r }& n8 D. u6 `8 x
课时106 BatchNorm.mp4
. S$ e0 k: Q& E课时107 BatchNorm-2.mp4/ g+ ]2 V# T- L2 O
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4* {/ ?+ t" X* I, Z% l0 e
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
1 ]- S2 x8 P) g课时110 ResNet实战-1.mp4" L7 Z* j+ z& e
课时111 ResNet实战-2.mp4# O @; r8 v: R; o3 m
课时112 ResNet实战-3.mp4
2 ]9 n$ p7 [) I: U3 o L课时113 ResNet实战-4.mp42 q; H% s* y( E6 F* v
+ i6 a6 f% p9 \4 q \4 i11.循环神经网络RNN
1 Q& Y% ]2 _4 C) P7 z课时114 序列表示方法-1.mp4, s+ g6 w2 p( T" W) z" y
课时115 序列表示方法-2.mp42 M7 D2 T' b7 Q4 Q
课时116 循环神经网络层-1.mp4
8 S. b: l$ p+ c- v' O5 ^ k1 a课时117 循环神经网络层-2.mp4: q6 V* g, R) L9 `
课时118 RNNCell使用-1.mp4' z3 T, ^# D& X& s
课时119 RNNCell使用-2.mp4
1 r; G* |' H- W* Z1 Z8 o, c课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
+ n5 P0 y p# m& z课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
* {: i+ n7 {( `6 Q5 L. A* D课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4# T6 O: b8 o* z# I! B+ T
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
$ d3 G4 s3 p2 `. ~ B! M课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
1 ]0 n& k5 Q B( W8 ?课时126 LSTM-1.mp4
( ` C9 w6 L& m: v& ^) ^课时127 LSTM-2.mp4
& O4 J7 l3 J& s! u. h课时128 LSTM实战.mp4
4 m: Y7 W6 D& P课时129 GRU原理与实战.mp4) ?( H' C( P, I5 ^! K' g& _
3 |' {6 D6 c( b; H! W \8 @12.自编码器Auto-Encoders
' d5 E; O$ e5 R课时130 无监督学习.mp4
7 |+ \7 Y1 a: y, J% Q课时131 Auto-Encoders原理.mp4
! K6 v0 @0 p* X0 `" k. f课时132 Auto-Encoders变种.mp4
# e% F# i# ?9 m2 a课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4; x8 b2 Z" K# M1 m v! C( x$ ^
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
3 W2 B" G# A& v7 x课时135 Reparameterization Trick.mp4
+ @& ]& m. D" ^7 n课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
( b3 h" Z3 j, S9 @3 G课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
/ y, y% ~6 Y% }7 v课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp40 ~3 a, _6 s. L8 }
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp48 K ?7 L; d% y' X; D2 J
课时140 VAE实战-创建网络.mp4! K5 f" M; ?* k# P: P
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
. d" { T, m* {8 S! O6 P: Q课时142 VAE实战-训练与测试.mp4/ g- Y5 b$ O0 s7 C8 l3 n
q3 t" I! y, r$ X% ` }% E6 r
13.对抗生成网络GAN, r6 Q$ ]) ]) O1 J* m+ A- r
课时143 数据的分布.mp49 V* ~' T+ T0 ?9 x. t* l" W
课时144 画家的成长历程.mp4
8 F5 K* T. r4 V3 C' ]1 E& w课时145 GAN原理.mp46 m: \: I, w# ^/ I3 o. r2 `" M5 x
课时146 纳什均衡-D.mp4- Y% F5 Y. \& s' N
课时147 纳什均衡-G.mp4
7 h0 s" Z+ o& r+ o+ o6 \课时148 JS散度的缺陷.mp4; s" R" I( y m- y8 Z' o5 l
课时149 EM距离.mp4$ ~' P, I: w' o b+ u$ k% L
课时150 WGAN-GP原理.mp4
( f7 g \( c: _/ n8 p3 A课时151 GAN实战-1.mp4) w1 W9 a1 a3 Q' c! _2 S q
课时152 GAN实战-2.mp4
, R( n4 _. Y4 I3 g9 w7 q/ E- S课时153 GAN实战-3.mp44 j" F: z, K* V2 T+ o/ A8 i2 Y
课时154 GAN实战-4.mp4
" S" w8 w K' A7 P& X& g4 d课时155 GAN实战-5.mp4
- }' [& }/ G% [. C: |9 P* Y* n; s课时156 GAN实战-6.mp4) N9 J2 i; j( q8 c8 [6 `: H
课时157 WGAN实战-1.mp4
. V+ B& O8 Q9 M. m X6 Z) [8 ?课时158 WGAN实战-2.mp4" j0 C1 x7 V. G% Y$ l) P
, } `$ R& r9 m {% [6 M" u' N" M. F5 J
14.【选看】人工智能发展简史
1 M: Y$ u; `: s课时159 生物神经元结构.mp46 h8 f: e5 f' y. n3 {
课时160 感知机的提出.mp42 ~; W( n4 ?, j# R' d
课时161 BP神经网络.mp4' s2 K% q1 ~, Q2 f0 p6 {( @+ x% a
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4; A* Y0 ~4 m: Z9 [5 w
课时163 人工智能低谷.mp4
! J( w9 k% v) {4 I课时164 深度学习的诞生.mp4
6 N) w3 m$ q0 b- k9 N课时165 深度学习的爆发.mp4
9 n' A, r" n, e! z/ C; U; _- b
& N; T" O" P+ K1 z7 [- a! F15.【选看】Numpy实战BP神经网络
6 f' m3 W, c8 a2 R- X E课时166 权值的表示.mp4
% f0 w. x( F& I" v* \课时167 多层感知机的实现.mp4
+ e, M& b6 S* \% g v/ ?课时168 BP神经网络前向传播.mp4# `8 d2 t7 P8 x& T, {
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
; h" }9 P( w2 c/ J5 f0 O5 h6 j课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
% d. D: [* D& ?2 v. d课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4 n: Z! a8 p5 S) h0 A* r
课时172 多层感知机的训练.mp4
8 a- Z5 {- f2 a) L8 j1 k课时173 多层感知机的测试.mp4% z0 h/ N3 v( \2 D
课时174 实战小结.mp4
' \2 \: d5 Z2 ~8 X' n深度学习与TF-PPT和代码.rar! K, ?2 T5 L9 x; ?
8 e6 u. s# L( p! w* m( W( {: Q) u〖下载地址〗7 j9 m' E; D- y; L3 ^4 H
6 b& ^# h I' U% @% e
0 \5 G6 @, U. z5 p- {: _ K+ k' \
, G1 I7 @1 }; |----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------- G; {# ^' a( u1 A
9 Z' \+ D" P/ W〖下载地址失效反馈〗
0 ?- R6 f3 M, {; u# P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+ n2 f5 N5 Y% `2 d
0 u( y0 m7 G5 w〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
' c, O2 o; z, H1 W# C8 p6 F) ?2 v+ A! E全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html2 q6 x/ P: T2 f0 S) C! W$ g
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。' V3 C x$ {3 @+ |) i! {8 V
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