深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖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。
" }% f& ~$ t. G2 h2. 实用主导，简单高效
( k. ?0 E! V% N- }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%。
( |5 `) E* i( F' D0 C& m8 o- g3. 案例为师，实战护航
9 x, Z% x9 q5 s3 ]) |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
/ _/ ~% \' i  X) ^8 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。
) G8 Z" Z+ L1 r- Q
" V1 x5 q9 I$ Y; @& y〖课程目录〗
01.深度学习初见
* d6 `0 f+ o$ _* P5 G, l课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
! I( k7 j7 f5 z1 T% z5 g课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
课时3 开发环境安装-1.mp4
+ I  n. _$ @8 j5 R7 X& U* N1 [! t课时4 开发环境安装-2.mp4

6 H2 c% [9 M9 l/ ^02.【选看】开发环境全程实录
) r$ g: H' g0 d8 z. u% k* w课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
- [% S4 p% e6 l+ a' b9 O9 z课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
* |( }' C# L. @7 ?0 Q* s, L课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
6 ^! K; w" y% ]8 i/ O. }1 E课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
* X2 l7 G  F- K5 `课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

. n( m; I8 w  n5 O03.回归问题
  r7 p0 b( W4 }% Y% p: R5 F4 l) b课时11 线性回归-1.mp4
3 w4 ~5 G, U; P' v课时12 线性回归-2.mp4
( V3 W6 t- H1 n6 P- A; i& g# V9 Y课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
$ ~; K& a# D  R  ^* H课时15 手写数字问题-1.mp4
9 a% |& G2 L7 Z) B' {  }: w# g0 ]; l2 r课时16 手写数字问题-2.mp4
, z0 f6 o8 ?5 f: z0 c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

' h  z2 j3 w% J+ g3 g04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
5 Y# [, v$ m+ w3 D# Z9 ^0 M- c4 t课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
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
课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
, k; F% S2 G+ X$ ~) B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
) o& `7 y( y, F1 n8 v$ h, v课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
. \+ J/ E& _- a( _课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
& `5 [# M- s* `% E* L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
. h* Q9 U) X) a+ W" c2 t课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

8 z  P( e6 @" T  y7 O05.tensorflow 2高阶操作
! A; y$ Z+ G7 @0 L$ H0 @课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
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
% W+ b* K$ q, Y$ }$ V课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
3 E' A' f; _4 ]; ^课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4

06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
4 A7 ^; }' J# w) K0 g' Y  i课时50 数据加载-2.mp4
' v5 e4 m8 I3 W* q$ Y5 \0 P* f2 ~6 k: z课时51 数据加载-3.mp4
0 A4 ^( R, r7 f! ]" d7 u+ f4 c课时52 测试（张量）实战.mp4
# j# o# h! T+ E; Q% V) x/ X课时53 全连接层-1.mp4
5 {" x0 K7 F0 g  d课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
& G1 n. V: O/ E/ Y( a1 M7 X课时56 误差计算-1.mp4
* t% `9 S0 ^! w# I. ~课时57 误差计算-2.mp4
. H& V6 J! I' Y$ G1 O  @6 W课时58 误差计算-3.mp4

, U2 Y: J, M: i7 E' I) j5 {07 随机梯度下降
$ H: l& c$ q" Z1 P/ }; d  Q9 n0 L课时59 梯度下降-简介-1.mp4
5 y+ v" n1 a% E3 h( J9 w* ~' @课时60 梯度下降-简介-2.mp4
) O8 Y- Z+ n$ d课时61 常见函数的梯度.mp4
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
; X1 J; i/ W: ]& n课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
课时65 单输出感知机梯度.mp4
+ h) v3 d+ [( L" V8 t! i4 M5 f# F# |课时66 多输出感知机梯度.mp4
! M: ~& t( a+ _4 Q/ Q/ _% e课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
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
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
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
$ f2 N$ n- F8 v3 F课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
% J1 X! W# Z; s* d& K. L课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
% `) Z( {: d- @! ]课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
2 G+ A; X4 `. Y4 [! {: N0 O课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
% e5 x) l" U2 B' r; O课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
2 r& W( B* d& v: I; P课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
/ g3 @6 {$ ~+ r  u- B; l课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
4 M% m2 @* E* g7 [# w2 p4 X! Q; G课时87 交叉验证-2.mp4
; u$ |8 u3 M% T+ \  o课时88 regulation.mp4
+ D# W1 O! G: X, F* E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
7 y' U8 P9 m0 u+ L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
课时95 卷积神经网络-1.mp4
0 p( Y, K. b- H" c课时96 卷积神经网络-2.mp4
5 G) Z. d$ H% B' V0 F! I" z课时97 卷积神经网络-3.mp4
' Y2 L5 g4 v8 _  Q$ i9 N课时98 卷积神经网络-4.mp4
" F" v  w7 X& F: ]! Z- \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
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
, J7 O  n: }# h7 g课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
; Z+ i9 y+ E( N( |8 c+ i% C. G课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
" w- z+ E* Q( }1 m$ G课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
- a/ l: o9 e7 _2 w; h6 C7 b/ o5 T课时110 ResNet实战-1.mp4
1 }. z* T/ ]+ g7 u+ `1 {7 r/ t课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
- X1 z2 k. w  f- H/ \' i+ r课时113 ResNet实战-4.mp4
6 y, k& U1 v/ z8 A
3 x5 x+ J* z. U6 h11.循环神经网络RNN
, y* ~) i- a  X/ K1 f课时114 序列表示方法-1.mp4
课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
8 c8 J- o2 G8 M2 ^课时117 循环神经网络层-2.mp4
. [, @( k$ ^9 G0 N+ Q3 b! X课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
3 G* }& U4 J3 F, P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
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
# ^& J$ n3 k; J* i, j- c: r课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
% n/ z- U) M; o, ^1 f4 }( E课时129 GRU原理与实战.mp4
$ Y0 [* b: c  S& b' Y2 L4 I, j( O+ F. A
12.自编码器Auto-Encoders
; t6 _* H6 ~$ p; {) O4 z/ O课时130 无监督学习.mp4
& V7 A/ V/ I& O: q4 ?( H/ e. @) s课时131 Auto-Encoders原理.mp4
. x' Z! g; D8 \6 o9 q5 a课时132 Auto-Encoders变种.mp4
* H  @/ S5 R% a课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
$ w9 g) H9 S) S# J& L课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
2 F) E% Y+ d& l3 x: k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
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
' I/ |. |$ [' w课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
& v3 K0 Q( D: N6 T: I6 x课时140 VAE实战-创建网络.mp4
) K! o# z$ ^+ g, k+ `- j9 Z课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
3 o9 D/ r3 {1 ]
* h& e; \0 n/ l5 h' h13.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
# n9 f4 n5 z* |+ ?. H/ b6 |4 Q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
课时148 JS散度的缺陷.mp4
% R! m% d; v7 m4 _% l! H$ @( N课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
$ Y  T4 U' N  q: z$ G4 Y7 x9 S课时151 GAN实战-1.mp4
5 K6 M8 u8 {4 e# h: c课时152 GAN实战-2.mp4
$ V" @: [' B" N6 r7 M课时153 GAN实战-3.mp4
; p5 o) ^! t  w  `5 U6 ~, `课时154 GAN实战-4.mp4
- k/ o! m3 ?% I3 g, L课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
# ^/ H5 V0 Y  V# \# W& n! C课时158 WGAN实战-2.mp4
  |6 t% b( w+ X" w4 j
14.【选看】人工智能发展简史
; I0 F& p. {8 {& l课时159 生物神经元结构.mp4
  G4 \7 ]% c  _- e/ G7 z% x课时160 感知机的提出.mp4
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
5 g  k$ \! v! W) j2 V2 x课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4
9 I; `. O7 `1 V5 k  n$ V
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
# C; _' K7 X6 ~/ ~) O$ k! C8 v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
6 u* Z& W1 }0 J8 m. _课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
/ M5 q. H, z" ~( d7 o# }% |8 G课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
6 E7 a, i- X' n+ P! p7 [课时172 多层感知机的训练.mp4
2 U' |! X: Q) z. r7 R( k课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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& O  T) L& Y6 t( J0 z9 rmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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