深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
6 _) D& U) `; g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
9 U2 q; E. k& O2 a: }# E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
) c+ l9 q5 G( @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; Y+ m. \" F. \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。
  a0 p( B, M" g! d9 z& z( m3 ^! |
〖课程目录〗
01.深度学习初见
' e' a' \' k& l' Y/ f( [( L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
) y6 ^; E7 e# H/ H; d5 k2 W课时4 开发环境安装-2.mp4
3 X% l" x3 X. }. X5 |
  i4 x/ @: m8 h02.【选看】开发环境全程实录
# O: u/ a/ I6 }: I: D课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
6 [4 O% G- g# e$ d0 Q8 x. [" j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
1 a% ~2 m% O0 s! u8 }) n课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
; }1 G% i% f* F7 K4 b
03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
5 q$ w/ y7 z3 e! |- D& a& L课时12 线性回归-2.mp4
, P* ~/ J+ J% p课时13 回归问题实战-1.mp4
. n, N9 }9 Y3 i, d+ k3 D课时14 回归问题实战-2.mp4
5 t: @5 m' ]6 E  \; j, E2 `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
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

3 U- J8 W7 Q- R04.Tensorflow 2基础操作
: L! Z- r% x. D课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
. i+ j) y3 z: o. J# ]% H1 q1 `) ?课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
9 Y7 F. f0 X- Y* x1 J! e2 x7 ]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
课时28 索引与切片-4.mp4
+ u! u# U( c. @+ i: t5 G课时29 索引与切片-5.mp4
8 ^+ u) J  Z+ ^课时30 维度变换-1.mp4
# x1 k5 a: k4 z6 ?. g5 u课时31 维度变换-2.mp4
- M& q' W( M1 e3 L课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
) j) O1 ?# `$ h/ C7 v! Q: h课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
5 Y# m/ H9 `/ S$ k1 v课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
4 \& U7 ], g3 O. P课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
: }+ @  ]# b; S1 C: f7 }! m课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
" N3 Q3 d  P9 }' v
05.tensorflow 2高阶操作
( Z/ O) [) ]/ F& X( x- w课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
+ b- N) R: j+ m: ^( K& h2 x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
% n1 A. H9 m* q7 X  \课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
7 ]6 Y! r: }: r, i  W, o课时47 高阶操作-1.mp4
) N& f! t+ @4 n( c. G9 r课时48 高阶操作-2.mp4
6 [  e* N4 R- t% g) x/ q; V
3 s2 w4 q$ h. }. M5 K$ [06 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
  U+ }$ T& D0 S5 A7 q课时51 数据加载-3.mp4
+ S4 K: g( S, J1 r9 T课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
' j3 o/ U( Q+ s* |. [/ J! J课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
1 o, ?/ m: I8 N) j课时56 误差计算-1.mp4
: ]+ U! h: q8 ]* r  `/ ~" t课时57 误差计算-2.mp4
; ?7 q/ d: M' _; N课时58 误差计算-3.mp4
, g. U: t1 u1 z( }5 @2 V
07 随机梯度下降
/ F! ?  C# w' H8 `* O/ \1 A课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
; s: m. q( U& ~8 k' n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
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
课时66 多输出感知机梯度.mp4
  J- W  u; o2 s/ D% c" I1 u课时67 链式法则.mp4
$ o6 \/ f4 O& r课时68 反向传播算法-1.mp4
' C3 p* d6 N4 f8 w9 x% `. }课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
* Q6 i/ Q- ~' i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
, Z/ x2 K& @$ h9 L* a6 o: b& F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
; b& G* t: i4 `) s' \8 ]
08.Keras高层接口
+ A) ^2 p4 Q' B( L) g课时76 Keras高层API-1.mp4
8 A3 m% a% X9 h& V( v. k  p课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
% ?* U% q* g4 R3 w; ^" U课时79 自定义层或网络-1.mp4
( ?) f+ s# u  \7 R课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
$ h! E  ^, e' K  r课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
, Y* d4 }' {8 j( q0 @课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

1 [# v0 M6 @% Z$ E* Q09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
; S% F/ M! `- y2 ~$ l6 K# Y  U课时86 交叉验证-1.mp4
  g. ?' V, t4 @' [# P1 e6 n- V课时87 交叉验证-2.mp4
5 G2 I, y0 g( u, I# a课时88 regulation.mp4
2 v" I' q: P; f# ^5 Y课时89 动量与学习率.mp4
1 e8 h4 z; |2 L  w. f6 _& q( t2 s课时90 early stopping和dropout.mp4
  Y& v5 j# b* j& m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
# j% m. N: n- z1 L! R课时95 卷积神经网络-1.mp4
; b  J( m$ _2 R! M. }课时96 卷积神经网络-2.mp4
; w" j/ e" h! R# _; C4 ^课时97 卷积神经网络-3.mp4
/ P* Q- J7 H% n$ j) _: e! N课时98 卷积神经网络-4.mp4
8 ^' J' [4 S0 q" e0 ?课时99 池化与采样.mp4
0 }8 ~0 @- [" L  ^1 b4 Q
10.卷积神经网络
  L# Q  Q8 Q/ Q9 C+ V2 X6 s8 X课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
/ f/ K. A% }4 m! b; ~% X; V' I+ N( l1 S课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
/ J- |5 b7 c; l' q" E% B( m" B课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
, z; }; ~" v' v' M# }课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
课时106 BatchNorm.mp4
( t8 l7 E$ \" M- N课时107 BatchNorm-2.mp4
; i. w( K4 Y6 x' v2 j课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
) ?, F# v1 w5 S% O( f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

11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
5 V  _0 Z# _5 ?& t1 p0 r' c  {课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
1 m3 [: I8 M- H& t7 B/ M课时117 循环神经网络层-2.mp4
; G1 G. C+ ]$ w! |0 J  c课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
' \  t  D: s0 h& i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
: C; f) `. g$ ^: [. W& m3 E7 n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
课时126 LSTM-1.mp4
' V" o. y# d: G6 l- k课时127 LSTM-2.mp4
1 F' t$ h/ d( c" C课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4

( r3 F- `$ g, m( w! ~12.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
+ h$ F0 W$ D* M课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
. x+ X5 B  V0 T9 M6 ^3 n7 g$ R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
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
0 u5 \6 e( L+ v  l课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
  `" c8 O6 [9 J! }. d7 H; E9 c课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
, N2 P# A1 L1 w8 T
) _4 M* \8 ?! ^9 N4 E" ^13.对抗生成网络GAN
! Y& x" o" X3 f0 q" W; a4 _课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
- {' H- W. x6 R3 W6 E' w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
6 L1 C: R0 V  c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
* c; e5 v- ~7 j0 L# p课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
! S* d- s7 ~  R& q- s课时153 GAN实战-3.mp4
- {0 x4 Q7 c6 D% ?课时154 GAN实战-4.mp4
  r( G( c' E1 v5 A# `( k) F5 m课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
. ?1 h5 L9 N4 t# P1 P" q. m! F课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4
+ G' Q3 W$ M5 Y9 v; z2 G8 s( u& x- W
14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
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
% M$ ~/ L& \( y7 j7 {课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

1 c, M$ g) o) E15.【选看】Numpy实战BP神经网络
# d" v  ]+ f) ^# l课时166 权值的表示.mp4
0 j) b0 l/ K( o! ^课时167 多层感知机的实现.mp4
3 E' y9 R4 T6 z' Z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
7 |0 F! s" m9 ~$ n9 y课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
$ S' b1 ]" K: m. J课时172 多层感知机的训练.mp4
- j8 @# y: b! ]  q2 o3 Z课时173 多层感知机的测试.mp4
6 M0 y2 B! S/ o. u  T课时174 实战小结.mp4
深度学习与TF-PPT和代码.rar

  O5 Z8 \- H5 G# N〖下载地址〗
& e1 \6 j" K# @+ @) y' `' e

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9 V) X0 C! f# f$ J+ n- s4 d! h$ N) {1 l〖下载地址失效反馈〗
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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