深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
7 Z8 y5 f$ U1 u6 \' y( Z1. 通俗易懂，快速入门
  n8 V8 k* a5 z, x0 D) r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。
) M5 M" K0 O4 Z. M) C2. 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
# N9 V) p7 f5 P$ i. B8 ^/ w5 D- T2 I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。
0 S; W9 H3 I: n& V$ C* P4 Y3 h4 ^5 K
〖课程目录〗
01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
  a0 w) ]6 ^' S/ I9 L3 c课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
$ j* {  T$ J. W- P
3 L# h" M3 b. m# `* T02.【选看】开发环境全程实录
, L: p5 W5 v' h0 z# L! N课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
- G) v) J4 y! U9 w. \( B6 _课时5 win10平台实录-1.mp4
- f& ^* S3 q- @2 _/ c" D& Y课时6 win10平台实录-2.mp4
. P' H, P5 l4 r' K# x课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
. o+ _; u- |' q% S课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
9 }1 `* X9 s: V课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
9 }& L9 L6 V/ |: [5 t* I! G
  R/ I, n" Q8 A% y  [5 |- M6 n, x* H03.回归问题
* p0 V+ z7 F$ |' y& M课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
8 c* w+ ^7 X) D6 Q/ v$ ~8 ~& B课时13 回归问题实战-1.mp4
0 s  {* {+ K/ K* w$ m+ Y8 B课时14 回归问题实战-2.mp4
课时15 手写数字问题-1.mp4
& Y" v' P! Y: _0 e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
0 |& X9 |* z( ^1 V+ P课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

! W* c7 F& k0 `2 n6 n* c  x04.Tensorflow 2基础操作
8 o5 @9 q  N+ L, g! y! V$ D4 b课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
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
% s8 C% e  b: E课时24 创建Tensor-3.mp4
( A( B1 E! [. m% v/ t课时25 索引与切片-1.mp4
6 M6 T) v6 s& o% q1 ~4 T* F2 E课时26 索引与切片-2.mp4
, \3 p$ }+ `3 G: P6 ~% V课时27 索引与切片-3.mp4
课时28 索引与切片-4.mp4
) g9 z1 g% Q# _4 z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
课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
1 j# Z3 S" @; K4 @8 \& m0 D课时35 数学运算.mp4
2 q! o( }$ u, @课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
* g/ e, {) G5 `/ [6 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
: k0 h8 U6 p2 z课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
% h- @' A5 i/ b! K课时40 合并与分割.mp4
+ I3 f8 `. n' I# F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
课时45 张量限幅-1.mp4
; u. y, @/ }$ ?* b8 G1 f3 X2 W课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
1 C; Q8 w: B8 U8 C4 M课时48 高阶操作-2.mp4
7 S4 p( o2 m/ W! }
06 神经网络与全连接层
# _1 k' F2 v) h( {1 d课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
; n& }4 h3 f& c* P7 c  A; h! K课时55 输出方式.mp4
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
, y* _: o  ^1 C- w# B- i
07 随机梯度下降
3 U8 j2 [( F- v* e2 L; D课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
9 H; B3 M, I: 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
' z1 H5 d* i1 v* g4 d9 z; {4 N( z课时65 单输出感知机梯度.mp4
# r6 E- i6 F/ W* Y9 M课时66 多输出感知机梯度.mp4
! w* [! c+ s/ o7 g% j6 h课时67 链式法则.mp4
; O; W$ @- a* q; O7 e) a9 H课时68 反向传播算法-1.mp4
6 Z7 r6 v. i' x3 W) A# W% n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
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
: O, l( F) Z; Z* X! l
1 k& M) n! q) X" @& q3 M2 n08.Keras高层接口
" E0 h. O* ]* {( n课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
6 _6 |) D8 D/ u课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
. b* h! C8 A) k" B课时81 模型保存与加载.mp4
- P4 ^  b1 u  n/ u9 p( Q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
- @2 K) s6 p7 S- l4 J. n& V6 P6 R# e课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
1 G3 v( R& e% [
: s, y  z. e2 A6 S  a09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
2 T$ G9 A# }! G2 F0 N/ c+ W课时87 交叉验证-2.mp4
- Z/ \1 M1 H( g% P8 U$ k( A课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
; H; {) S) {( r5 S+ C" i" H/ K课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
/ a9 C  e' i* V3 A2 H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
  K7 E  V8 Q  T6 ~, |4 m课时96 卷积神经网络-2.mp4
( H1 W( t3 f3 q- @# ?3 k课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
2 l0 u/ d5 r+ d. a3 D
" O! P# e7 K3 C" W" _6 r+ u5 K6 \10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
" F$ e7 q4 F. G# r课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
$ K4 _5 ^9 E: X5 A4 ]9 ~$ W课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
7 u8 o3 q& k5 U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
8 J' r9 G- q8 _* J) {3 o课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
+ g- q: R$ o$ C& K1 [课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
4 m! X4 X% e  C7 _# v) {课时110 ResNet实战-1.mp4
/ y& S3 R" U& Q$ g3 C4 s" i课时111 ResNet实战-2.mp4
  B/ [, i  L3 @( f# N课时112 ResNet实战-3.mp4
/ l6 I0 c1 K0 B; t* [' Q课时113 ResNet实战-4.mp4

3 U6 P( _! F' R# S9 `) K# @4 x11.循环神经网络RNN
! W) `0 u6 n9 y' W" C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
课时117 循环神经网络层-2.mp4
3 G1 T) l9 @! g1 H8 g" u5 L课时118 RNNCell使用-1.mp4
: w7 M2 @. R* V  T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
% ~% F: q, [6 `: q$ v& _7 J8 q! F课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
, b' |. {* j/ X. v% O6 R+ k* x课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
* b- |" D% Y' e4 n; Q1 E6 ~' ~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
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
: K: d# z5 J  i# O. t课时129 GRU原理与实战.mp4

* V+ [8 j3 @# J5 ^12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
0 v  B) N' s' L4 j6 n  @课时131 Auto-Encoders原理.mp4
$ A8 y/ e# Z, T- o+ u课时132 Auto-Encoders变种.mp4
! G# Z8 w# O  m2 q# W课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
; ^, K+ e$ B2 E; W( O课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
: H7 V* r. b* Q/ K课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
- S. ~' k, J1 [$ x6 c课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
& f! y7 P" V$ @8 F. W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
% g4 Z1 r5 |! b1 v  e; W0 V) q
13.对抗生成网络GAN
" F% u! t& g# r6 e' {课时143 数据的分布.mp4
1 A( K6 ]6 Q3 ~- }# j课时144 画家的成长历程.mp4
$ n7 F$ \+ P$ t3 R# s课时145 GAN原理.mp4
4 M" S: T) X) b课时146 纳什均衡-D.mp4
7 q. u( U5 l: r9 I+ M  A) `4 D课时147 纳什均衡-G.mp4
4 ~+ X2 j# m7 \- S) a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
/ O5 W* K) p( s  E/ v0 D; ~, ?课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
$ q8 U' Y* f0 ?4 L课时153 GAN实战-3.mp4
, C  W5 l$ P# @  [" H, l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
! f) F. s* |) o) R' u课时158 WGAN实战-2.mp4
; [- _: y9 P8 ?, d2 W3 {; i
14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
8 J* W& N% D7 p, T! l5 h课时160 感知机的提出.mp4
; L, C# T! b% d! L0 V+ e6 H9 E课时161 BP神经网络.mp4
/ k2 u7 z" j4 Y% n课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
& r3 z8 |! V! @+ D: v3 ~7 c0 J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
' H, l: d) U2 i3 M- {& ?
9 p( D0 g8 g) n) Z15.【选看】Numpy实战BP神经网络
2 D' Z& R& A3 ?课时166 权值的表示.mp4
7 ~9 h# p' E2 ~+ ?# P4 v课时167 多层感知机的实现.mp4
1 w- K1 m3 B  x( b7 z  M/ @# g# r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
# l4 F0 _4 @$ h# v# D( ~( P! D; P; C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
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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5 C; a4 Z3 @+ _9 }  \

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: V% x, s2 }& l7 u- d# L7 G有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。


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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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