深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
# @5 P# I/ T/ n7 b1. 通俗易懂，快速入门
  b. m" P+ e+ i6 u3 Y( U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
% L! l/ r' X" b2 c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%。
) H) f) g/ w2 ?$ ^9 O- O2 P3. 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。
- P- d; V. A% z, F0 L
〖课程目录〗
/ q+ V# @' K% _' I6 M9 K01.深度学习初见
" I/ D( w/ S  F/ y7 X- j8 {课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
  j7 \3 o% d, v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
( ~* r: R/ c# I) v/ M; J# `
02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
: F4 \6 C6 E2 s: U  z课时6 win10平台实录-2.mp4
7 Y# y, P  X/ d' ?课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
# u" G& x# v1 h. X, R1 ~课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
+ O0 D! s2 g& ]8 \课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

03.回归问题
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
" M% V- H8 u! J+ R9 G( R6 P8 G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
$ d) j! C9 Q3 d6 a5 g8 F7 G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

04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
* N9 r4 [" i, B) {1 r2 ^  n课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
, r) W. ~6 Z8 D5 R7 [5 v课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
0 q+ d7 K  D8 b! F+ o' ^9 {课时25 索引与切片-1.mp4
) J" N$ F+ f! B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
) U# k8 ]) s4 D$ [9 M课时30 维度变换-1.mp4
& y. {* T1 q' u, }课时31 维度变换-2.mp4
' n: @3 v: }$ I/ A; P, \课时32 维度变换-3.mp4
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
0 Y% M; M# Z$ I; A$ 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
1 w! m) t/ ^3 ?" t/ p, O课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
- H8 k; ]3 G! i: x( c! q8 H课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
, K- C: R4 v/ Z) f4 Y* D课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
+ p2 s& i, k  ~6 f3 Z9 v课时44 填充与复制.mp4
- M$ [4 N  U# I( i' z课时45 张量限幅-1.mp4
8 C1 }4 |* [. b; ^6 }5 x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

06 神经网络与全连接层
# \; N, a! ]) {* [/ B5 o9 H课时49 数据加载-1.mp4
7 K  V6 @. d( q# u5 m0 I课时50 数据加载-2.mp4
) ~5 e2 G1 N! H% B0 e课时51 数据加载-3.mp4
) p8 ?$ o* h0 s& a- h, o( ~课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
2 Z/ }0 V6 t. z7 @) ^2 _课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
1 Y! ?/ v' r& Y7 q+ ?  s课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
0 }0 d) ^6 h% y# W+ ~* }课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
( H: @& u8 j* B+ J" c1 D( p7 \" d课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
- t# p% y8 M  ?7 c# X- V  w2 N4 Y7 B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
$ [- k7 g* [; [- ~- M课时67 链式法则.mp4
. J& a: G  u9 O+ ?' H% o- z# ^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
+ Y6 l4 S% v( ?4 B9 M课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
1 n! X# i$ P2 ?7 s! H  n1 |7 A课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
6 m, x- p/ J2 W- g  r课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
5 f0 R5 X7 b8 x- U课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

% y+ O1 P3 |8 Y7 L; q7 Y" ~08.Keras高层接口
: H( ^. I# c1 s' b; e. J4 Y课时76 Keras高层API-1.mp4
/ r3 T! d, d; P6 t1 f3 K! V0 j课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
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
5 U3 B; b4 X$ l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
& O1 |+ `# z$ X+ b  |, k2 k8 v
5 [; r; S# u( [) R( t* {7 z9 z4 P09.过拟合
  r3 n% _1 F: o课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
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
: ~8 i" V1 g3 ^& A, s, _课时92 什么是卷积-2.mp4
) [* v# y, U, Q- U课时93 什么是卷积-3.mp4
1 Q9 T" f. S; g课时94 什么是卷积-4.mp4
- D; w0 h/ F8 ?7 z: R课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
, A$ z* L/ d1 j0 ]课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
. D; ?9 M* J& N. G  d* {+ ^# R课时99 池化与采样.mp4

/ ~8 S* u$ v3 z9 ^( f) [10.卷积神经网络
+ e9 ^9 q! q2 `6 j, _课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
4 a. K5 U' w* H2 j% [课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
0 L  c5 Z! N9 }* E课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
" K8 t. }+ J! G8 a1 l; ^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
/ k5 o2 U) ^0 P( b; L课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
% w+ o+ X8 p' }9 W课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
2 F# u) j' j1 s- Q2 p# h课时110 ResNet实战-1.mp4
" m6 C% T+ O- ?3 g3 V% y课时111 ResNet实战-2.mp4
. g! F7 j: U$ c7 N' S课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

" @" Y4 B5 s. w8 t" t! o6 E7 _11.循环神经网络RNN
# c  x9 X! X! h0 p9 V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
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
) B' G' }+ \0 e, \) c* B课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
* T6 V9 m: C0 j+ M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
5 |: x! `$ U4 {8 X5 D% T$ m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
! a) K' }( F( j  i课时129 GRU原理与实战.mp4

. u$ \2 Z! o- f; _4 s/ b/ `12.自编码器Auto-Encoders
, ~# n/ I5 I' v# h2 h课时130 无监督学习.mp4
% m: X. {6 ~: B  e3 W课时131 Auto-Encoders原理.mp4
( K/ E9 I: j% w+ ^- f( U% G: C课时132 Auto-Encoders变种.mp4
9 a7 m. M7 r! X. O# T! B课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
6 a0 ~, L. C& E" [9 j  P课时135 Reparameterization Trick.mp4
3 }' D3 U' I9 |5 Q6 T* l, X1 X1 ?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
$ d- O  V6 e6 H课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
  e5 ^6 Y* {- p- K+ Z  v4 P课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

13.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
课时145 GAN原理.mp4
9 o+ }5 \$ E$ t5 _  E3 b3 Q# o课时146 纳什均衡-D.mp4
  k: A1 L& x. E7 q课时147 纳什均衡-G.mp4
4 a/ n! K4 I3 n, C% I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
0 Q# j; W7 x( z4 i8 u8 l课时151 GAN实战-1.mp4
  e: k% \1 G& m# Q- R3 e课时152 GAN实战-2.mp4
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
% X+ H8 f7 x# H  y
14.【选看】人工智能发展简史
6 d; S" t# b1 I, ^! M& K2 M/ K课时159 生物神经元结构.mp4
4 e& ~7 m, y& f课时160 感知机的提出.mp4
# ?9 }2 H3 ?1 V, S课时161 BP神经网络.mp4
! I1 [# N( h6 L6 @9 L/ ^  ~课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
+ u5 I* k4 S% z: p( R1 R- j1 Y课时163 人工智能低谷.mp4
: y' R8 U# I( B  c) s$ _& r课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

" X# V( g5 U/ S; P7 d9 w2 Z2 l7 T/ e15.【选看】Numpy实战BP神经网络
: e) Y% ]- K4 F8 [1 |课时166 权值的表示.mp4
+ i% q3 N5 B, ~* }6 J# _, t课时167 多层感知机的实现.mp4
7 g. }7 k7 \. Y6 p; \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
" _, W- X' n$ N1 v- F9 |课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
' g+ H. E* z; ]: z7 G; H课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
: N9 m" k$ {! i4 a- O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
; Q" r3 l& u9 x5 B" D
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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