深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
. \# T4 @8 \$ C- O3 @; x) n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+ `: u* I+ t, i7 C9 Q- n0 w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
% @8 v4 j4 h7 I3 {0 ], j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。
. G% Y$ B9 @' Q0 N! ]6 v
〖课程目录〗
8 ~- n6 u/ g) [4 h& {01.深度学习初见
2 y7 j. R* {) d1 L+ p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
课时4 开发环境安装-2.mp4
- u8 f' v8 [$ \; N3 y7 w& c
6 z" G3 y. n# L6 n0 A02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
. o1 b( N/ A2 S课时5 win10平台实录-1.mp4
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
% E: ~' m( m5 d, a课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
) R( [* s" n: Q9 M1 A1 y3 l
03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
% `9 G# a; T. s7 M; A% t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
5 e6 l; O6 ?6 f+ p/ A- I课时15 手写数字问题-1.mp4
! ^. q% J( }* L课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
. N/ Q- B! m1 F( S9 L& r3 x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
2 w/ v& v0 o  a2 \# x+ R7 ?) o课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
  a. i+ d) s# ^6 z课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
% h- B& r' d$ ?: t5 }1 Q  z1 P课时25 索引与切片-1.mp4
7 t" j9 |7 x% H2 R课时26 索引与切片-2.mp4
4 j  i) L2 q6 N课时27 索引与切片-3.mp4
  x& B7 U2 f( D0 w# _/ Z3 f课时28 索引与切片-4.mp4
- Q& n6 n4 i0 A7 T! ]5 P3 ]$ X; D课时29 索引与切片-5.mp4
" `$ Y. l  `" u: R# |6 |8 n! f. i& D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
- _# Z9 [. V- U课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
& D7 x& f! a0 M9 k; O课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
6 o  N8 Q/ w1 u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
; v& c2 z% e: X5 \& R, O3 v7 ?/ D课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

# z2 P1 d) ~. j05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
2 U& |5 d9 M! n# K7 V2 r课时42 张量排序-1.mp4
3 x3 O  }* R9 A; ~" K* S课时43 张量排序-2.mp4
! D1 m5 ?2 a9 B* X5 e课时44 填充与复制.mp4
9 M( B; `9 {3 S课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
2 ?, G+ y1 Y& F* u/ B: M" d/ H7 H课时48 高阶操作-2.mp4

  G6 a' Z4 h! U* P' @' \06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
& m6 f% X, _3 m  d# B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
8 h" r+ {, H* G+ `  g课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
" H7 S; t: S/ j! m" S5 p- l课时57 误差计算-2.mp4
4 f% P: B) ~' p" P; R课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
& g1 e8 y4 O! ^+ W2 b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
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
课时67 链式法则.mp4
' `/ z4 G  r. t! P. H- s课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
) l# I% r2 c& G  X课时70 函数优化实战.mp4
! b; u3 e: Z0 R: O: r5 k0 ^! p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
5 D! ~6 a* e2 U  B8 I% \, l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

08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
' g/ \* z7 g9 k课时78 Keras高层API-3.mp4
; S( I; ~. c. U5 r课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
  K9 B& r; o  H; `9 m$ }  X) A7 D& y课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
  v3 e3 b, |$ S4 W! `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

7 a- A; M/ |, L& V& v3 X: \: b09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
$ z: r" B& Q. C& P. ?* Z8 k% ?课时86 交叉验证-1.mp4
+ a8 L; Q& ?/ Y9 }( M课时87 交叉验证-2.mp4
6 [9 f- N' e* G9 Q( q课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
! T) U7 S6 d: n1 v6 }8 V% T课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
+ ?( a; g. E) A( {9 H" ?2 o课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
7 P) h- ?, ?( \* @9 w课时94 什么是卷积-4.mp4
8 l; e# y: J6 {# z$ r3 f8 A) s/ z5 @课时95 卷积神经网络-1.mp4
) i* Y) Y% O# U2 Z1 z" d课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
% s: q+ p, L1 S+ b# E; j课时98 卷积神经网络-4.mp4
& R* h0 G7 K, A3 Z& w, b& _: O课时99 池化与采样.mp4
( N/ }! K" g  H) [. @, M/ w
10.卷积神经网络
8 j9 E0 u* U3 S6 C! O% A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
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
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
  H0 {, I; c4 o课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
, M0 W( @  b6 W! e4 t0 y  T. M课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
. X7 q2 |9 K0 M* h5 @) Z7 S) F* x7 m% U课时113 ResNet实战-4.mp4

  `" J# G$ h, V) _0 x5 b3 E' y11.循环神经网络RNN
) [+ J, O) v( q! D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
7 P5 a; y0 e, k& M" v0 [) V1 |( t' f5 @+ U0 N课时119 RNNCell使用-2.mp4
. B; |+ P2 @8 e6 |9 R- V; Z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
7 c; g$ T9 h# J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
2 D% w& e$ @& R; N: Y: i课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
5 Q( d6 v) R- V. q9 ]) Y课时127 LSTM-2.mp4
% ^7 e" _* z4 l. m' @课时128 LSTM实战.mp4
4 q8 T& f; i; e4 N/ `课时129 GRU原理与实战.mp4

12.自编码器Auto-Encoders
* N5 {* T+ a$ ^1 B# L0 T4 e课时130 无监督学习.mp4
1 i: |) \. X9 R' r4 U课时131 Auto-Encoders原理.mp4
" }9 c5 C* Q. L) G6 b课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
9 l) N' r% H* ~+ d! 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
8 u3 f) X9 C9 s( Z) h! x' D课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
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
! X& e* J7 S9 w. |
13.对抗生成网络GAN
! X7 h+ _+ E" E: Z( [# @4 A课时143 数据的分布.mp4
& v( i1 N8 n8 r0 N' |2 Z! D+ A课时144 画家的成长历程.mp4
0 C: Q6 u3 s0 |+ n! _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
课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
  j* w. p% D7 m课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
( F% G4 _: t0 h! v9 Y# D$ D( J课时155 GAN实战-5.mp4
/ j3 _5 C0 ^# F' W课时156 GAN实战-6.mp4
+ ^% V" O6 U( U+ c9 [5 `" A课时157 WGAN实战-1.mp4
# F" F" c9 Y; E课时158 WGAN实战-2.mp4

7 w/ W( `! f& H, n14.【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
; r; j: p* Z9 s! _/ _# l课时161 BP神经网络.mp4
3 h4 T+ {2 }6 a% @8 k9 t课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
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

' m* i: X$ E/ `15.【选看】Numpy实战BP神经网络
6 a# U3 {7 D4 t2 O课时166 权值的表示.mp4
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
# y1 D4 F3 g8 r课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
% \5 h+ p3 g' e; K* S# y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
% d: _8 @" V, _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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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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