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。
0 I/ Q3 b4 ]+ t3 c2. 实用主导，简单高效
% z  G( Q+ j# g, o' 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
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
% q  T3 q  e0 ^, S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。
. t/ }9 B% V8 {& i+ x
〖课程目录〗
' f5 C  ^  K- h01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
1 C9 L( a) m$ o课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
8 K4 J6 i( r! `: o# W课时3 开发环境安装-1.mp4
  I% W  |& P: T; v" ?课时4 开发环境安装-2.mp4
- w! X/ Q( A* k
02.【选看】开发环境全程实录
7 C6 s1 `% J) N( r: p8 I0 E& R课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
9 Y: J1 Z/ i/ h# O: f) G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
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
8 N2 G- E# Y4 V/ U
03.回归问题
8 G8 u0 e- e9 C2 a" T课时11 线性回归-1.mp4
: a7 F8 O% j1 C# F. @1 V2 ?1 _: t  \课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
# n" ?+ o$ a9 Q课时14 回归问题实战-2.mp4
课时15 手写数字问题-1.mp4
! ^$ E3 }7 T% Z6 V0 T# i- o" ^: t课时16 手写数字问题-2.mp4
$ u3 M- ^* j/ g. a- a7 n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

04.Tensorflow 2基础操作
6 ^. y+ `9 ~8 w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
% g2 E& e. F# |3 Y' v0 @课时23 创建Tensor-2.mp4
, s8 \- t$ d5 z" W8 k, `. T7 z课时24 创建Tensor-3.mp4
3 z7 m7 G$ Q: b0 U4 ?0 y课时25 索引与切片-1.mp4
3 z/ \- w2 Y7 G( D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
课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
, p' ]' T7 X4 R' f1 _% P课时32 维度变换-3.mp4
2 K, q8 y& y9 \) B2 {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
- c. H9 `" k; w6 B0 ^  [课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
2 n4 m2 B7 r3 u! e) ]课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
  W: }0 H3 s4 W+ s) W# i  Q课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
2 p8 p' e2 s3 N" X  R# F5 o' y课时42 张量排序-1.mp4
* h! k7 _$ k8 C1 H; k( h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
6 m) _  V4 s4 }* N+ T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
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
6 P/ s% H8 [2 M! F# [4 m课时51 数据加载-3.mp4
$ j0 G0 ?4 W; C: c: k! V9 v课时52 测试（张量）实战.mp4
& z: R# S4 v& f' P3 s6 @4 _课时53 全连接层-1.mp4
9 \. W) X. I* V7 B9 A0 l课时54 全连接层-2.mp4
# l$ e* R! H' T% @# C课时55 输出方式.mp4
4 J1 F- C) ~3 m" M课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
4 j, K' A1 g5 B' q+ |1 [  V5 {) @课时58 误差计算-3.mp4
2 F5 S' |( c) |# {! G
07 随机梯度下降
7 y) k9 g+ @2 T$ U( X+ |课时59 梯度下降-简介-1.mp4
; B  J. _5 B. n3 L2 g9 r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
. f  B' x% a1 |# d, ~9 \1 j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
' X+ U( I, @  _/ Y# }: r' K课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
7 T% s% T8 Y  b9 L% D6 v! ~( S4 K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
. c7 j8 K$ e8 ]& m! X课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
+ ?" N% A( D/ M3 L课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
- z# M7 n2 x( I! r$ \% _课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

3 o( U9 ?+ w% U, b/ A$ a- @08.Keras高层接口
6 K/ K3 I* g# g, q* h9 {: q+ C课时76 Keras高层API-1.mp4
7 I, w  @2 ^. O. o  o9 l# h/ k课时77 Keras高层API-2.mp4
( D+ {$ \' E0 k; X课时78 Keras高层API-3.mp4
+ G2 B  M8 p6 o4 ]; T课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
* @/ n' c$ w% ^3 {- V  P' g7 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
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

$ @* S& o: ]0 o) R, S4 I8 r09.过拟合
* \, k) W" s: V+ `* R* A' \课时85 过拟合与欠拟合.mp4
) Y  d  ]' R( f; U课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
4 {6 G3 q7 v4 t# R6 c# {9 a* H2 g课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
0 q  T3 a0 M; H4 p; q课时91 什么是卷积-1.mp4
" N) K& W! h( H7 t9 S; W! ^课时92 什么是卷积-2.mp4
- L; U1 Z5 c8 p5 j课时93 什么是卷积-3.mp4
' r. o, q0 x# v+ q2 [" o4 z) a课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
( r: y: i) A0 f# ^' E+ t/ ^" W课时96 卷积神经网络-2.mp4
' ~; @' J% S( d/ I9 O7 H课时97 卷积神经网络-3.mp4
8 S8 m2 [3 o, y5 ^: E0 n) k* @" d6 v* S课时98 卷积神经网络-4.mp4
" u! L- Z5 e8 G课时99 池化与采样.mp4
/ {! _0 z" i5 C$ h
0 |% R8 U9 C3 O, d& G10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
5 _- L3 I3 D) M课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
& H3 a/ e0 {5 p, Q" }课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
) u  k3 \% m! H) I" @' {+ s" E$ |课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
) o8 _* A' X1 ^* ^4 H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
; @) U4 F1 G4 `" F3 b课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
. Y8 U( x3 U- ?5 g2 S- G9 J" E5 A课时113 ResNet实战-4.mp4

/ y/ L; P5 s5 g- ]11.循环神经网络RNN
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
+ d% _4 \7 R% D! M课时117 循环神经网络层-2.mp4
- T& Q# x% \; ^0 w" a# t课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
* V; [" F$ z  H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
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
6 E# a# T& T' f* A课时126 LSTM-1.mp4
  t6 g8 I) Q$ Y, |/ \& V课时127 LSTM-2.mp4
2 h! Z3 ~+ k4 X' a0 R0 n8 u课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
6 w1 T: M  Q4 t, B8 q+ l) I
12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
. i. d& s; o5 L6 j4 s3 G$ j课时131 Auto-Encoders原理.mp4
) J# y# q# Q) ^: c( v5 e/ f" M6 u课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
1 ^7 c* q( x8 T; ?9 f4 u课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
2 S* C0 Y9 B5 V0 a  m' [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
& p2 j# f' h- w: {# G, A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
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
; e1 B! V+ t& r( w课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
- _  q% o9 p# g& q: n2 s& Z; n
7 A2 Q/ N2 G4 I  U" g; N13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
- b! T; d+ h+ e! u2 I* m. a课时144 画家的成长历程.mp4
+ }' Z* n8 {& Z: b% U6 ]% g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
9 k- g% R! c4 S6 M2 u; U& T4 Y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
课时152 GAN实战-2.mp4
8 \, V. l0 A2 k3 I: X  F' x3 g" r课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
2 ~; M- i1 s1 ?; d- S5 p8 Y课时155 GAN实战-5.mp4
5 C: w8 k6 e7 ^! V* A课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
# {4 u8 W  l* z. O2 |; Y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
' e; R% _' X0 C( M* X5 g5 |8 O  m9 R: O" G课时163 人工智能低谷.mp4
, i2 }/ E: T3 ~课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4
) T8 Q* Q! ?6 z1 t' z1 U
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
; w8 Q6 ~* E, M! j" ^: {课时166 权值的表示.mp4
课时167 多层感知机的实现.mp4
/ j* n$ I! o/ G4 _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
; d: B0 v8 w# ]* b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
+ H# \! d; \  p9 B# h# O课时172 多层感知机的训练.mp4
; m- k' B/ y1 m课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
( N; Z( X5 q1 l; ^深度学习与TF-PPT和代码.rar

8 G0 ^% f7 a( p) R〖下载地址〗
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8 S# C* M% V- I
) Z# ^8 H# F) U$ L3 J$ z
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* J$ c6 R3 l+ x" h/ j. L
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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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