深度学习与TensorFlow 2入门实战

/ {2 S& z9 G& ~) b, W〖课程介绍〗
6 Z+ F* v* D( A, R1. 通俗易懂，快速入门
; p9 H* E  ]" N2 Z" f( z& m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。
. i1 v0 U  z% P2 e2. 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%。
2 N3 l' ?  ]# g1 x5 n( D3. 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。
6 u  S; z9 L9 `4 o. d( O/ e4. 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。

1 Y9 c& N0 e2 y〖课程目录〗
01.深度学习初见
4 x% W3 b: I5 I* T$ o课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
: D" V' A6 `# W; P7 M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

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
, V, a; {$ n$ _2 Q! H5 ~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
$ P) L: j  ~" V) ~" b6 E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
8 d: ^1 O' K  ]9 W  x' s课时12 线性回归-2.mp4
7 \7 Y8 N! f1 M9 T& T+ `; w: S9 I课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
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
( E( @% x1 l7 l6 Z+ l5 o: k
04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
7 z% G. L6 c4 q/ L5 ?课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
4 p1 L9 o0 i: _7 ^+ w& F0 O+ r( E课时22 创建Tensor-1.mp4
7 s$ Y$ p7 P. c' w3 a- Z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
2 o9 O7 _1 _6 ]' M; D4 @课时28 索引与切片-4.mp4
% ^! a2 k$ n. i5 Q- ^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
8 d) U' t/ d. k: w, ]: ~课时34 Broadcasting-2.mp4
* L. w8 i) I+ [/ v课时35 数学运算.mp4
  }; h* h# |3 B& n课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
2 C, l# l0 |/ P5 V( h0 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
; }! ~* F- G$ Q; ?4 w$ ?; h+ `5 k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
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
2 g! p% H$ i  p+ I' O. t# ~课时46 张量限幅-2.mp4
: Y9 K( C/ L" R3 ?6 u课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4
( j+ s5 o6 c/ y8 a1 g9 t9 |; T
" k/ S6 D8 o  K9 @$ P06 神经网络与全连接层
; w( {* w6 P, K# d1 F4 E课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
  r. G$ r3 r# O% \课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
1 L7 R1 \. C! t1 m) D3 y4 Z课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
$ f5 l, o- f$ P& N2 K, y3 t课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
6 b  {) X2 `+ x, N/ O$ a. }- e课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
  a9 B) Z$ c/ S; ~: Q7 N7 z% t; z课时59 梯度下降-简介-1.mp4
  d+ n+ ~' O5 o( o课时60 梯度下降-简介-2.mp4
" L. @" A0 q8 j! \# N  D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
  n  E: _7 a4 U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
0 _1 K- @6 z8 ]1 ~' f& \3 A" N课时66 多输出感知机梯度.mp4
. @5 m- \- p1 w! E5 g, w/ ~课时67 链式法则.mp4
1 L' \9 F5 P$ C% e+ F6 m课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
4 Y) H7 ?) m! l' `; i7 D课时70 函数优化实战.mp4
2 G4 m( L! N$ C; r( R. m% r课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
+ a0 f; X" a! L0 b; `; D" T课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
, D: ^. p( I3 h, E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
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
. {. A8 Y0 `, M' @/ y课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
+ `6 a  G1 y8 `5 ^1 g; N课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
, K5 @. E9 `' H7 X4 Z. h/ V课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
- H- r+ O0 x. `( b4 N  V4 {' n; W
09.过拟合
4 _* z8 m3 ~, @' ~- f) q; w! {8 b课时85 过拟合与欠拟合.mp4
! n- C2 I3 y* p" t, O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
. w5 Z3 y$ p8 V6 ], B9 @课时90 early stopping和dropout.mp4
' c9 e) b; ~5 ?9 N+ b; f  F* A课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
" }2 d. f0 t& F3 e2 L/ _' `课时93 什么是卷积-3.mp4
( s' Y' }, N6 O# A$ e课时94 什么是卷积-4.mp4
( S5 R9 [( L" g" [+ y( e课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
" I# K7 z  g$ P! Q% }课时98 卷积神经网络-4.mp4
! T" l( Q( j, ?% ~$ ?课时99 池化与采样.mp4
* ]3 a% k: Y! h2 ~) \& N8 G( n
10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
2 B0 j6 J7 O5 D( m: T1 n3 N+ m2 S课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
- V' N( D7 T/ y+ C) R) b" U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
& w3 A; r( [8 O8 m* ]课时106 BatchNorm.mp4
9 c5 N% D0 j  L课时107 BatchNorm-2.mp4
+ B. r5 S  n" \! G/ X1 t& n# i% Q课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
! q4 O6 V1 L& k$ O- d. U+ g# _4 |+ d0 _; \课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
5 x7 g5 W: |) X0 g9 V7 ~4 l, H课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
  n; r$ |' m- k8 Q课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
" j: z* g4 e8 H# e; j
9 Q2 B; c  T- v. z/ ]' f11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
& e; X4 B" O8 I# H) w+ R  C课时115 序列表示方法-2.mp4
8 F: z1 r; O& K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
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
& R  O: ]* g4 d5 ?( A' W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
4 O  J+ }$ ?- B+ E3 e9 x- A  f课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4

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
7 I8 Z8 e+ j$ @. N7 w课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
. c: I9 K4 v9 I课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
4 ^/ W* z4 |+ o4 G( ]$ d" L课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
  \. Q* y# Y/ L5 P" g3 W! x课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
, ]6 z" U" _. |0 j+ g& c: _课时140 VAE实战-创建网络.mp4
) B# t0 N+ `, Z# M2 |课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
' ^  @) m+ ?! |0 J1 c$ g3 Q4 K课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
5 l/ P$ L+ X) J! F: V& t
. H( x! n; J2 t8 z* f9 Q8 u13.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
课时146 纳什均衡-D.mp4
0 i: O: I; v" ~1 A: o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
课时152 GAN实战-2.mp4
# V1 A5 w$ t1 h: \* Y5 V4 c. A0 V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
; V7 Q8 s, @  K* C! J
14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
2 G$ y# `0 ?; N8 E课时160 感知机的提出.mp4
9 n& d" }& |  V+ E+ F5 W, C+ f! S' R课时161 BP神经网络.mp4
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
6 D$ i  Q9 b9 w课时165 深度学习的爆发.mp4

15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
- V2 `) r. G: K7 K) ~& s9 ~3 l4 Z课时167 多层感知机的实现.mp4
, m2 p+ N% k- |) w$ F课时168 BP神经网络前向传播.mp4
7 M& m; w& e3 H  o5 U课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
$ V! `, K# P- U5 Q; p% ]课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
8 o2 ?& _( U; Y* y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
- I- G- w# ?* U8 {3 w深度学习与TF-PPT和代码.rar
; N4 W+ p  y# t2 F' o3 I5 K
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. V- Y5 d$ `, ^( J: B7 G

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! O1 e1 a; y- r, kmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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