深度学习与TensorFlow 2入门实战

1 m# s( T. s( o0 s〖课程介绍〗
: l9 p: w$ s* v; Y) L1. 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。
) Y  x8 \0 G7 e) ]7 A+ ^2. 实用主导，简单高效
; ?+ X% A/ D  k# T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%。
$ Z3 X9 n6 F# L4 D. \3. 案例为师，实战护航
$ C) `: Y9 G- g+ ?2 {) b% T( J9 c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
9 ~; T* n; O! f3 @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。
# w0 f: }' ]" s+ t
〖课程目录〗
01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
6 ?( e) [# O3 }) U' s0 U" i7 p# @. n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
0 q0 ]) Y2 ~4 _4 U
1 A6 @8 d7 t0 K02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
1 m" B2 U! q1 \$ j# y课时5 win10平台实录-1.mp4
, d5 @1 w/ }" Z9 x课时6 win10平台实录-2.mp4
/ _, x( p! }8 L6 z课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
; i+ v2 w: ~8 f7 Q; P课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
; P; r- e5 M$ P6 S  a9 |( {' J课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

' v5 B$ y/ Z# [+ ~03.回归问题
/ E* j6 r* D. O+ C( z( E5 r课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
% a# h5 J8 }" b, w课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
6 Q, D/ Q3 f1 w) _" J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
+ A" K% w* U- l: s7 _课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
8 O) f7 }4 A  I/ E: q2 L; F课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
. `" V8 y$ u* e" Q5 }8 `
04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
; E% j/ n6 d/ r- Q: x+ d* ?0 O课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
: G$ n* t. l' p$ E- z; n, _4 W6 t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
. o# {* ]' [* ^9 S9 K" l9 I8 y课时27 索引与切片-3.mp4
4 @, v/ Q4 G, {( j* `8 S课时28 索引与切片-4.mp4
" ?- R. i* I( `0 T; ]0 `课时29 索引与切片-5.mp4
# P3 P+ g4 C5 C* z. n  h课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
# _2 P) t+ Q; N2 d2 ]) G课时32 维度变换-3.mp4
4 |! Z$ A# I- H- q课时33 Broadcasting-1.mp4
& Y2 z0 i" D* E( C5 F. f课时34 Broadcasting-2.mp4
, }" L5 c3 R9 D+ B; A( w$ k课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
( d! ~# V# z5 y* B+ {6 _2 W( _课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
5 u6 s. o6 J  y% f' h8 F课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
4 e" }- o0 ?& A- [' j
6 C) I: e% ~. K; t/ P5 L05.tensorflow 2高阶操作
! e$ D# g5 h4 ?# }( K课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
' }4 @" b- K4 G& t0 @9 k7 g课时42 张量排序-1.mp4
- M3 p( B& C, k$ a. s) f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
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
3 h4 b1 S8 a+ b$ K课时49 数据加载-1.mp4
- K" Z& `, m6 P9 W- p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
$ M. V9 P  i, R% v/ ~- K) |课时53 全连接层-1.mp4
  B" X5 E7 n3 ^课时54 全连接层-2.mp4
9 v! w2 x' r( g8 S6 v) p/ P课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
$ E8 H9 H$ i" M& j% X, o* U" A课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
* l0 Z5 t0 V3 ^9 {1 i0 k  B
! m7 y# E; O$ [. X0 s07 随机梯度下降
: }* {6 p0 t" b* M9 h% ?; m9 ]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
  w% \; p7 {2 l$ d, J) f课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
9 b0 s/ H3 X7 V! ?5 {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
* [7 e5 w* |% ?# K; t' C; O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
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
& |( |# `! O& O2 J0 e1 i课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
: ^) J: J& D* D  T* B课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
+ I0 k5 k& T2 @: t课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
7 ?! q7 U* l6 h2 p! d; Z. u课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
: n5 e2 C7 K. s9 O: W4 T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
5 N3 q0 k6 K  i) Z: p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
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
' o+ s, p  t2 Z1 @课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
! l" r; T1 i9 D" q( D% l+ S
3 t4 s* D$ ^& K* }: ]2 c2 q09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
8 i' O4 b! l- G- p3 ]课时87 交叉验证-2.mp4
& u* W* o0 E* I课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
7 E$ m9 E. w( g  N课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
; A% O! }+ \) Y. _# g- c: d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
$ v6 @; H( p0 D+ l. H! m  N课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
( p% J2 T+ M- y+ p4 C5 w课时99 池化与采样.mp4

& ^6 I5 I, Z- w) v  m10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
" T7 U& y8 g/ a  O1 p课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
" e/ c: d: D: S$ F3 v- \8 o/ e. m课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
" O" ]/ b9 ?% S6 {8 W课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
! b6 }6 r* \- g课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
( d8 R6 M/ t: c& g课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
, k0 k) `% r) c) U- p) b& L+ ]课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
2 k! Y7 d- ?: o  t* d课时110 ResNet实战-1.mp4
% B" Z, i5 b# p2 q, s& Z" }课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

1 h& ?, p7 O9 k6 C11.循环神经网络RNN
( X0 v+ b1 `% I0 O! J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
2 o3 F' i  `) c5 X3 K! R2 R课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
" T; Y  Q. F0 I1 {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
1 t) ?. s$ R0 D0 N课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
* y1 X$ W- ^* X# p0 @, `9 O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
  P3 R$ Q+ w( u5 ^. r课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
% N/ o8 H% y; g( W" ]& t课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
5 m% L+ g3 |5 D; V& l% \9 g4 o
- V- T* r; Q6 i6 \) e+ W12.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
/ ?$ X$ G* G8 b; Q) o- t  S课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
! U) A  A" q" w! ^# z课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
" I( a, C/ w8 a/ i' o- V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
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
/ [0 s" K. Z, A0 C$ 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

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
( q: y* i' K) r3 Z  X( Y课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
6 ?8 A( K$ [1 s# t课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
: e1 p6 {, t* f8 I7 q课时150 WGAN-GP原理.mp4
+ r& C6 d- e7 x4 J+ ~4 A, {! y课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
, h( _5 `/ w% @2 d! [5 m5 J+ p: C课时154 GAN实战-4.mp4
. ?# {# s) S4 V( ]4 ~. h课时155 GAN实战-5.mp4
3 o$ c( {. U  E' {* r5 I/ D课时156 GAN实战-6.mp4
. k  _% X* X: ~$ ~% C- r# k课时157 WGAN实战-1.mp4
课时158 WGAN实战-2.mp4
. y1 ^) o" ?" {( @
14.【选看】人工智能发展简史
/ g2 d4 f: q8 p4 A6 P/ E1 @课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
8 w6 [5 F0 x' l7 g5 E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
$ @' n$ V& ~: M# m) F5 ~课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

8 F( ]: t- r! d" o* p" ^( l: u15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. n# r5 \, L9 R  \" S课时166 权值的表示.mp4
" M4 W- j, q6 W; C课时167 多层感知机的实现.mp4
  ?- d0 p( ^7 I" H4 N课时168 BP神经网络前向传播.mp4
7 [- C8 N1 z& v8 y+ e课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
1 K! d! g+ l9 L% ~4 L" e课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
. S( \( m  G1 A& U课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
( V6 \$ [; \0 L: S; Q课时174 实战小结.mp4
深度学习与TF-PPT和代码.rar
- L, ]2 S; J5 d2 j: _3 o6 V: q5 j) ^
% f5 V8 m! E8 V8 r% B, ~/ q〖下载地址〗

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4 k" U; v7 N- y- x〖客服24小时咨询〗
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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1 r4 y4 o9 u% ^6 O' e8 j4 Lmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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