深度学习与TensorFlow 2入门实战

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查看4144 | 回复7 | 2020-10-3 00:24:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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! l/ a; _0 b+ c8 f2 a* F
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。' M( F( p2 R5 m# E
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: [1 u1 R1 R, P5 w  i
〖课程目录〗6 _" Q) T* M1 }% z' F  @/ ~
01.深度学习初见& H! B# G3 _7 U  e: x1 K' G
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.mp48 W  \* h/ R3 Z4 M" C% r+ E
课时3 开发环境安装-1.mp4, k9 j6 P; E- y' f! p
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/ q4 q! x7 E. V5 s) b
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/ O1 U" r1 V% `8 F

' 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% r9 s$ B4 Q/ O
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& {* n# F, F6 ^% q( j8 D
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.mp42 V1 d1 D: m. J& g& E1 T& o
课时16 手写数字问题-2.mp46 n+ |6 U9 @$ a1 f* E: n
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 `) W( U# j) B) s
04.Tensorflow 2基础操作& ?* K( \$ U( H* C; T
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" m, W/ A/ K" i+ Y$ t% J: |) V
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% T* e2 H5 g1 K. k+ \% f
课时24 创建Tensor-3.mp42 R/ D6 U9 F- J$ x& }5 u) X, v3 m  s
课时25 索引与切片-1.mp4- l' x  i9 [: f+ _1 C
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.mp49 o- T: Y6 O# v' Z3 F3 E* S
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- D* X5 z# i2 c1 O4 k/ T
课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4! ^' \. y; {" k7 w. e, `6 G3 U6 \
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' v- _7 b5 Y7 L; e( d
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. ]  M& A: _0 r9 `2 o. M
课时44 填充与复制.mp43 M, x7 L( {, ^* R4 U2 ^: |! @  l  o
课时45 张量限幅-1.mp4/ w( \$ ?2 J/ V
课时46 张量限幅-2.mp4! d, Y* A7 ]* X3 s4 p, R
课时47 高阶操作-1.mp4/ Z$ a8 @- {7 |- A+ j+ t  d
课时48 高阶操作-2.mp40 \" h) Y7 L! r7 f1 y" g4 i+ Y) J
# Q0 i' G. @9 r
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' E" f: e' s7 P# i. I
课时51 数据加载-3.mp49 r) S2 p& `9 x0 f
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.mp49 D2 G; d( a/ P
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  o4 z. S4 \7 }
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.mp48 B0 l0 ?- R% e: [
课时60 梯度下降-简介-2.mp4' y* p* h8 O6 a8 _
课时61 常见函数的梯度.mp42 G' \2 n. D4 l- N+ a
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' k$ f5 W- H0 {' A5 M1 S: U$ T) r# T
课时65 单输出感知机梯度.mp4  h: ]4 X+ f  d
课时66 多输出感知机梯度.mp4! L, u( o# T/ Q5 j6 q" J
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! ~+ P; |4 ?9 H. Q
课时69 反向传播算法-2.mp4  L$ t( d$ W5 I' g
课时70 函数优化实战.mp4- }# o, R+ M( \0 n0 L) Q
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  n! T% N/ Y' S. u5 s3 l
# G5 K* t1 l  n  ^; A/ R
08.Keras高层接口
: n5 e2 C7 K. s9 O: W4 T课时76 Keras高层API-1.mp4* H( {/ Q& H+ C
课时77 Keras高层API-2.mp4' v1 P+ o# c$ q4 F0 q6 x
课时78 Keras高层API-3.mp4) ~3 U! `; v; H2 V. [' m. P( K
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.mp43 w) h: l! H4 r7 M/ x" g
课时81 模型保存与加载.mp44 Y+ f, K+ s$ V$ Z  {
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4, X9 y- e+ M* ^
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, y. E6 q4 e  |$ K
课时85 过拟合与欠拟合.mp4  l9 j6 Q* u; n% e  g# r
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, }" V" y5 _- S( h8 Z+ A/ k
课时89 动量与学习率.mp48 G1 k4 J8 U1 B  ?" h# p+ s
课时90 early stopping和dropout.mp4
7 E$ m9 E. w( g  N课时91 什么是卷积-1.mp40 U/ K: u  w5 q& t
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.mp45 a" N$ b. @1 _  W1 d# j5 z
课时94 什么是卷积-4.mp4  Z( a& }3 R4 O& T1 p" p
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/ ]1 u+ P3 \" g) {# y
课时97 卷积神经网络-3.mp4; y9 d7 ^  B( K* H' c
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. L5 Y( p. F* f4 j

& ^6 I5 I, Z- w) v  m10.卷积神经网络3 h8 ~/ n% f0 u" }6 U1 M% K2 Y
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.mp48 g/ Y& b/ e6 [  c, t1 Y
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, V# Q- G+ J3 e. @8 v1 f
课时107 BatchNorm-2.mp4
, k0 k) `% r) c) U- p) b& L+ ]课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4# e7 E6 r; v5 t7 H8 s- j0 g6 K
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.mp40 x1 W/ C4 w8 ~3 m, Q
课时112 ResNet实战-3.mp48 ]- E: w3 G' q  i
课时113 ResNet实战-4.mp4* Y2 J" V# S  U/ h: {! ^

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.mp49 x& h8 b& _5 w$ W
课时115 序列表示方法-2.mp4/ U5 E# \3 R, R' T7 c. {* V: L
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. v% E  ?  A' D
课时118 RNNCell使用-1.mp4
" T; Y  Q. F0 I1 {课时119 RNNCell使用-2.mp45 m( P+ u+ w1 c0 Q) ]  r' D
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.mp43 Z8 S8 T& V7 f: a; M/ U
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4$ `& @) L3 b8 w) l+ F; w. c
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
  P3 R$ Q+ w( u5 ^. r课时126 LSTM-1.mp45 m# ]; u" G* b2 u
课时127 LSTM-2.mp4
% N/ o8 H% y; g( W" ]& t课时128 LSTM实战.mp4, @& v1 ]3 ]+ {
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-Encoders6 b! S. g" P" S! Y, s
课时130 无监督学习.mp44 V7 s  x  W2 k% l
课时131 Auto-Encoders原理.mp40 F  _0 N0 w1 a8 ?0 F+ l' e: P
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# X# a1 a: s  r) v1 l# ~- o& `7 \
课时135 Reparameterization Trick.mp4
" I( a, C/ w8 a/ i' o- V课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp47 a% v1 X6 E  K$ `& w" u
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4# p0 J- M1 j; \0 c7 J+ ?  W! z
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4% Z/ M. z/ ]. ]( D
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.mp49 P  E; ^! x: t9 h9 D, u$ ]
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4, r" H# L4 r( C& X- h) E4 M
课时142 VAE实战-训练与测试.mp45 u8 h8 F7 Y5 c5 X- S, f6 z+ V
/ ?- Q& c' v' K# H" `0 h* q# c5 ?, Y
13.对抗生成网络GAN% }0 B/ q+ w" D0 }6 K2 d4 s
课时143 数据的分布.mp4% T- l6 W% _" l6 _
课时144 画家的成长历程.mp4; Z/ p2 Y7 Z' T% ]; L; ~" C
课时145 GAN原理.mp4
( q: y* i' K) r3 Z  X( Y课时146 纳什均衡-D.mp48 J. h' {) Y  N% @( E+ i
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* J! a8 l" a' l# N& G- X1 o$ B
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.mp46 @! M$ N0 F1 q# Y% [% e) }
课时152 GAN实战-2.mp4( Y1 L- A! b1 ^% R/ r
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$ D) A) u* z1 g& J" k" S
课时158 WGAN实战-2.mp4
. y1 ^) o" ?" {( @8 m0 X/ X+ l# ^" J$ @( ^" j4 J; `- h
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.mp45 a5 s3 \# w! N- y$ U2 i- [/ w
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' e3 v# _+ H3 ?6 \+ m( Q
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4/ c' `! y7 @: F5 U
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# Z* J1 j9 Y; A/ \/ `: V* r
课时165 深度学习的爆发.mp4: k- R" @! B3 @5 d% f* H$ {4 P: z- _

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.mp42 K3 i) W5 L# ^9 i2 b5 q9 i
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, K  {3 u3 a' ~& P( i/ q: Y
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: h' T+ g& n% M3 ?% a$ s4 w$ [
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〗7 X( u  b6 r/ r3 y! G& C# p( b7 u/ _
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: {# l, |! f5 P4 K6 M

. J0 N) `4 ]; t2 S" y+ k0 I$ Q+ _% r% G% @

" Q: x6 ]: u+ z$ e7 H. h----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------* k" P& ~: y& }& r1 ?

& }3 B6 t# j' L7 o7 s〖下载地址失效反馈〗
, V" `1 }/ w7 c8 X8 j% d如果下载地址失效,请尽快反馈给我们,我们尽快修复。请加QQ邮箱留言:2230304070@qq.com* n+ i+ e4 y: J
$ A$ B, A% l: M; z9 [( z7 g
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4 k" U; v7 N- y- x〖客服24小时咨询〗  }- B1 f" V7 h; o  }
有任何问题,请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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ustc1234 | 2020-10-3 09:44:19 | 显示全部楼层
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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-10-10 06:47:52 | 显示全部楼层
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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
$ u6 ^. o  q- n+ j) L6 Z6666666666666666666666
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ace2fjll | 2022-10-20 21:25:15 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2022-10-21 08:44:12 | 显示全部楼层
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xiaoyou | 2023-2-10 14:43:28 | 显示全部楼层
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zjq1146715290 | 2023-12-17 05:55:02 | 显示全部楼层
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