5 l/ o) K# O8 z: C( X〖课程介绍〗- c! a, U- M0 w9 |3 S
1. 通俗易懂，快速入门
7 S1 q9 y' _0 E: [9 ]$ O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 L" P& }& u2 @; Z. M. [) ^+ a- v: s2. 实用主导，简单高效
% B5 a5 b1 } J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%。
' E9 k3 F7 [/ y; j: T3. 案例为师，实战护航
1 Z% a9 c7 p7 Z0 [( 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。
/ b% C- O9 N! ~' ]4. 持续更新，永久有效
. ]8 D$ q& H# j/ t. y: F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。7 d/ Z P) O$ |
3 d, f" B9 z% q7 @
〖课程目录〗
5 {. Y' Q6 t2 o8 C& y& ~- N01.深度学习初见
" u! A4 f, V4 M. a1 U1 ~课时1 深度学习框架介绍-1.mp4$ M" V! z9 H" u2 f9 p- h. h7 i
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4+ Q8 `' ^7 p5 m- f& i
课时3 开发环境安装-1.mp4
# P$ U/ N/ |8 |' g; F; |课时4 开发环境安装-2.mp4
- |- M- I- v8 J1 }: ?
: |4 t) u8 ?3 K7 |! o0 S5 s02.【选看】开发环境全程实录
6 _, B; l+ t) H课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
3 J3 l% y q! x. v0 H( e课时5 win10平台实录-1.mp41 p( c8 c6 c; Q8 m5 `' a. k
课时6 win10平台实录-2.mp4
1 I: z6 B+ W' M9 O7 d/ j: f( e课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
2 {) t& C1 {/ d% ^课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
: J, E( w z& b& }课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp42 R" a2 V4 r; @4 B4 ]. m; d
9 \. W( U; X% P: N" z03.回归问题
: W4 p" ?8 I; y6 N9 m课时11 线性回归-1.mp4
) q7 M8 z2 R) t; Z% \, E; j1 i! `; f( e课时12 线性回归-2.mp4( z( y! u% z3 S7 n3 [
课时13 回归问题实战-1.mp4
7 r1 K" h+ ~. l2 N0 M, N) |课时14 回归问题实战-2.mp4/ t6 Q3 n* ?- O& L
课时15 手写数字问题-1.mp4( ` r) M" m e
课时16 手写数字问题-2.mp48 \$ D5 q, j+ r0 G# p2 C
课时17 手写数字问题-3.mp4" _ d- b4 D, T
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
9 F7 [" F% A* i" y课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
" Y& T# ]% r: N! x% x
3 N* r/ @% v$ R04.Tensorflow 2基础操作
: d% v$ H) V' g, Y/ l: c9 B课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
. L! |" Q. F0 P% I! K2 `+ I课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
* h* v1 d6 k/ X( m1 V课时22 创建Tensor-1.mp4& c: i+ w1 F0 c3 F6 ]2 ]9 Z5 e8 d
课时23 创建Tensor-2.mp47 k6 Z/ s( }( c) ]* k" P
课时24 创建Tensor-3.mp4
) s z& n( b8 [, p! Z6 `课时25 索引与切片-1.mp4, {5 p7 u1 \+ t+ L
课时26 索引与切片-2.mp4
! h2 S9 j- K8 x/ r0 i7 O. C课时27 索引与切片-3.mp4/ e7 M5 m. F% o' S7 u% @* X
课时28 索引与切片-4.mp4& r. O& d- d4 H, Q" f
课时29 索引与切片-5.mp4$ R2 h" b# B3 i/ C
课时30 维度变换-1.mp4
3 @1 v( B4 S" _% T0 ]课时31 维度变换-2.mp4
. O7 z" c2 f' L$ N课时32 维度变换-3.mp49 e9 {# Z5 I1 R) M* r
课时33 Broadcasting-1.mp4: y( t+ z( N9 v0 L2 Q* H) L, i
课时34 Broadcasting-2.mp4% i: S* z7 M) V! m: w1 D/ }
课时35 数学运算.mp41 ~3 t2 M2 \, U
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4- W, `& I9 u% A/ e X& f* F
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4* h$ x& }( }' ?4 B9 z+ Q
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
8 f5 l f7 \4 h, Y6 w课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4- d: a" k7 ? J, K
+ K# _' t2 l, K1 Q( c' }# d
05.tensorflow 2高阶操作
( x" `3 M* c& H& l% n/ ?8 ^课时40 合并与分割.mp4) k5 \$ k8 d( Q
课时41 数据统计.mp4, H+ h) R8 C* V" m- l, S8 G3 t2 J. V
课时42 张量排序-1.mp4
! l1 S$ l! m8 ~8 n/ O) v课时43 张量排序-2.mp4 V6 ?; |2 l: b" y) m
课时44 填充与复制.mp4$ i5 P' k; G8 S7 H3 v ]9 q3 U
课时45 张量限幅-1.mp4
; k3 X: j! v8 d. }, d课时46 张量限幅-2.mp4
+ H1 i6 D3 }' x# [2 b9 A课时47 高阶操作-1.mp4
+ g/ s3 u4 Y/ ~, `. y课时48 高阶操作-2.mp4' C! R5 n7 K4 J: ]. J; y/ m b
- z) Y% s5 b5 N0 W f* F( @06 神经网络与全连接层
5 i/ _& J$ K( v课时49 数据加载-1.mp4
( t/ q& L; f& k# y" P, g) W* J* ]课时50 数据加载-2.mp4. P' m4 D& p9 Y; R9 ?0 ^" w
课时51 数据加载-3.mp4
1 Y8 | S% B* P3 F课时52 测试（张量）实战.mp40 T, I _* P' j X" F- }/ W2 N
课时53 全连接层-1.mp4
F" P) e$ S% z& p4 C课时54 全连接层-2.mp4/ C: u6 o- J6 F: w2 J- P( m0 l
课时55 输出方式.mp4 _5 o$ _- j; U8 k0 T( {+ c2 ]
课时56 误差计算-1.mp4
4 h, y W0 U7 p0 l: h课时57 误差计算-2.mp4: N/ |5 |4 o% C4 a, v n
课时58 误差计算-3.mp4* B- {) h8 a& k
9 Y) f* l0 M0 a& K5 Z. ?
07 随机梯度下降
0 I, b! b9 ?) A; K7 j5 X" ` V课时59 梯度下降-简介-1.mp4# [3 w$ H$ M+ C! c3 Y: {
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
2 f; F3 A, U" F1 Y5 {1 g课时61 常见函数的梯度.mp4
0 d' n5 _& {7 z; Y9 V) O课时62 激活函数及其梯度.mp4. C! I( i! V; O: t7 I
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
, o0 O% I: |/ l课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
8 f/ k) v/ B7 P$ C课时65 单输出感知机梯度.mp4/ t" f, L" X- Q$ ?0 p9 A
课时66 多输出感知机梯度.mp4- U# o. |' k1 A* r* U% H
课时67 链式法则.mp4
! A7 W' h. W u: n课时68 反向传播算法-1.mp4
5 V4 Q& F* F5 L2 g" I课时69 反向传播算法-2.mp4
: u& H; d" C1 J# N) X课时70 函数优化实战.mp4- Z8 C5 C+ @5 Q
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp45 C4 f* r2 G& q
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
* f) b4 B/ F1 g, l2 u# V( ~课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4' r# N: } w N! e9 r( F' m) E2 r; C8 l
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
! ?1 n' ~6 Y. U6 \% Y' W* Q* `课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
|3 r2 m5 {; t
; O G+ u8 h" D08.Keras高层接口
% Y% b& U) P4 Q% L. u+ [/ z F' \课时76 Keras高层API-1.mp4( Z( V" t5 F5 K
课时77 Keras高层API-2.mp4
8 _, ], L: u9 G @( v- ?课时78 Keras高层API-3.mp4
( K6 P0 s4 i# H' W课时79 自定义层或网络-1.mp4) ?6 x7 c% u6 q* ]7 ~. B9 n
课时80 自定义层或网络-2.mp4
8 y/ N% t9 |9 D课时81 模型保存与加载.mp4
3 g; G" [9 H5 E+ ]& {课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4$ ^* A5 `8 d6 z; ?: L
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4+ K+ P i+ o( l. k) W. Y2 v( F' n% U
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4: ] j/ W$ O2 v4 G
) N- Y2 e% _" t, e; D7 Y09.过拟合" M- ~% v9 \9 @- v O
课时85 过拟合与欠拟合.mp4' D( M; d1 d, B/ Q2 t% A- b" c- Q& A
课时86 交叉验证-1.mp4% W6 `3 E. u! G+ B
课时87 交叉验证-2.mp4
, f3 o8 z8 r$ j( [$ J$ j课时88 regulation.mp41 F v$ L; |7 [ ?
课时89 动量与学习率.mp4
+ {8 m1 Y% g: l6 B3 |课时90 early stopping和dropout.mp4$ p; D% v! b2 Y
课时91 什么是卷积-1.mp4
: B1 h F2 F) @课时92 什么是卷积-2.mp40 [6 Q; g; Y6 X1 J5 q! Y9 t, q, N
课时93 什么是卷积-3.mp4! ~" o' Q/ t" e: I4 S
课时94 什么是卷积-4.mp4; r# x/ B: A/ R
课时95 卷积神经网络-1.mp4# e# Y" ~. C- t3 E
课时96 卷积神经网络-2.mp49 T# e. s) j( Q( [
课时97 卷积神经网络-3.mp4' D* h4 n) C: c# A8 w
课时98 卷积神经网络-4.mp47 L" {& U# F9 R6 {" E6 L5 ~& E
课时99 池化与采样.mp4" F( N+ D# b- d5 w% X: k( s
; y( D+ W5 m9 b
10.卷积神经网络
( d! u0 ^. o8 M4 H课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
, c% g+ |6 ]3 N3 }课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4: z& r2 ]/ f" A- D' A6 @) w, R
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4. T+ I4 G, F* g0 D
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4) W+ @& u. V @+ `3 F+ E# }/ w
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
. |# e# C( D. P6 N! O课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4) T/ ~6 m8 P1 M0 Q2 |& I
课时106 BatchNorm.mp4' h7 j# a/ f d5 S- F- {
课时107 BatchNorm-2.mp4
( m* F) N4 p: F' Y# u课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4! L: n! ]; G6 J" `
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
/ G1 k8 R- \9 k% _课时110 ResNet实战-1.mp4
5 }* b k. L% ^: x8 p课时111 ResNet实战-2.mp4
7 V! s# `" p5 m1 w8 b% V _课时112 ResNet实战-3.mp4
3 Z, A( c3 Z. t7 [课时113 ResNet实战-4.mp4 Q+ A) w4 y2 j$ b) F
i5 G( M; ~' n" H
11.循环神经网络RNN( l ` u) O" ?( N9 s( Q
课时114 序列表示方法-1.mp4
8 d5 N8 w" E) W( I- q# B. ?& j. j( \课时115 序列表示方法-2.mp4) A6 X; m' B( _( z2 p7 Z
课时116 循环神经网络层-1.mp4/ ]* L; @9 Z+ z
课时117 循环神经网络层-2.mp41 _: {( R6 W# L0 [! g% J& x+ K
课时118 RNNCell使用-1.mp4
5 {3 T& i3 h& X) I6 Z: W- Z课时119 RNNCell使用-2.mp4
& C6 U, w9 ~$ H课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp46 a% R3 M! L, J& E- q
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
6 B5 b) n! x! f5 l课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
?! Y/ O# ~ O* Y. U v+ t7 `课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
4 f9 d6 n! q# H4 S5 T1 A7 Y课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4) g6 b) G9 X) y$ o% `$ S% g* v' M
课时126 LSTM-1.mp44 @( s: ] W8 Q6 p
课时127 LSTM-2.mp4# D+ f$ K. i) `: r) J
课时128 LSTM实战.mp4' t s) v& z2 z7 t0 q
课时129 GRU原理与实战.mp4- @ ~( J4 l% Y8 P
! k, P! z$ c# E3 Y. f+ ?12.自编码器Auto-Encoders2 Z1 B6 w) q6 ]. G1 P
课时130 无监督学习.mp4( D( M+ V/ u' d A1 V( G0 \
课时131 Auto-Encoders原理.mp42 E% ~% g# _8 l% |$ K+ X8 c
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
- q2 z$ @# o$ k9 j7 k课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
7 m2 c2 }- f+ T. e$ O4 R课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
% v3 Q+ Q& _/ t2 u( B课时135 Reparameterization Trick.mp4+ C) N$ R; |* X$ d6 X4 r/ ~! z1 _
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4: f& ?; U5 a2 b$ I# i. `) \1 O+ u: P
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp45 N' i+ e# X2 z7 A( ]
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4& h) i2 Y7 {# i' m6 F) o3 n
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp48 o+ i; Y# \( g x: O
课时140 VAE实战-创建网络.mp4/ U3 J7 P3 D& R- B& B& b
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4; Y% \4 M. m6 h
课时142 VAE实战-训练与测试.mp44 t- G9 L) W, P9 j) t; M
0 J/ f$ ^7 F' Q
13.对抗生成网络GAN6 ~' U0 k. c4 H G" C9 q6 p Z
课时143 数据的分布.mp4
& x7 u- P' z/ ~课时144 画家的成长历程.mp4
+ r# u. V) D, s1 h+ L& c课时145 GAN原理.mp4/ I( f5 \ z- L" {
课时146 纳什均衡-D.mp49 k1 A; P0 y" i$ F/ F8 X; m
课时147 纳什均衡-G.mp4
9 S4 u7 a9 y m6 q7 y2 ~7 C2 J& ^课时148 JS散度的缺陷.mp46 e" K; y! `7 x% x4 H( U0 E; o
课时149 EM距离.mp4/ c' X0 R& M" O& T
课时150 WGAN-GP原理.mp43 N7 x& O% h$ q+ |" S& s f' v
课时151 GAN实战-1.mp4
) z& d1 V+ e- m3 a, p* A' H# W2 x课时152 GAN实战-2.mp4
" u" Q" @' y8 v6 N课时153 GAN实战-3.mp4& g0 y8 v7 ]6 K$ ]
课时154 GAN实战-4.mp4
6 t5 v1 R- ?& I4 p" b课时155 GAN实战-5.mp4
/ F1 C9 g K8 Z' K" {! L) u课时156 GAN实战-6.mp49 [8 n; \" J( e) G7 s2 G! G0 x
课时157 WGAN实战-1.mp4
% K8 r" a" @! s M2 Z" |课时158 WGAN实战-2.mp4( z. g( G* d3 M D, V/ L! a
/ z9 K; |3 l: U1 {# v
14.【选看】人工智能发展简史1 p( [" O7 |) V/ v& A f3 R, Q
课时159 生物神经元结构.mp4
: q+ X+ ~5 V7 V% _课时160 感知机的提出.mp41 [2 ?' V0 S6 ~' c) c
课时161 BP神经网络.mp4
( U8 B9 w6 _- r* n7 w0 V% |课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
. D- b5 W8 ~: D+ u6 f# Y- a课时163 人工智能低谷.mp4
6 H. [. @ S1 c课时164 深度学习的诞生.mp4
# i4 s, P& [5 N$ A- [课时165 深度学习的爆发.mp4
) i: i, T) ?; ?: _
$ H3 b: Q0 g0 w% n1 _$ e `) X15.【选看】Numpy实战BP神经网络
1 d) d: v$ a: e- ], ]+ S课时166 权值的表示.mp4. k0 l8 p5 a5 I! ?% a7 G
课时167 多层感知机的实现.mp4' S/ p9 Z p8 ?
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
. g' c! _1 c' m+ k8 X课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4) C* V$ I% B6 e. t" e/ ]" V
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
. i% |6 P- T- J* i课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4' T2 U1 d: X) z" |7 i, T9 Q
课时172 多层感知机的训练.mp4
0 O% I0 \+ { |% W课时173 多层感知机的测试.mp4! B' r! W* A4 ]2 F
课时174 实战小结.mp4; b- g# x6 @: C3 [
深度学习与TF-PPT和代码.rar4 \3 W/ u$ z6 c% G
# L, ^' B% d2 J$ W: T5 C/ `2 i* f
〖下载地址〗4 h5 A" q, n1 W5 r4 t
; G0 c, o2 P% J' [& I; [( V+ b* L5 G8 F: s
7 D. G' K+ x" _ G. X+ D" O8 Z6 q: c
3 ], m: Q( i7 Q6 g: [, ^' X, O( a
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
* O) ?/ h F. h) x4 D* }! B- X H. X# Y, E# R% h
〖下载地址失效反馈〗
. F! h/ g/ g6 y- [6 G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: b b* s% b" Q( @
9 a$ w: G7 a7 t
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
/ a$ j% f0 b* X/ W$ O* V! P全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
2 `9 ?6 @, w* g6 Z/ O" j" p. }- B3 X7 q3 r
〖客服24小时咨询〗' S% o5 n* E! U5 w
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
9 |% U o4 D. Y: q
7 _8 x _# G9 e0 L; w
& u- C0 d/ m% Z |
[复制链接]
