深度学习与TensorFlow 2入门实战

/ H- \! [, q/ \8 ^* {〖课程介绍〗
3 @- _3 r4 \7 g4 O# Y8 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。
& [. Z, }9 R4 X, Y( L2. 实用主导，简单高效
; y) o6 M# M7 F) ]) K% j. j1 O; u( s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%。
! C5 k2 ]9 }, k: k( O9 C, |% k3. 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
, _& g  D+ u$ g; }$ R7 }9 a$ T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。
2 C8 o7 Y. _4 ?0 F; D% K0 \
4 w# v) ^3 |( C' Z+ N〖课程目录〗
01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
: ?' [9 o$ \+ T5 W7 Y+ t课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
  K! N& k" G- [- u; m" K课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4

7 x; Q; Z6 U& l2 X) |$ r2 J02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
/ v) ?' \0 o; f课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
/ t+ n( n3 O! ~' g2 o+ s& v课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
, {2 X, G  t1 o% \8 K0 o! F- `) }课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
! \8 g/ w- k  F7 p
/ x  i; M. }  ]5 E8 v9 V: {7 W$ w03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
) P- ]" J/ M: t4 b8 `课时12 线性回归-2.mp4
- P/ A/ l1 z. U+ C& f课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
- \4 P; p0 N4 @6 q4 ?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
# L+ g, k. k9 o" S2 L课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
$ w) d) |6 i5 Y0 P+ @6 a
* ], O; r0 \& q  m4 R1 j3 m3 E' A04.Tensorflow 2基础操作
4 S/ z: S% `  j6 P' b+ t& S0 r2 J课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
( p1 \: c7 {* Q$ O! f. Z, M课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
9 T+ z) X8 T5 v4 g5 b+ ^3 d课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
5 Q4 ^3 b6 V, e0 I: V课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
6 I3 Z* L: f% {: s, @" w) y- S课时27 索引与切片-3.mp4
, e8 \4 G" x% Q& S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
/ v, K2 o2 m* q4 W课时32 维度变换-3.mp4
  J' ], A* o3 \* P. d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
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
; `  V+ Q2 l/ S" L5 N课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
3 y7 C, |3 z, ?+ b; n" d% i% K课时40 合并与分割.mp4
) v, g1 b; A& I3 u: d1 X9 A课时41 数据统计.mp4
6 f) o2 i' s  {$ S课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
/ Y, y$ V7 f4 ]# x* L# ~课时44 填充与复制.mp4
/ r6 k+ D$ n) `6 |4 t. r- c课时45 张量限幅-1.mp4
$ p3 b7 v# F1 v4 v- J课时46 张量限幅-2.mp4
3 A$ I& C* C8 ^# |# c; `# q课时47 高阶操作-1.mp4
  ~0 t# m2 K+ M/ v课时48 高阶操作-2.mp4

; S! J3 U' }/ E; M- v( n1 l06 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
课时51 数据加载-3.mp4
/ U3 w# r8 Y9 X, ~0 y课时52 测试（张量）实战.mp4
. W1 a; ]$ M: o7 e% `2 m课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
5 G9 X" j$ X1 l2 X1 {0 ?5 a% Q课时55 输出方式.mp4
* u$ t7 M, X3 _课时56 误差计算-1.mp4
8 h$ L. w, E; s  k9 a! d' K课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

7 E+ m1 C8 K  y/ J07 随机梯度下降
. W- F+ T, g) {# T课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
9 K* G2 X: _9 O( l5 ?6 `% O! r课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
5 h4 n2 e& b. u& i: |$ o课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
* T! y1 ~2 d) A3 s7 P$ F' e课时65 单输出感知机梯度.mp4
' K5 t" q7 x+ X课时66 多输出感知机梯度.mp4
1 y5 a/ }  V( ~- T! e  Y8 P7 H课时67 链式法则.mp4
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
0 P3 ^9 d0 }) S) G+ V7 t课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
- b5 f+ Z- i% z) W% \. |' a课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
) `7 G) b! A7 `# r' |! w, ?: r课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
% g7 X  r3 g1 j* i0 E. K课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
, t1 y% y5 y( p4 s3 V8 a# k; Z课时76 Keras高层API-1.mp4
; O. G" S5 O1 X课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
) k9 S: H% B8 [# E% |课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
- X( z6 r. G7 ^! ]- h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
/ Z7 X) E$ R# |3 W) l8 W课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
' O0 n6 p) p7 U课时87 交叉验证-2.mp4
) I6 [( T9 |+ E9 ^- q( O+ @课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
9 v1 _- J# n4 s6 t" K2 E3 V课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
. f' p; F) _8 J. _2 P课时93 什么是卷积-3.mp4
% w3 r1 `, a  |* B& i0 _. j课时94 什么是卷积-4.mp4
3 r- U" p3 w- q- m3 r+ }课时95 卷积神经网络-1.mp4
/ Z" ?  x6 Y) W课时96 卷积神经网络-2.mp4
) E( Q, L* C/ s& e  g1 d1 @* U. h课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
2 ], E; z: q. V/ G; i, \课时99 池化与采样.mp4

10.卷积神经网络
0 s/ o4 b2 u! |6 M" q课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
( ^  D: z6 V% W3 s/ P3 `" K课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
: j, d/ U8 P& D3 X( d% I课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
! x* _0 g* |' e+ M1 W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
课时106 BatchNorm.mp4
; G2 x+ w: W2 u% }+ ~课时107 BatchNorm-2.mp4
# Y- [1 `- X9 H3 N  g$ E课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
5 _& q0 b+ k$ {! n% ?课时110 ResNet实战-1.mp4
, r: J) ?* j7 ]+ x1 t课时111 ResNet实战-2.mp4
& _( y; k; g9 a% @& z课时112 ResNet实战-3.mp4
3 y0 v( m( d3 _  u/ G课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
7 p& u  ?( w' W7 R: u/ ]" M课时114 序列表示方法-1.mp4
& g" j6 ^) |5 j' a" w2 c课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
. V, S0 ]+ T; \1 x4 P9 Q3 ?课时117 循环神经网络层-2.mp4
& y# L% `8 Y0 G) Z课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
) ~% O- U! p3 O) _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
0 o) j) G# ?5 I8 y课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
7 p' ~3 n- S0 q课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
& N) o0 q4 |) u# E8 I8 R- C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

' C9 S  ]3 a$ k: E12.自编码器Auto-Encoders
, N* B+ [5 A# f0 v6 ^! |  @课时130 无监督学习.mp4
* X  g2 B+ _  \) F. T( h课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
- B, u# b& G+ Z8 Y+ o, H' f' Q' w3 O课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
3 g% }/ S" _+ V  p5 @0 N+ ~课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
8 j# d; B  [' `: r- e7 V. t& R课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
0 h% A( i7 w  ^% _+ a& Y2 S9 M1 m6 |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
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
# U) C) {% @- a0 t6 M
13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
! ^& r7 m' n* d  ?7 t8 e# S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
; S$ ?+ f  S! y; a$ s4 Z课时147 纳什均衡-G.mp4
4 J8 r  J( z3 s0 i& c课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
- Y$ z& G' a( g9 x9 Y课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
& o# m. V- t7 c  n3 z课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
; e  o( o! Y" r) c" b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
" p( o* j9 y' K- f2 K课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
4 k. B* U* ^) z2 [, L+ I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
课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
* M- S: z  Y  t- X8 l% ^: f( [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
课时167 多层感知机的实现.mp4
' Q" Y* X1 Z: ?! }* e9 Y, z1 j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
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
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
" U9 X7 ]! ]9 l) n% Q深度学习与TF-PPT和代码.rar

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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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