深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 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。
2. 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%。
( w$ e# t' W& c3. 案例为师，实战护航
) n( B* n) t0 }: L% @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
+ G8 P# A  K8 t' S% _- h" C0 R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 a- C, Z' {) G& B: U' q# T5 }〖课程目录〗
& H3 P/ r% L+ F1 n+ ^% D01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
1 S2 k* ~7 j0 A+ \, [  P* r+ t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

! j0 e4 [# s! s- b! H+ C! y02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
2 X$ R* l5 p) u9 `) W  }& n1 g课时5 win10平台实录-1.mp4
" v+ S0 d" }8 G" N1 X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
8 d4 |& a% y! a1 X% O- k课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
, s% N9 `6 C7 t7 q5 C+ I
03.回归问题
- ?8 U1 o5 }8 N1 m课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
* Q; r+ s6 g5 i  F/ N/ }3 L5 t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
( X# w4 C$ o: l% n; H) u- J课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
0 h- Q& S8 r  ^* {课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
8 `& `3 J% k. e2 }: t8 ?7 K
04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
- l" U2 K% o& w1 O课时22 创建Tensor-1.mp4
  I. |0 O# R! d; \3 l7 L6 j! `课时23 创建Tensor-2.mp4
. O" l& W& U7 Z: s1 g2 Y; H  A5 Y, s6 A课时24 创建Tensor-3.mp4
) h8 C- `0 H; j0 u3 X6 ]. @课时25 索引与切片-1.mp4
5 |" U! Y/ [  u* V课时26 索引与切片-2.mp4
( R; l2 P% f  X( x! o9 d3 G课时27 索引与切片-3.mp4
: S8 t6 m, W+ |, [课时28 索引与切片-4.mp4
+ s* a1 S  P4 `+ x- s. W5 y8 X课时29 索引与切片-5.mp4
3 J* ]) G# b# ^9 e- a9 D+ R1 b课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
! H) A/ \9 w0 b5 T. S课时32 维度变换-3.mp4
: _' d8 }+ G3 H+ p- D5 {课时33 Broadcasting-1.mp4
) E0 L) p1 t7 Q/ X0 K& k课时34 Broadcasting-2.mp4
& _- k( a7 G2 B& ]! w/ i课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
9 f! S# \$ k3 G7 h5 w& i& \- |8 v课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
7 q9 m7 f: v8 I; F) i9 ~2 {) o& L课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

, n/ b2 Q9 G  k; ^/ F7 Y  n: f05.tensorflow 2高阶操作
+ P: r( g7 q2 C& u5 g7 ]2 Z课时40 合并与分割.mp4
# y! c5 b# k9 N9 E( n5 H课时41 数据统计.mp4
( Q+ A& y$ S) Q) x5 G( Y课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
  [8 U/ o( x, @课时44 填充与复制.mp4
课时45 张量限幅-1.mp4
- a# r/ P2 ]0 @9 a/ y2 ^( Y课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
0 K% x  Y+ _8 ~课时48 高阶操作-2.mp4

06 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
课时52 测试（张量）实战.mp4
7 H1 X  t, \" L# b3 g7 G- s+ I$ n, v课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
+ ^7 Y6 l- w1 T( Z" n; e, m课时55 输出方式.mp4
' x* j/ U, `) V$ e课时56 误差计算-1.mp4
, E! S, t5 T5 s: w课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
% i5 c2 [2 ]; _. C
07 随机梯度下降
  y! E! E6 d" r2 e2 B. C) R课时59 梯度下降-简介-1.mp4
1 W4 D: L* P7 i( Y2 P3 ?课时60 梯度下降-简介-2.mp4
  n( \" J1 {) m2 ~& F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
9 e6 B( s  a. [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
9 }6 r- Z, [' q7 r  b3 l课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
  `( F) [! ~/ V1 W课时70 函数优化实战.mp4
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
/ P0 q; Q, H- \$ f课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
# q- K3 _, Y* n" q2 o课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
: a" d- k8 D3 }& ^课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
9 C' Y, F( g' F
( R+ R- t/ i9 G! @& V; Z" l0 J08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
1 g- M& E/ f: A' [  a* V, t5 p# ~' S+ d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
) |1 Y3 B7 \3 V课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
1 E' E% f5 V6 {( k7 b课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
) H; j# q2 G2 j课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
9 @: W0 e2 T8 y7 c
09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
$ A; z$ l' a5 o* j课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
; d( P6 z( Z) q% v% p课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
6 W/ t4 _+ D, ~* O课时90 early stopping和dropout.mp4
, s7 d% f2 o8 W2 d2 p4 Q( Y0 r7 U课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
1 h. l/ |6 e; t3 L# y# I; l课时94 什么是卷积-4.mp4
3 v& T! P/ t$ a# D课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
$ i4 E% C" o: l' U1 G4 a* a# c课时97 卷积神经网络-3.mp4
" p/ H# Y4 f  [, v% k% |: o* Q课时98 卷积神经网络-4.mp4
& Z; g5 {" i$ D$ E9 [1 M; D: d课时99 池化与采样.mp4

  i! x; x/ ?, ^  m; ?( A' I10.卷积神经网络
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
8 @& {" D. B6 @# @课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
' l( n2 s- l# H+ W课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
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
" j0 v/ b; }" f; u) ~! X课时106 BatchNorm.mp4
3 I' V# p) k4 [0 ?6 ]) I7 P3 }! ~9 G课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
  S2 U: `8 G  ?8 l课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4
7 `4 A" j+ A# Z* ?/ G* M4 f
11.循环神经网络RNN
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
/ q% N) I! i* A0 i$ x8 |. j课时117 循环神经网络层-2.mp4
* H1 J+ F/ W! }% n2 e# ]9 E课时118 RNNCell使用-1.mp4
) z6 }  R' S& q. P6 L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
; u9 C) r; h. Y/ W课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
2 b: w/ M2 Q/ n/ d! D* y+ d课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
1 U# v1 ^, g3 \. q# B& ?! ]4 a2 V5 F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
课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
" N/ S% K0 J' g1 Q0 Z+ X课时129 GRU原理与实战.mp4

" D; {" ?+ f: V2 y8 M12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
  G& K; m' n4 j$ W. S/ _" q课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
; ~/ v2 @5 N* G7 l. N- e2 V课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
1 o$ L3 t. x' `- G$ s& p课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
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

' u9 C% W& h  a8 W5 w13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
3 d, Y( _5 R! ?" H. K7 y7 \课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
- r5 x) R4 S$ q6 {课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
. h5 I& Z; M  R2 c; ~课时148 JS散度的缺陷.mp4
" k# h: N, T4 D5 r( s4 \课时149 EM距离.mp4
! g, ^: }1 s, V4 U7 ~" o课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
: h: _, @5 e/ v; ?8 j课时153 GAN实战-3.mp4
. _: [! x: g$ g8 z  k2 I9 `" \8 F( [课时154 GAN实战-4.mp4
. ?8 V* X; ?& B' M课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
$ L2 W6 M' I. J7 h" j2 n4 y; e+ g课时157 WGAN实战-1.mp4
- ]6 v, X4 F# k2 o; {* \课时158 WGAN实战-2.mp4
# c, c& c: o" b1 _  L& G; `
8 N! l4 n: o/ e& s% Q# ]14.【选看】人工智能发展简史
8 {: k+ E+ n% ~$ R4 M, N课时159 生物神经元结构.mp4
课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
4 Q+ ~3 O/ v" N% k0 K' T8 s. O+ u9 n$ h课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
/ z* U, ]* U7 C/ U' z" J课时164 深度学习的诞生.mp4
. o/ b5 r# T* O6 [- f2 u! x6 N( J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
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
) v9 s9 \" _" \& ]% F课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
* F" }) f8 t" I% O- o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
9 s6 \& e* Z  B# K; S( A$ d课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
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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1 T2 |# X, \' k: L0 t# x; u- R( zmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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