) H% |+ n0 h; J) g$ [0 o〖课程介绍〗! p- [ |9 o1 t) X$ ]
1. 通俗易懂，快速入门! H5 R6 c; q7 M# f4 J: w- R
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。
/ y1 o7 [! o- K& p4 j) Y2. 实用主导，简单高效
" p3 a7 ~+ V! ~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%。7 _$ G& N( d( C3 U2 I1 U3 D( k" C
3. 案例为师，实战护航/ {3 H/ X' ]. L* o; 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。9 d' q6 `6 y4 A/ f. l/ h
4. 持续更新，永久有效+ C) U' Z; A5 o- V" S; {; V" j
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。8 x8 Q8 O2 r9 T) s+ L5 ^$ F& q' |
2 c% R2 Y% b8 b6 i# q# m
〖课程目录〗& k9 i T; f/ L- K* A8 _ }2 H
01.深度学习初见* p% K; ^3 q) W* A$ R7 Z3 w
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
: Y d6 ~, z1 B0 E课时2 深度学习框架介绍-2.mp40 @9 q" |1 ^& k" {
课时3 开发环境安装-1.mp4% }) j8 E$ G+ N' ?2 [
课时4 开发环境安装-2.mp4
: Q0 ^; d5 A9 k# N0 ~- V8 _, c+ I5 X, y/ A
02.【选看】开发环境全程实录
: ~& Z+ n6 t8 G1 b- V1 ?课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4* R" |) m" r* R& p8 \3 f
课时5 win10平台实录-1.mp4
" J8 Q4 Y$ b; d( ?. l! J4 _课时6 win10平台实录-2.mp4+ s& f: }& i0 u( y' C
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4) K2 S h2 ^) B+ i8 d3 Z9 ~
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp44 Q. a( g6 I0 J$ l/ N
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
# [ J# w1 |1 R) v( K( G: N* f
8 a8 p- s: k Y% U7 j03.回归问题$ a# d8 r: m: f6 Y5 Z. s/ y1 M
课时11 线性回归-1.mp4. M+ c- _, n5 `' T
课时12 线性回归-2.mp4
n4 P( E! S5 j, @* s) Q课时13 回归问题实战-1.mp4
8 q7 d6 i! T7 _课时14 回归问题实战-2.mp4* v, }2 l6 D( ?; M
课时15 手写数字问题-1.mp4+ P/ F4 p; z+ ^+ _9 \# d" k$ P
课时16 手写数字问题-2.mp4
. Z0 Q* \ g) }* m, m4 ?课时17 手写数字问题-3.mp4# R- G; H7 K# @/ L# b6 \' `
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
/ P# i- r+ B7 E0 j4 B1 ?课时19 手写数字问题初体验-2.mp4" \+ \; C0 y: Q \) V b. z
/ ~" [. n; G/ i- }9 W1 @, ?
04.Tensorflow 2基础操作
8 W& @+ i0 d, L" f+ V5 E课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
; k2 F1 j8 y" ^; y( k8 w! L课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
+ K7 }! j$ B2 B: R* q课时22 创建Tensor-1.mp45 o$ T& _+ `& t+ ~+ T
课时23 创建Tensor-2.mp40 k' |& Q. V1 W: g
课时24 创建Tensor-3.mp4
) O- t# V" k: n4 x, c: l课时25 索引与切片-1.mp4; j3 j" y/ C1 j
课时26 索引与切片-2.mp4
8 j8 } B6 E C# l4 ^7 i& l" z: V课时27 索引与切片-3.mp4: J2 J9 G6 s8 y0 H# A
课时28 索引与切片-4.mp4; |3 b) {: J; J* { B
课时29 索引与切片-5.mp4
: q! S% V3 a2 k3 H3 N! M* P- R课时30 维度变换-1.mp4# X* j: ?1 r% G/ W
课时31 维度变换-2.mp4! R# ^# Z$ ?' n' Y- h9 o4 V
课时32 维度变换-3.mp4) w% I# W% \& c5 a* s( n
课时33 Broadcasting-1.mp4
/ m; N' B8 U& J. u8 ?$ U课时34 Broadcasting-2.mp4( s. H7 R; Y* t6 K9 j6 K% _
课时35 数学运算.mp41 {; i! ]7 K2 B j' T4 J7 p* o
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4! L% ?& m" E/ A
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4) X5 b* _9 G5 h8 @$ _! {: o
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
- h+ w$ }( k6 ~课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp43 {4 E; Z/ c U/ d8 e6 H
5 g, a6 x3 t# _9 ~
05.tensorflow 2高阶操作3 x6 g3 I' o2 V* L
课时40 合并与分割.mp4; j7 Y% A: [& O* L! b+ J2 G
课时41 数据统计.mp4
( _- E& ^- Y( \课时42 张量排序-1.mp4
) o0 a) @( w) K! e课时43 张量排序-2.mp4
4 u" |0 E! m. n& t4 m# c课时44 填充与复制.mp4
; Z* W) y! L j M课时45 张量限幅-1.mp4
) `' t5 B" D% P: @5 G, H课时46 张量限幅-2.mp4
: T+ `( ^* `5 O4 |3 z8 @6 |6 T5 \/ J课时47 高阶操作-1.mp4
0 v. ~- }. C8 z. q2 S课时48 高阶操作-2.mp4
- K: n3 X/ t% I4 h" E2 l, C
( ^( A( @9 D- E2 c S06 神经网络与全连接层
1 I- s7 L/ y: s/ l$ Z' [* P9 J课时49 数据加载-1.mp4
- C- j. j" U# {: g, q课时50 数据加载-2.mp4
d# u5 I2 ~% C% Y. @( v课时51 数据加载-3.mp4
$ {: C) ^! }( @4 r" T6 i" K课时52 测试（张量）实战.mp4% w2 l I: M) L* g
课时53 全连接层-1.mp4/ t2 l* {; L0 [/ b6 H) m
课时54 全连接层-2.mp4; p+ `; L: m2 _2 D" {% R
课时55 输出方式.mp4
4 C; `0 N) I& Q j! x( ~- @3 Y* L课时56 误差计算-1.mp4& @- z1 k3 u- d) |1 ]6 n
课时57 误差计算-2.mp4! ]; c' M. B& U
课时58 误差计算-3.mp44 x+ ^( L9 t* G& j# s( f. J: |
/ m, v9 k9 g/ N& G4 H1 X# K7 B5 z07 随机梯度下降
; j3 z, I4 X1 W# r- u课时59 梯度下降-简介-1.mp4
4 i5 t; o$ a" g: |5 }课时60 梯度下降-简介-2.mp4) v! p3 E9 S4 Q7 m. Z- a
课时61 常见函数的梯度.mp4
7 H, Y& T, r6 R' X; k# R课时62 激活函数及其梯度.mp4
% k; V3 \% B& t0 I课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
1 {/ ^. U( Y1 \- g' e2 D课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
" ], j$ v9 D2 ]: Z# b课时65 单输出感知机梯度.mp4
+ C: O: k. M) @; E$ e$ u课时66 多输出感知机梯度.mp4
9 ]! g: V5 T; m9 d. j; {课时67 链式法则.mp4
6 e* _! f& _+ O% }课时68 反向传播算法-1.mp4* ^+ g1 g' P) }0 M# b8 \& {/ n/ k3 \
课时69 反向传播算法-2.mp4% m4 z! m; Y: X7 [* F8 f" q
课时70 函数优化实战.mp48 @& ~* p- N, |' }! ?
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4' `! |! W* C' @: E0 t3 [% b
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp41 V! k1 ]& \! D
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
; S2 V* m" E$ t8 E课时74 TensorBoard可视化-1.mp46 {: v: ^" s( B9 K+ u0 c
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
4 f; e' T8 M* H
* q3 v7 a9 Q* @( r) X0 w08.Keras高层接口% B; i; t# G7 z0 R& s
课时76 Keras高层API-1.mp4; ?& _. {) A* S+ I
课时77 Keras高层API-2.mp4
' r2 d4 S" L* Z# |! [8 M课时78 Keras高层API-3.mp43 J. M: W$ }; M; j4 A3 X& [7 }9 y
课时79 自定义层或网络-1.mp43 z- d8 d( I$ H$ ?8 K4 @% h3 A
课时80 自定义层或网络-2.mp4: ?5 N8 o3 V E. Z% G7 P
课时81 模型保存与加载.mp47 Y+ B/ U/ ?1 u& Z- L
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
3 l, x8 c4 }* l9 _+ e3 T课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
: f) P; Z$ h% {- M课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4; P6 y) h! n# d, ?
3 C4 Z% T- m9 J, |+ U& J1 O! O! b09.过拟合
* D1 l: O! c' E' E课时85 过拟合与欠拟合.mp41 c+ Z7 ?/ m+ A5 V; V/ ]6 ]& L
课时86 交叉验证-1.mp4
% w: F& z! b" }. @1 c课时87 交叉验证-2.mp4; x" V% E, ~1 Y
课时88 regulation.mp44 ~" i' T/ m0 {$ p9 r: ~9 B" N4 Z# y
课时89 动量与学习率.mp4! V* B* j( L% m2 y
课时90 early stopping和dropout.mp4. a1 l. _2 \' O- b
课时91 什么是卷积-1.mp4
, G% d6 z9 R9 r课时92 什么是卷积-2.mp4
( I/ O Y" ?* V6 Y" H$ z" N课时93 什么是卷积-3.mp4
$ B. ^6 r j; _课时94 什么是卷积-4.mp4; F# i) k% H& u A5 k: M8 X
课时95 卷积神经网络-1.mp4$ h! L6 m3 n3 ? q% v5 A. e
课时96 卷积神经网络-2.mp4
7 p; Z7 V3 b- E- S8 V课时97 卷积神经网络-3.mp4
9 u2 n' u) e4 g课时98 卷积神经网络-4.mp4
& k1 b! N! p& x$ R课时99 池化与采样.mp4
) ~0 \+ H0 v* G/ h" j+ J9 `" N
0 B4 e3 c6 h a& o0 \4 W/ ~10.卷积神经网络
# b/ s0 a0 O+ q& y% s% j9 {课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp47 s( a( V! v V t
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4! ]1 k; z1 g, p; a3 C7 X% \
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 S+ t: o* y, T8 [: e$ C
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4! z! W: m& L. x# O4 w2 f' ]! e
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
! v8 D( Y/ @5 T% `. X- r, \0 P$ Z! n课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp45 v% H. S0 V% G% m$ `5 ~
课时106 BatchNorm.mp4
6 |% V" Z7 w6 k( |. T/ f0 m5 b课时107 BatchNorm-2.mp4
% K' [" F4 g3 r: O* D0 U3 h课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp42 `' z2 R4 b) {' D: }
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( U/ {8 j1 s7 s; c: R( r. p6 i9 o课时110 ResNet实战-1.mp4
0 b: L) T: [0 C$ m) m课时111 ResNet实战-2.mp4
: h0 l- z& S2 `2 e& B/ E4 I9 i% U0 m课时112 ResNet实战-3.mp4
2 Q2 p: |0 _' j$ H课时113 ResNet实战-4.mp4/ ~ p) {3 T; \$ t' Y4 n
4 a- G' G3 \' L3 P+ h L11.循环神经网络RNN
2 P/ B' T9 Z3 }# g5 z. R7 \* a课时114 序列表示方法-1.mp47 u$ l/ Y8 E9 H3 ]
课时115 序列表示方法-2.mp42 `! D* f- \* k& n# v/ ~
课时116 循环神经网络层-1.mp4. {* {4 { L( F: e' G' T c
课时117 循环神经网络层-2.mp4% r& {1 V. z- X2 h- d
课时118 RNNCell使用-1.mp4) I+ l, |. l" E9 w
课时119 RNNCell使用-2.mp4
, D: a- P7 f1 {9 ]% i课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 G, S' J+ Y3 K3 N( I
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
% q. j/ ]5 U- v4 |- `课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
# W* v% g2 m7 m8 {; S! Q课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp41 s7 X# M) h! g
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
. E' _8 G- N2 s8 g& o4 [课时126 LSTM-1.mp4
$ R9 a( t$ c! v& b课时127 LSTM-2.mp4
3 P0 r, L$ ^4 j& |- H课时128 LSTM实战.mp4/ ]! S& U! U6 O
课时129 GRU原理与实战.mp43 o R; \9 `" { C8 ?* c% n" L8 ~
# _* ^3 o& `& q' y8 u12.自编码器Auto-Encoders
. X; f( `' }" a) K# \( f课时130 无监督学习.mp4# _; q/ z- r# {
课时131 Auto-Encoders原理.mp48 K+ T' U' S- O$ @5 C
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
* e- [# i* w) s课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
" v- D& O5 r2 u. z课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
8 A, M3 ~8 Q5 p课时135 Reparameterization Trick.mp4
, P+ X: o1 M% n4 d) T课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4& ~" I% e6 ]' p- l/ ~
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
8 v) H' T8 P, C; d2 Y课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4* x, q" Q8 p& o/ l5 w3 H
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
' ^3 P ?8 E4 e- {. g$ W5 |课时140 VAE实战-创建网络.mp4
+ o( i# V; A' M4 C6 K' ?课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
3 {7 }* g3 Z) M' D5 j' U# h6 ^课时142 VAE实战-训练与测试.mp45 }. L7 r) ?* {( \6 A. k: F+ _6 u
/ u3 }, t6 I) v, T13.对抗生成网络GAN0 \- {$ T" n# e
课时143 数据的分布.mp4
% e; G6 H3 s, c7 J- ]. U课时144 画家的成长历程.mp4$ M7 Y, J( f6 u4 c4 J7 s
课时145 GAN原理.mp44 n, `- i3 m( G% K) U" f
课时146 纳什均衡-D.mp43 d4 w& I8 C" J/ t
课时147 纳什均衡-G.mp4
+ N4 {8 S! T5 W, m7 y课时148 JS散度的缺陷.mp4
1 \2 j/ Y: M& s. o, o1 g/ u课时149 EM距离.mp4% m$ {5 t; X* o; `! n: e) ~
课时150 WGAN-GP原理.mp47 k; U2 P- i% V
课时151 GAN实战-1.mp4
: H, I; \$ F c% }$ y: m' R课时152 GAN实战-2.mp4
0 n9 y- Y/ t2 R- h: e7 ]课时153 GAN实战-3.mp4
: T) q5 D# M) d# y, s t课时154 GAN实战-4.mp4$ E; a/ h' Z& j. ]$ O' I
课时155 GAN实战-5.mp4$ o H$ }, U* v* ^1 d" w3 u: Y
课时156 GAN实战-6.mp4- i' E+ O% f" U% C4 e
课时157 WGAN实战-1.mp4
7 t% U: `/ W1 ~/ A1 Z) I0 u课时158 WGAN实战-2.mp4! D7 |- `" o% K$ b7 P' e* K. t( Q" L7 ]
* g# f: e- h/ \! J14.【选看】人工智能发展简史
7 b% N/ n+ s$ J3 K: X课时159 生物神经元结构.mp4
$ i* e( f, {" s% k |% ]课时160 感知机的提出.mp4
9 K- a! ], f- L. ~( j6 W& z$ x课时161 BP神经网络.mp4
; q9 B+ z! R* U9 y/ I+ D课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
6 W$ K+ J: L7 ]" X3 b2 Q4 ^课时163 人工智能低谷.mp4! Q8 G& }. G' m7 k R
课时164 深度学习的诞生.mp44 y' S4 @8 _7 R( s# l6 X% u
课时165 深度学习的爆发.mp4
( u% F9 `3 u) F T. `8 i. m/ A3 U" Q5 h1 e
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
( z) c D. { Y9 F7 ]# q- r# S* y; {课时166 权值的表示.mp4# O5 K7 G9 o P7 u% y
课时167 多层感知机的实现.mp4
) b5 T/ d$ @0 ^! M# w4 a课时168 BP神经网络前向传播.mp4
& u1 u5 X3 K% ^课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
~; f8 ?+ g, M4 [8 n0 y课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
% u5 c( E* l( y: l+ z课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
. b* ?# B. }- @5 E8 }3 t课时172 多层感知机的训练.mp4
; G8 ?/ W1 U. U q课时173 多层感知机的测试.mp4
; d' B; A! L" ], H' s8 ~课时174 实战小结.mp4. k3 v q. a; g* j& }, \
深度学习与TF-PPT和代码.rar; z# x0 z4 q" Q
6 }% e; S1 n- e& R
〖下载地址〗
2 p* l6 E& b' V* X0 F, F/ T
Y5 p, {5 j r7 v# B
7 @9 h" l* \6 e8 Y& g/ y& ?/ K: @7 O+ G. w
4 v% T: t- Y2 s4 |( W----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
/ z) e$ s- b3 ^$ e k' m0 E
# a0 G. Z6 I! W; K6 F〖下载地址失效反馈〗 i1 E9 r1 B/ ]( y
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
1 k" I3 I+ R- m4 _' g8 P) q8 d& E# h: A$ _& k
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗0 G8 p6 z2 a) Y& ?$ G9 d
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( ?, [. C& }4 T, S1 z: w
% H+ |' ]$ n# ]7 I! r- Q4 a' x, u ^
〖客服24小时咨询〗
9 l: T {2 N N6 F有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。1 ~7 W3 g9 V1 r& n: d
$ m$ }5 G5 w$ B8 l& k* |+ x1 d
& b! @; |9 I: o1 @' f |
[复制链接]
