; |) o4 Q, }) u) Y4 K( K
〖课程介绍〗8 C0 v# M$ W& A9 W/ c) n. j7 t% B
1. 通俗易懂，快速入门
" x4 b' {) g$ C+ [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。3 a. [& ]5 O: M, Q8 O- U& |
2. 实用主导，简单高效
: y3 m) g) W: Q6 Y; q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%。/ _9 O4 \3 C5 [' Q! g+ R4 `% A5 P- @
3. 案例为师，实战护航
- Z8 O+ p9 |: D9 l! F; B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。1 W% e7 w# ]: A0 \! _; P; h- w% m9 m
4. 持续更新，永久有效
' x2 g! A+ o" ]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 }2 n& U- ]" C
7 A' C4 U0 H# ^2 X6 U) a' s' q2 {3 v
〖课程目录〗9 W% W' y2 ]9 ?* `) C$ l" l: {5 `
01.深度学习初见: V# P* b, m% Q3 f) N
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4- k8 t3 D: v2 l
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4. P- i8 z8 m! Q
课时3 开发环境安装-1.mp4
, C& ]3 U7 }" Y& n7 F/ w, Q! j课时4 开发环境安装-2.mp40 O) d& h9 m9 ], k& c
- _: o9 h, [1 X4 T' s8 k2 d% R9 E
02.【选看】开发环境全程实录
9 w8 L6 n2 c4 W* [" V' i课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 d4 g7 c9 I+ W
课时5 win10平台实录-1.mp41 Q# T6 h+ B l9 [: L/ E
课时6 win10平台实录-2.mp47 j: z/ A: T9 z& ~
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp40 i* Z3 `# r! j1 s1 _
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
' r$ ?8 b/ \' G2 { z4 F8 w课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
) B5 g* ^8 f6 a: ]( X' j* Z/ _2 o# d* t. v u
03.回归问题( w$ d5 W& ^4 D" y1 s
课时11 线性回归-1.mp4
2 ]; M5 n% G, B. J( D课时12 线性回归-2.mp4 s) s* [& H" w6 A; I3 W
课时13 回归问题实战-1.mp4
6 o* V5 n4 R* ?6 J1 c课时14 回归问题实战-2.mp4
$ I6 X. X0 ]5 l" w课时15 手写数字问题-1.mp4
0 I, K& p x8 _7 L: [& P课时16 手写数字问题-2.mp4% B+ A7 ?; ~7 @7 ]
课时17 手写数字问题-3.mp4 R! {1 H# L/ f1 |
课时18 手写数字问题初体验-1.mp48 _4 B5 x+ {+ g1 u6 o, S
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
. }3 B1 A# V* K& o/ a9 [/ Z o
04.Tensorflow 2基础操作
$ n9 X. j9 Z" [3 f& r课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
' I: m0 Y: ?+ J7 \/ D. Q. y& h课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
( L9 P! z4 w8 ?, M0 e `4 x: k8 V/ L课时22 创建Tensor-1.mp4' R& c G) |9 _; ]6 M/ {; o' O
课时23 创建Tensor-2.mp4) X2 T1 w+ N% K, S- ~
课时24 创建Tensor-3.mp4' }# {+ T, [4 a3 I5 N5 l
课时25 索引与切片-1.mp4' @& b1 D2 z4 c0 _
课时26 索引与切片-2.mp4
+ `( ~4 I% X; w3 h. _3 d0 M课时27 索引与切片-3.mp4
. m* {2 W+ t) |- J, H) x9 ^课时28 索引与切片-4.mp4
: h; ]8 s* Z: E) h6 H课时29 索引与切片-5.mp4
: S* O% ^; F* F# G& ]) H课时30 维度变换-1.mp4- A- N/ Q/ V W
课时31 维度变换-2.mp49 q* U( K Z: T6 W$ g9 o
课时32 维度变换-3.mp4
+ o H" g0 \/ F& c, Y- B# `- v课时33 Broadcasting-1.mp4
) |* w V5 Q4 N6 f$ u% t3 D课时34 Broadcasting-2.mp4
' t3 }2 [& J! ?! x: q课时35 数学运算.mp4+ E9 g. F3 z' i' _. i
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
: r% |6 D4 e+ Y, a1 Z$ ~课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4: I; V. r& P2 f1 Y( K; {4 B
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4( x/ ]- V/ h" X# k0 e. j9 m
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
5 @0 v0 i* R) ?; @. Y( U3 M
, H" |! [( F/ M/ ?5 g* B05.tensorflow 2高阶操作( s3 k. A) K0 H
课时40 合并与分割.mp4
2 ? F. o. C% s8 p' _9 @" A课时41 数据统计.mp4
$ x7 m% g% A4 k3 [! w9 W& L课时42 张量排序-1.mp4
7 c6 g% M6 e2 \2 K6 c/ m8 J; E课时43 张量排序-2.mp4+ X: C6 q; z$ ^6 ~
课时44 填充与复制.mp4. c3 K2 p' Y5 x: Q
课时45 张量限幅-1.mp4$ ?6 y! ?1 {8 G+ R
课时46 张量限幅-2.mp4" G& |* C1 q _! E, s
课时47 高阶操作-1.mp49 ^/ Y3 {# w! s
课时48 高阶操作-2.mp49 e' V7 B) g+ q/ X# E
2 f+ e- c2 l' Y
06 神经网络与全连接层2 b) B0 ~* q. q( v% v( q
课时49 数据加载-1.mp4; F6 T1 z: _0 L9 E% e; ]) F
课时50 数据加载-2.mp4
# ]0 ?0 V( I) e2 I% K课时51 数据加载-3.mp40 ~& C' v+ G* o" m: w
课时52 测试（张量）实战.mp4
1 v( W$ g5 f( r) G, Q课时53 全连接层-1.mp4' N# T: l+ X) O& V
课时54 全连接层-2.mp4
7 j/ d; Y( `6 v+ c8 a. l0 ~& ^课时55 输出方式.mp4
. c& `3 j8 ]2 p& W9 w9 t' j6 z$ u$ @课时56 误差计算-1.mp47 ^4 Y, f: p/ E1 y0 Q3 I, M
课时57 误差计算-2.mp4
) k& a4 i$ z, p6 f+ N0 D; R课时58 误差计算-3.mp4
( ]7 v* j/ `7 e2 w. {* j3 s) P
& e1 v, N" o0 L6 o6 p07 随机梯度下降
4 @4 s+ S( |1 o5 e" K# S课时59 梯度下降-简介-1.mp41 Y5 o- Y$ \! W/ h, y
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
# ]" v8 l( b( S& ~. W课时61 常见函数的梯度.mp4; C0 `: [' Q8 Q7 M0 f
课时62 激活函数及其梯度.mp4
7 w" ^, i+ V; h% u课时63 损失函数及其梯度-1.mp4) {6 }+ ~9 O: R
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
2 D1 b% I; Q4 H: y7 k& d课时65 单输出感知机梯度.mp4 b. ~1 @+ o* U+ t" J7 b
课时66 多输出感知机梯度.mp4, l0 U1 N& V( u; e& k' ]4 `/ N
课时67 链式法则.mp4& z( O/ e( c( V; ?. V
课时68 反向传播算法-1.mp4
( j) w A5 G m5 [4 `4 L课时69 反向传播算法-2.mp4" f$ O8 l, A1 @
课时70 函数优化实战.mp4% h5 B3 W3 l- ]5 A n: c, r; `
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp48 W6 G) A7 d. w3 q
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4, B; f0 F( U5 `7 g; l6 ]
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
" \* T0 F0 g/ R, Z2 y- S( Q6 W课时74 TensorBoard可视化-1.mp4& r% j! \9 e+ X0 H; S- m0 m; Z
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
5 x4 v! ~* O6 G* t' l) |' R8 ?& W
08.Keras高层接口 |4 H0 h' i# r7 k% g
课时76 Keras高层API-1.mp4
; q) V5 U/ O. J$ `" z- p课时77 Keras高层API-2.mp4- Y0 L% T% V9 ?4 |' E* G* b _( d
课时78 Keras高层API-3.mp4
9 ~8 H( e" g a- }$ [课时79 自定义层或网络-1.mp4, b) m2 e. M* U% @: Z" v
课时80 自定义层或网络-2.mp4
/ Q9 ~! Y7 p3 @2 C# Z* ~7 k课时81 模型保存与加载.mp4# y8 o8 ]. e& ]( k( h. P) [
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
0 ~# ]* {- q3 U! d0 Y课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! g. R: S/ Y4 \. j课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
; Z8 S8 h6 @, ~0 v8 m; w9 |+ p& ?
* q& i. |, K v4 T9 x6 o! f09.过拟合
$ O7 w1 ~! }4 r9 X2 |* E课时85 过拟合与欠拟合.mp4
/ |+ j+ g; z$ D9 m课时86 交叉验证-1.mp44 p u" W y U6 {
课时87 交叉验证-2.mp4
r. \5 |5 L5 ^# x2 d/ B" _课时88 regulation.mp4, k4 q8 K! v: f: I( r8 a# e
课时89 动量与学习率.mp4
9 i% W2 C' u2 f课时90 early stopping和dropout.mp48 |9 s/ i" q9 j c2 Y$ Z
课时91 什么是卷积-1.mp4
. S! c6 v3 ~5 p6 X课时92 什么是卷积-2.mp4# u1 P5 ?2 |' D" U1 o, M! u% ?
课时93 什么是卷积-3.mp4# y# J( a; B6 [% |, }7 p% M
课时94 什么是卷积-4.mp4
/ ]+ z% {* e1 L& Q课时95 卷积神经网络-1.mp4
N$ A, I( d# a' j* ~课时96 卷积神经网络-2.mp4# V T, t7 F! a8 G3 t
课时97 卷积神经网络-3.mp4
3 X3 O4 ~5 R# N9 w0 E0 V: w, M- ?$ Q! [课时98 卷积神经网络-4.mp46 {% F3 r: C+ l
课时99 池化与采样.mp4
( j0 l4 v* J* |) [8 x7 u( ^& Q+ ~! U
10.卷积神经网络
3 u1 G' c' R- ?. y课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
6 v7 {' i6 W6 h& `! d$ j* F课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
( B; y3 b! y2 U1 g% g( g课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4( u' z0 |) z y! V1 M' [6 l/ m
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
; p- @8 o4 X9 V' B; Q- g) c课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp48 I' z1 |6 a9 {$ |9 R
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
2 q4 C/ c* D! }2 O# T0 q课时106 BatchNorm.mp4
6 a0 S" O; R. N3 Y课时107 BatchNorm-2.mp4& ~) u: P% e2 ^- M5 y" a
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
$ D- u9 N! S2 L$ t- T! g" E# h+ s课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
$ x S5 c9 K: E课时110 ResNet实战-1.mp4
' \# k6 Q- E6 F0 A) }, c0 N8 I课时111 ResNet实战-2.mp4
9 r( j" w. b1 }2 V; g9 q课时112 ResNet实战-3.mp4
. K: R1 G+ Q- A7 j$ {5 m) @课时113 ResNet实战-4.mp4- } Q0 S, ?' H' K
6 [% L- }, S* g11.循环神经网络RNN; e* J5 I; G. e. A, H) n. t! E
课时114 序列表示方法-1.mp4
2 o8 |' A3 W+ m; @, Z* U9 K7 i课时115 序列表示方法-2.mp4- M% R9 v* d/ Z1 z2 C8 a: F7 T
课时116 循环神经网络层-1.mp4
' K d& E7 B# o8 ~$ `课时117 循环神经网络层-2.mp4
+ Z6 z4 y2 j. @6 U/ W, B) X& o: F课时118 RNNCell使用-1.mp4
7 n. V) y4 h! l: s! {课时119 RNNCell使用-2.mp4' ]5 S: y# q M6 L- T
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp43 J" C/ c9 h; N
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4: e \6 O) K4 w3 }
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
$ A8 _5 a, W3 {" ^+ W课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
' L, `, c0 M+ p8 J2 m课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
P4 `( l) c: O3 v4 K, ~) m! F) J; E课时126 LSTM-1.mp4' v8 E- K0 U* O3 W3 R/ J
课时127 LSTM-2.mp4
* K* N9 X( h0 I课时128 LSTM实战.mp4) G, z2 t; @3 Q0 D: O; \7 C
课时129 GRU原理与实战.mp44 C9 S7 V" c1 e* h
: V& L4 J( S$ R, a12.自编码器Auto-Encoders
. `6 n1 l( ~( X7 g; j4 X课时130 无监督学习.mp4* {0 Q! Y. j7 W3 Z. }% d3 P
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
' g, q+ o; b6 G$ G0 O0 G; w: L课时132 Auto-Encoders变种.mp4
$ }4 G; e$ {5 O* T# Y. I. z课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4* x3 Y' v6 x$ z3 e* o
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp45 v& H$ ?: y ~! y( a
课时135 Reparameterization Trick.mp4
8 A+ G$ Y1 P6 q4 i L课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
# t. F) ]- a7 |- q& s2 Q课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
2 b# [9 F' T/ ~课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp48 c9 S3 q. G' z: V U: D
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4# h" m( @9 Q: p# v% u" P
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
9 L: V6 K& p" y r课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4. S; I9 w* M) {% `
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4; k9 R0 r2 O6 V% k
- D+ k% h m2 d! w: ~
13.对抗生成网络GAN) g4 M, G; t% l# A
课时143 数据的分布.mp48 S( o" ^9 F; E: ~$ E
课时144 画家的成长历程.mp4' p9 ~" u6 W0 F0 u
课时145 GAN原理.mp4
m0 F F1 r2 O e课时146 纳什均衡-D.mp4
+ N; i9 F* P( ^8 T2 |+ y: {课时147 纳什均衡-G.mp4
" w! q& o! U) |7 A- S+ C" \6 w课时148 JS散度的缺陷.mp44 z, v, Y4 b/ y' ] S
课时149 EM距离.mp46 q; e8 F1 U( z( R
课时150 WGAN-GP原理.mp4" d, F7 @2 t) X$ w! ? Q2 }
课时151 GAN实战-1.mp4
+ E6 x d% E8 {( K5 p课时152 GAN实战-2.mp45 \5 |2 }( T! x0 A' M$ c# J/ @
课时153 GAN实战-3.mp4
& w; N+ E: B) b课时154 GAN实战-4.mp44 j0 Q$ d& E& Y0 K3 t
课时155 GAN实战-5.mp42 n! h4 N. }& ?# u& L& J: e
课时156 GAN实战-6.mp4
9 o' P$ C# a, Q+ f课时157 WGAN实战-1.mp4
3 [$ z* r! j* }* F7 R+ ~课时158 WGAN实战-2.mp44 b" E; {, Q0 |4 R5 k" f+ e
: N/ D% v* q/ [, Y6 k' ?14.【选看】人工智能发展简史
$ e& B p0 Y* k课时159 生物神经元结构.mp4
; U0 A; v/ V- f8 K课时160 感知机的提出.mp4
% W; `$ T y4 k3 x0 E课时161 BP神经网络.mp49 Y1 M9 h6 k4 {! }: r
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
7 _! {% c( b; J课时163 人工智能低谷.mp4
% N# b: x- D' ~课时164 深度学习的诞生.mp4% C! k" d# u. O- s
课时165 深度学习的爆发.mp4
; B/ P5 s# Z( }0 Z1 Q3 K
V2 Z; F% o% D# B' o, ^3 x15.【选看】Numpy实战BP神经网络9 g/ `, E+ p! ]3 c9 k) U4 w
课时166 权值的表示.mp47 q. v" g' G4 |, {+ f/ Y, P. q, o: W
课时167 多层感知机的实现.mp4
0 M1 I( I7 o- q/ `- q8 ^课时168 BP神经网络前向传播.mp4
2 p. j8 O: T( X; {$ W课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
& K: n; A, c1 D& p3 j- c, U课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
7 f2 a/ V& y& s课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
6 Z# h! A' H7 G! v课时172 多层感知机的训练.mp4
# K: y& p5 a9 T8 A$ q9 k+ J' E课时173 多层感知机的测试.mp4
7 A7 T% Q n8 Q% k- C课时174 实战小结.mp4" w2 I' d& c8 \
深度学习与TF-PPT和代码.rar
1 ^- x; X1 T$ \5 I: O
* L) V! `: M* |9 ?〖下载地址〗' T$ l: ~# {+ R1 N1 K) R5 k; J
. E* I# D0 f* r/ R# r- c
! h* B* v; d7 ^* d' {& u; Q/ E5 @, f1 Z" V6 M: p
! I. E, Q" m/ S5 J/ v8 L6 u
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+ @/ x2 d% R9 x! q
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7 o) I6 f+ `( c3 T' o! X% S( F$ E" T* r$ r+ _! A# f
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