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。
+ u/ s) _/ C; r! Z" P2. 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%。
6 h8 E6 @6 t2 O& s& s3. 案例为师，实战护航
% y* u- u1 o2 h4 s# }2 m5 E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
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。
4 C/ [! O" _* x
2 @1 r9 i! \  @& Y〖课程目录〗
* d+ U$ D. a% @' {, j  L1 J" B3 h01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
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
) W  D8 {, z  H8 ]; w4 B8 \
. V" q4 S9 r$ K. ?) |& e02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
, M$ Z; V3 ~2 N. n! F, |. F) d课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
8 y) Q. s% _- p% H6 A6 r0 d课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
3 z, z# P  R3 W课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
5 p) H, U4 R% X  q
03.回归问题
- ~6 I( G; x" G  ~: z课时11 线性回归-1.mp4
- I( y! E: Z$ a9 E8 [课时12 线性回归-2.mp4
7 ^' o  f5 ~, w课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
4 U) C1 k( r. M2 d5 e: ]课时15 手写数字问题-1.mp4
课时16 手写数字问题-2.mp4
9 b, v( O, A4 [  ~$ _/ T& N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
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
, r. f6 i  y4 P2 d$ y6 j
: a: L' j+ ]2 e2 u$ y04.Tensorflow 2基础操作
6 b; x& o5 O+ Z+ [  e/ I9 f课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
- A- a% g& B# ~1 s, V课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
1 n( ]" a7 \# J课时26 索引与切片-2.mp4
" V6 ]! e, ~; [课时27 索引与切片-3.mp4
课时28 索引与切片-4.mp4
5 ^4 f6 c- ?& F- U课时29 索引与切片-5.mp4
- j" j$ z6 }+ f- H5 [8 T* S课时30 维度变换-1.mp4
: F4 ^: g  |* e课时31 维度变换-2.mp4
# x& p4 ^2 Q0 ^课时32 维度变换-3.mp4
0 _1 d7 ?7 O/ m: g+ S2 @6 b课时33 Broadcasting-1.mp4
0 }5 G( Y5 l, k6 m课时34 Broadcasting-2.mp4
/ x4 V6 u/ }4 S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
4 d, D/ ~# J1 _' O0 v9 F课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
; P# |. H% m+ d1 b( N7 g课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
# [/ T: P5 I# ]4 f% j
1 x) O$ `. D( M/ s# R( ?05.tensorflow 2高阶操作
( n, y) @/ P6 T& e课时40 合并与分割.mp4
* p7 b& c* N7 J8 Y课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
! O0 A2 n/ e, u: w课时45 张量限幅-1.mp4
( p3 z7 U6 U! @$ |( ?! b课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4

& Z6 N4 `' c1 S5 X1 e' N06 神经网络与全连接层
3 S  O( ^+ F" q8 \课时49 数据加载-1.mp4
. u) P7 V$ \- ~: I2 E* t2 L课时50 数据加载-2.mp4
: N3 L! q* k, x1 _# l, c& [+ v课时51 数据加载-3.mp4
7 w2 L. E& ]) y" O( U, I课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
3 l0 E3 C- y( \  ]课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
4 @/ Q9 }$ @5 p- ~$ s: Z* S( s课时59 梯度下降-简介-1.mp4
4 M! b5 q5 Y: V3 l. X  F: ]课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
  `6 c+ ]2 y. K  g! Y- X0 W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
% ~5 t4 Q/ u& Q$ [- K" Q1 D8 k& L1 `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
, T! l4 e, i) H课时66 多输出感知机梯度.mp4
% J  A: _$ W: d3 q课时67 链式法则.mp4
3 t$ J* {3 V$ Z4 h- m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
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
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
+ ?( ]% _3 q; o5 @2 Y6 I( ^课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
& c" D9 A- M- O% ]/ g( T6 H课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
0 H& r" w' ?, Y) R课时78 Keras高层API-3.mp4
# e8 P/ N+ F2 z4 b9 \课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
4 V* h# a0 A1 y9 c1 r课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
- m# F  r* [% ^课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
  a( V5 {  o# L/ o课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

. c  Y( a( ~( g) o: N09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
+ Y, S- |8 W3 K% K课时90 early stopping和dropout.mp4
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
课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
1 @, V" H. [: y5 v; f& c1 S: f, z* ?课时96 卷积神经网络-2.mp4
0 [+ p; H+ U" D! y* V课时97 卷积神经网络-3.mp4
" {6 T  Q: W$ s7 s/ L9 s* o7 H课时98 卷积神经网络-4.mp4
, ^# M. C) F! |2 o; i2 }4 L: z7 y* ?课时99 池化与采样.mp4
/ H2 X" L8 q9 H( F- E) @- I  K
10.卷积神经网络
% ]* A! \* r0 y* g+ r1 ^课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
$ m% Z3 ?9 f/ n1 j0 I# e6 t& i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
3 z1 U- i0 @+ @" |7 |6 p: u* j' s8 I) M课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
6 X) ^2 H+ q4 K0 @  ~# W课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
- N9 ?/ E+ o. [& V4 T  ~& `) X# v课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
4 ]2 W4 I  O! V. A3 ~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
# W* V/ S$ w  U3 C, W0 v. i, I
( f0 J# r3 d; E  g% n+ {11.循环神经网络RNN
7 C( f- u! L$ T+ i$ ?课时114 序列表示方法-1.mp4
课时115 序列表示方法-2.mp4
8 |9 N! d. x8 z& a9 l) d% T课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
) ~1 S3 O* `. f7 m' ^课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
% E+ a; V1 p+ {7 |' D7 T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
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
4 \9 P$ e  s" Z9 \/ n课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
$ n& ]! f0 C$ U: H, }4 J# D课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
6 j7 o- |4 L" C9 p% q- x+ c9 x+ l课时129 GRU原理与实战.mp4

8 f0 v7 R4 e, [: |9 R! e" I' {12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
& o' r+ X- b+ r6 n) e4 ]% p1 _6 K! J课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
8 a! {5 ?5 Q9 w: |3 T% ^4 |3 l9 M课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
! r4 o2 l& M8 v8 c0 a) \' I课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
- Q  Z; T. }+ y6 C/ N课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
/ Y- G: W7 o2 V7 W1 G' g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

3 P% h/ @, I) Y+ \9 N13.对抗生成网络GAN
0 R& {) u9 j9 Z  I- j7 K/ v课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
( ?; X/ @* p. ]$ W: O$ s课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
: }4 x1 R' c" @7 ~% R课时148 JS散度的缺陷.mp4
& x( K0 S5 O7 P课时149 EM距离.mp4
! E3 u% ^) W3 }5 Z. x课时150 WGAN-GP原理.mp4
" C( o8 c* ~: O- \. |课时151 GAN实战-1.mp4
2 Z4 O7 V) ]; V- z  f( H# l- y课时152 GAN实战-2.mp4
5 u! I$ u+ [' c/ p课时153 GAN实战-3.mp4
- h# D: T) T3 w9 |, I+ ~. a. w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
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
课时160 感知机的提出.mp4
( z6 }) y; R- ~$ X1 _+ p# @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
& S( P- i  `# P$ F/ L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
: V5 N" @( F& \. J0 I3 j" t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
; `9 C( [- Z/ w# O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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) X" B/ X" N' V+ w
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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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