深度学习与TensorFlow 2入门实战

; Y8 e) P; m+ k. d〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
0 X  ]  P8 N, r6 \0 l" K  M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。
% s8 N' O: S2 W+ A2. 实用主导，简单高效
: R% L& R+ T# E! m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%。
. I' x* `! o& i: C: V) s, x- S- ^3. 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。
6 y2 v! ~$ |' S7 U% p7 n4. 持续更新，永久有效
. [) }" g% P) ?8 x' J& r1 Y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。

〖课程目录〗
) n; C$ \1 b* `( I01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
$ {! o% _2 `/ P6 ~8 b- D课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
7 j" K; [) q5 Q# N; h$ @- H课时3 开发环境安装-1.mp4
' w! b8 a$ l- ~3 V, q# }1 S1 x/ ]课时4 开发环境安装-2.mp4

, l. ~8 f! h! ?! q& Y02.【选看】开发环境全程实录
0 |1 F7 a3 J; A6 M! _& C; L课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
2 T9 F& B! f1 `8 o课时5 win10平台实录-1.mp4
/ {1 v% i4 n+ B6 C7 B: r课时6 win10平台实录-2.mp4
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
# E$ I% \$ f0 O/ }3 M# G& W3 s* N: V课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
" U" J! J+ `1 R" Y课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

) y( l7 F" r% O- ?03.回归问题
% y& Q) Y+ v6 r3 _1 e6 ?课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
: F. q3 T: M3 r3 E9 N) N3 ~课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
  P$ v( Q6 d( o( G- T0 K' }课时15 手写数字问题-1.mp4
5 E2 y5 M; @, K7 n6 U, ]2 n' F课时16 手写数字问题-2.mp4
  p8 V1 _7 n! C& H: R8 k. J课时17 手写数字问题-3.mp4
5 r; i1 o" ~0 g5 E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
. ^" C* G* h* `' e" g% m
  v2 u2 K( i: {04.Tensorflow 2基础操作
% _  ]+ O0 q2 n) ]7 p- x3 E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
: w; s: z' R) U7 d$ W* W* F课时23 创建Tensor-2.mp4
& k) P* J; u# Z: {" t- k课时24 创建Tensor-3.mp4
8 X% D: `5 ?" E课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
( v8 R0 A" J+ l; D# Z3 b2 z& O课时27 索引与切片-3.mp4
0 i, Z; s4 B( F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
课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
9 a8 u+ L* i9 I5 }) w( q  `课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
( z7 B2 W3 L& U9 ^9 O. Q课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
0 H' J5 o# Z/ n- f, G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
& k. _% P7 g: O课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
8 B2 A4 y$ r0 a1 G1 i
8 P: c: r" |0 \: u% k05.tensorflow 2高阶操作
6 P9 i9 @6 Q, N3 H课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
% X- O; t8 ^' r) }: C$ h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
! H6 \+ S& [% x  _: D& G课时45 张量限幅-1.mp4
8 D. [/ ^" R% M% X& V课时46 张量限幅-2.mp4
; e, b/ G2 M& V! Z2 i8 R4 b课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4

% @$ _8 B, o1 @% t6 L' B1 }9 O06 神经网络与全连接层
1 ?, b8 S# v7 r" v" D# g; a3 D/ d* G课时49 数据加载-1.mp4
1 r% {$ B. N8 D课时50 数据加载-2.mp4
# o. ]8 u5 l+ A2 e1 t  z' v& `课时51 数据加载-3.mp4
+ \4 P" |: Z2 K# q9 z: U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
* t! y6 D  B( O+ r, t% i课时55 输出方式.mp4
+ H8 {3 j) I7 ^- J课时56 误差计算-1.mp4
( z. l5 T9 A! s0 s5 ~课时57 误差计算-2.mp4
6 M) M# Q8 x! {- Y课时58 误差计算-3.mp4
# m" x2 C* d9 K" g' x) w5 L
* u1 u( p) }6 ?% c; s& z& u: f07 随机梯度下降
5 H8 a% H: ~* G课时59 梯度下降-简介-1.mp4
& p& Z0 O3 g5 B/ }8 W8 i- l+ m: x课时60 梯度下降-简介-2.mp4
- S* ?% E2 |" s2 q" S; _& A5 S课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
5 ~4 u5 z8 s) Q- ]- |, X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
课时65 单输出感知机梯度.mp4
; n& V& ^) J9 r; y+ J1 z) Y, e课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
$ t' {; ^) C# ]4 \: W, S( l, n( N课时69 反向传播算法-2.mp4
! G% X/ L5 j# I8 u  R课时70 函数优化实战.mp4
+ L4 Z) c) [+ v0 I课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
6 t2 h! c) s) }$ R6 \2 M课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
; x$ d5 K& t$ X, E' f课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
  f. [" h: G. _6 o" j课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
* n5 `; `: o6 i' N, Z9 K* K4 N# y课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
$ I7 ~: ], Q8 H* y6 ]
08.Keras高层接口
8 F; Y6 D* o. f% I  X课时76 Keras高层API-1.mp4
6 _# E8 r& t7 d9 h课时77 Keras高层API-2.mp4
' J; y* `6 _- q7 l4 C- t: |% `课时78 Keras高层API-3.mp4
6 B# N+ V1 I/ O, [课时79 自定义层或网络-1.mp4
" }* ?( W# x4 @% a8 a. L  E6 Z课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
; x+ u9 U/ ?& X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
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
" d1 W" D0 r  _6 U
+ [+ [$ x+ y) [6 g% \7 m09.过拟合
8 ?* F+ A, r+ a; d6 G* Y, X0 Z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
& p+ d/ d9 y, ^9 v1 P, t% e! V课时88 regulation.mp4
* I; u' t) }! W! @2 S& f课时89 动量与学习率.mp4
1 @( q' ^& H, G: ]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
. t% O! c5 C" m) I5 P6 N8 P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
课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
6 m0 X. j+ p- [& w
9 ?: R- ^  V4 b10.卷积神经网络
: S$ K2 y" h& t+ A, B8 }! H2 Q课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
% K  ^7 j; X& d  B' F8 }8 N课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
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
- o' ?8 A) c) T课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
2 E" x4 `/ ~6 X- f课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
3 n1 Q: b! k% Y/ w/ [/ [课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
2 S+ O) v% }& c& T5 a课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
) J3 |; p0 Y- N课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
( i, q" ^! m/ @6 V4 e1 @: M课时113 ResNet实战-4.mp4
& S9 C1 p  ^! u" m- X8 E
11.循环神经网络RNN
7 s# L' c, ^9 O, E! ~" p课时114 序列表示方法-1.mp4
. r+ `) Z7 r8 l6 y( a+ t课时115 序列表示方法-2.mp4
  [9 a3 C; f( g0 }. c8 _) U课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
. q, Z: B5 n1 }2 Z" F/ ~  T. u3 v课时119 RNNCell使用-2.mp4
* R0 k) y2 W+ ?) K1 O5 p# V( @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
. P' e8 P. k1 [3 _) G9 q3 g0 E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
% k3 B9 I4 f) y- `- W) @& v8 D  @课时128 LSTM实战.mp4
  c3 Q& D, X! Y1 O% D$ d6 |课时129 GRU原理与实战.mp4

/ U- u$ {& ]  p7 Y% m6 z; K12.自编码器Auto-Encoders
5 P. E0 c* s) k! M课时130 无监督学习.mp4
0 O2 P; X) R5 ~: E课时131 Auto-Encoders原理.mp4
) {1 r* a$ S! R! Z课时132 Auto-Encoders变种.mp4
* a$ a  [4 K# g3 M; X; ~课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
- I6 S4 B/ g( C# B5 t" U, ?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
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
5 m. y- r+ x2 w9 p' R  S, |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
# d$ K  @' @+ k9 s0 E) z0 C课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
2 R# M( I8 R" V0 W* K
; B! m, i1 G( c6 O. y; B5 k13.对抗生成网络GAN
# |# E4 G- X2 c, i' R7 p4 R课时143 数据的分布.mp4
1 M4 {/ |# G- w" f% }3 g# E; r2 p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
! ^( q3 p& _8 v: \- H& V课时147 纳什均衡-G.mp4
课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
% X- m0 V! i: _3 P* k" r$ a课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
' j6 f& H% C/ [$ V! `  y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
8 I. q6 `5 r3 `课时159 生物神经元结构.mp4
  f# f8 J0 l9 g  ~课时160 感知机的提出.mp4
+ k  p. }+ ^1 `$ X' u5 J" e& x课时161 BP神经网络.mp4
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
+ e, _1 l$ Q$ o& B课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
, v; h6 S* o! e4 r0 ^1 k+ B课时165 深度学习的爆发.mp4
8 I) J" K0 c4 l0 I' a
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
, L* Z7 N  e# v6 }, a: @: v课时167 多层感知机的实现.mp4
& r1 L7 ^" `# l. 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
( e) A8 A4 m3 n; s% y5 c1 f6 t课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
: U6 I) r9 p% x. p# K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
: c, x; l0 y- n, n) \. [课时174 实战小结.mp4
深度学习与TF-PPT和代码.rar

# s( t, ^4 e- E( f〖下载地址〗
, C: i8 U1 \- e. w* D

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% `4 g$ g" v$ x
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5 _2 y# v: a& \$ t
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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3 N/ F% b, R. ?3 Jmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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