( }. Y$ I3 d/ a' [, b$ e〖课程介绍〗
, ]' q+ B' T6 x0 i! s+ O- c# P: \( \' q+ ^1. 通俗易懂，快速入门; ~" [ ?! d* V2 z2 g
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。
& Y2 s% m+ z. d" P* [4 I( C2. 实用主导，简单高效1 ]4 b q ^- t% n
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%。
8 J$ o9 J4 o4 M. W/ y- y6 z Q3. 案例为师，实战护航3 c' [! U8 F- i( o! ] p& a3 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。0 g- j% V4 N7 V$ B9 _2 F! M
4. 持续更新，永久有效- S8 u+ l- ]4 Y2 O) q
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。
$ t1 S% d$ _" u7 C- r. ~6 J
2 P h' J6 g* q; c/ Y0 [2 }〖课程目录〗' U. p* O {0 H# _2 `
01.深度学习初见( l/ K- p. n2 b# F! y' J
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4, z3 w- o, l9 v: `
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4* h5 ?2 @- H: {/ L" V) p4 e* E
课时3 开发环境安装-1.mp4
6 C+ L& R0 e% M2 g( y6 m, J课时4 开发环境安装-2.mp4
~2 Q# r/ b4 Z0 l9 P
8 `. X7 s; u1 X02.【选看】开发环境全程实录
. P4 f! I M' M3 k课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
+ M5 f5 |. R- ^* U课时5 win10平台实录-1.mp4
& H/ a5 ]" b) I. H" A& d0 s课时6 win10平台实录-2.mp4. c6 F. i8 v% | v- {
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4; N. Z+ ] q# `# _ O1 @7 h2 I2 Q8 p9 L
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
6 t( r* H, s$ o9 U3 T' j课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4$ @% d2 d0 j+ i* J" w' f& W
2 W5 I; b; G2 @& e6 o03.回归问题% L7 P! x& S2 m, |1 U S- H* u' W: n
课时11 线性回归-1.mp4, e/ i4 X" {! k( h1 {1 X
课时12 线性回归-2.mp4$ z1 {8 n+ d& A: M! N' C7 Z
课时13 回归问题实战-1.mp45 r8 q. B5 _1 n8 f1 k
课时14 回归问题实战-2.mp4
f! O4 E# b) Q/ F* A课时15 手写数字问题-1.mp47 n1 _$ _2 \' \5 E3 h {
课时16 手写数字问题-2.mp4
" R1 t/ x0 x+ n6 W: W课时17 手写数字问题-3.mp4
& x& j' }1 u4 m' D& S6 {5 D# o$ F2 |课时18 手写数字问题初体验-1.mp4- m) s T( v# ]8 ?" b
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4/ b5 `$ p- N# V- k- a V
: D. i+ V, @% w: `( t. T04.Tensorflow 2基础操作
9 G, R+ P5 {) _% V# _& z课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
* p4 W1 o* R* t6 X$ F' [# Q课时21 tensorflow数据类型-2.mp4; e# q- `, p8 l$ |
课时22 创建Tensor-1.mp4
9 e; A" C n: B1 U( S- t+ P课时23 创建Tensor-2.mp4" { e" R. o3 A4 A1 t
课时24 创建Tensor-3.mp4
7 i$ d% E* V4 U# b3 R ]8 R: O课时25 索引与切片-1.mp47 n \4 j3 _0 G. |7 q6 ^9 t+ `
课时26 索引与切片-2.mp48 d9 O2 }2 x8 @5 l
课时27 索引与切片-3.mp43 M% \* c8 X% U7 \ _' J
课时28 索引与切片-4.mp4
! L ~0 F/ S- r; R: L" c+ \课时29 索引与切片-5.mp4" S9 b" @. K4 O5 M- |- M
课时30 维度变换-1.mp4
# y& j! w2 P' P9 X! z2 X: E. [课时31 维度变换-2.mp45 b5 n% e+ ]1 k8 e1 V, k/ P
课时32 维度变换-3.mp4
8 D' V$ n9 h; m2 B2 O课时33 Broadcasting-1.mp4( B/ ]- {, ?7 j
课时34 Broadcasting-2.mp4, W. s: k% b. s/ Q8 f
课时35 数学运算.mp4# Z( s+ ^' v6 V) W% M
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
% `7 w& u6 }, a0 B+ V9 x. E$ \4 z; U课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4# H! T& |' Z% D; J& y
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
3 i5 i" e3 N! i课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp43 O; @5 ?5 h. K3 j }! S1 ~
( R0 o q* D: m& v
05.tensorflow 2高阶操作
: m l/ k9 T- N B课时40 合并与分割.mp4
0 x3 M, ~7 o& P. O* K5 Y课时41 数据统计.mp4
' L( l+ j3 U0 p' y6 g# g课时42 张量排序-1.mp4! W! @! w0 r f; b+ C1 u# d
课时43 张量排序-2.mp4
& t# x. x3 n ]- l; y3 I课时44 填充与复制.mp4
! U b2 _5 s+ i5 a0 _# y课时45 张量限幅-1.mp4" Q: y! e, w" a* d4 {" h
课时46 张量限幅-2.mp4' r8 i2 H/ ]& P) P& M" ?
课时47 高阶操作-1.mp4
* B9 V% f& }3 S课时48 高阶操作-2.mp4! C5 q/ H6 C. p3 b9 B+ M
+ t. ^4 ]2 E2 ]3 F& H2 N
06 神经网络与全连接层
1 n; X$ @+ G5 z" E课时49 数据加载-1.mp4
/ s. ^( P% b/ A, m( c课时50 数据加载-2.mp4/ }$ z% E" o' Z' i$ `. F5 G* j
课时51 数据加载-3.mp4
; o0 j! y; H# } w8 W" K1 s0 z( m课时52 测试（张量）实战.mp4
% o X, a" `! W, W8 o c课时53 全连接层-1.mp4
7 m" X6 `& X6 {! R. B( Z. C课时54 全连接层-2.mp4, h/ {- B0 x' A4 z
课时55 输出方式.mp4
8 u# ~" B j5 w' }/ T0 u% B- c课时56 误差计算-1.mp4
2 J G0 L" N2 k$ U! R课时57 误差计算-2.mp4
_; g- S1 w9 i0 `课时58 误差计算-3.mp4
$ C1 m3 P% K" d- Z! D1 L/ u
1 ^ ?- B0 H4 g7 Y/ J$ X07 随机梯度下降
: y, i; e" j9 Y% x课时59 梯度下降-简介-1.mp4
( ?, W' a# D) Q& [1 {课时60 梯度下降-简介-2.mp4& \: P" V. x6 o* m
课时61 常见函数的梯度.mp4
' q @9 B8 E, _% ^课时62 激活函数及其梯度.mp4
! D) G0 Z6 U, R, M2 J& m课时63 损失函数及其梯度-1.mp42 q) M R( B" t
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
* O6 d4 A' ~* H7 i, b. H0 T u% m课时65 单输出感知机梯度.mp4
; A- K, c- B: _. m& k课时66 多输出感知机梯度.mp42 n( @" j$ P) s' W i+ H# s. z
课时67 链式法则.mp4
; T, Q' X& S, v5 W课时68 反向传播算法-1.mp4! _4 ]! e$ o% ~* `$ ~8 _
课时69 反向传播算法-2.mp4, M( ~1 F" V& e' n ^" L' @
课时70 函数优化实战.mp4
. H6 E; f% W/ O% [ s课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
$ m9 H9 e" w$ [) {课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
, g7 T e" j6 J. i7 j+ l课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
& o' F- I: l7 ?% b S. Y. D课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
8 o H: t/ {& X$ J9 h课时75 TensorBoard可视化-2.mp48 B [: c) ^% u6 l
" f( b, @1 s- |! r8 P08.Keras高层接口
! i% I n: j7 W! X( D# U1 i课时76 Keras高层API-1.mp4
% C5 b G4 W8 D& a! T& E课时77 Keras高层API-2.mp48 M. q3 X( k: |% I+ R
课时78 Keras高层API-3.mp40 y7 \8 @0 r ]% a# a) ~
课时79 自定义层或网络-1.mp4
# N7 h" M: c b+ _9 k课时80 自定义层或网络-2.mp4
7 {) m( P7 D F c9 h! P" ]7 k课时81 模型保存与加载.mp4
3 y/ T6 f! ~1 G2 T, B5 }% H0 _课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
' {- [; r: z1 z! x课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
/ G( [& D0 A" M3 G课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4. y' Z. f3 o1 O2 _7 T. k: }1 P
5 \" H, }/ Q' }* Q5 A# { J0 G7 @
09.过拟合
" c: e" B f, p- Z& c课时85 过拟合与欠拟合.mp4
6 d0 E6 b2 ^: a: L( Q0 Z% y6 @课时86 交叉验证-1.mp4
9 P! J) j: U6 x课时87 交叉验证-2.mp4* f7 U7 x/ j( d5 @# z3 z
课时88 regulation.mp4
/ C3 b! v6 Y# L9 H; ]$ t课时89 动量与学习率.mp4* L# V* ~2 S- J, W/ m. c
课时90 early stopping和dropout.mp48 \( n+ G. J' |0 b! {# I2 G
课时91 什么是卷积-1.mp4, h) e; U+ v9 y U) C: c$ U
课时92 什么是卷积-2.mp47 M7 ]3 O2 v; L5 A" S( p
课时93 什么是卷积-3.mp47 f% y6 _7 P! m
课时94 什么是卷积-4.mp4+ W' t2 h4 S: H% M6 v- N& [
课时95 卷积神经网络-1.mp4
0 A' W. O' p& [7 Y9 G课时96 卷积神经网络-2.mp4
) a. L: I& C8 R课时97 卷积神经网络-3.mp4
/ W4 {: O$ R: V5 j/ S课时98 卷积神经网络-4.mp4
; R& `2 n! }8 n1 r课时99 池化与采样.mp4
; f% G" P$ H% a1 o$ e3 i% |& E6 y& d% P2 q4 t
10.卷积神经网络
5 c1 U) `2 ^& p8 @课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
1 p. U1 E, x) t% a# h课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
- @/ ]; n7 d) I# b课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
9 ^% l$ Q$ N: v. K课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4' o1 y# d% d- j8 n5 l+ a) B
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
. j0 W4 O: ^" x6 S" W2 D课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp44 z! G C! e$ I+ e
课时106 BatchNorm.mp4
' V) b& ^: c- R/ D4 U" X q4 e课时107 BatchNorm-2.mp45 W' x4 Z. W3 m3 k- X- @8 r
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp40 q3 f! K5 O" m0 Q0 Z* B/ B
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4; b: o4 R7 w: M) b: i
课时110 ResNet实战-1.mp4
: O) z9 W; V# F A# ^. J- s课时111 ResNet实战-2.mp4& f- i- G# T" S; U" q
课时112 ResNet实战-3.mp4
' r. Z6 V, W M3 M' p8 u课时113 ResNet实战-4.mp4
' n) H4 e$ N j# b/ H1 M: U# _0 t7 O, C$ a& f* N2 N- _( w
11.循环神经网络RNN
, P3 l( f2 J3 G! t课时114 序列表示方法-1.mp4
+ F& k- @( J: X课时115 序列表示方法-2.mp4
" m8 J" t' _$ }6 g4 G课时116 循环神经网络层-1.mp4, N& E) ?0 d; x
课时117 循环神经网络层-2.mp4
9 p6 o1 ^- |2 k: y课时118 RNNCell使用-1.mp4
6 @' e/ _) {7 ?3 N. m课时119 RNNCell使用-2.mp4
: Q+ k! F4 E4 L6 o: q0 i课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
/ u3 t% v" M( p! k课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
0 w; V6 |, M# M. {课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4, P/ a& c; w# S: d# d8 r
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
; [' w4 F! @0 L) y3 F课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
n1 P) e& p7 l7 v& U课时126 LSTM-1.mp4
' X5 h2 C6 d0 m! V1 K0 _! M课时127 LSTM-2.mp4% M% J$ n; e- e- g7 S2 |! y
课时128 LSTM实战.mp4, U4 i; F7 e, b) ]. \# Z
课时129 GRU原理与实战.mp43 X% k E; ^3 r1 A; z& a
; t0 d6 {% B b9 U
12.自编码器Auto-Encoders: O P' o% ]; z7 u" u: J
课时130 无监督学习.mp4) E) |- G/ _5 |3 P* i m
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
, l# b9 J! ?5 _0 }9 [5 g4 \/ N课时132 Auto-Encoders变种.mp4, U! G9 W7 p- U# T$ K) R
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4$ c4 D5 T' g9 D
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4. d o1 Y! |* y! @# _6 n' `
课时135 Reparameterization Trick.mp45 d9 W. T: t b
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
9 t' D/ o- n" F* n课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
# l+ K) L% V0 g, u5 g) h课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp47 v. I( l6 f: v. K/ j$ f7 j
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
% h' ^( ]- U( l# Y" w& k课时140 VAE实战-创建网络.mp4 S$ {+ {+ F+ k8 L
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
+ D! L9 N9 `2 M& b+ i$ `课时142 VAE实战-训练与测试.mp4& m: P6 O. S! ]9 |3 B: Q: \' T# ~
. V7 F* j6 P! i7 {, j; S+ y% A
13.对抗生成网络GAN
& }* y0 w# d4 ^4 b! H- q课时143 数据的分布.mp42 F$ N" Z; A; b( t
课时144 画家的成长历程.mp4
) {" H9 \0 U3 b( ^' p课时145 GAN原理.mp4
" P' C9 o2 d$ H' J$ W/ J课时146 纳什均衡-D.mp4
$ E& P9 p3 h) R0 }) t& O课时147 纳什均衡-G.mp4
6 ^% E$ U4 }8 h! s/ H课时148 JS散度的缺陷.mp4$ E6 L2 W9 w7 C1 _' u; B$ |& B) o
课时149 EM距离.mp4
9 d1 `9 q# U) A' a; w& X) r2 k课时150 WGAN-GP原理.mp4
* @0 r) _) d& i! {# U课时151 GAN实战-1.mp4! Q! g6 V) }6 R ~
课时152 GAN实战-2.mp4" X5 X% ?9 ^) U& z7 |& x
课时153 GAN实战-3.mp4
2 \ `6 n. l# X, I' t: z! w课时154 GAN实战-4.mp4
$ L Y' \! L$ \* h+ U课时155 GAN实战-5.mp4
: [: G. o& @8 D- r( u" \ A课时156 GAN实战-6.mp4+ b% h! u7 X; F6 L" e* v; P( \
课时157 WGAN实战-1.mp4) ?! Z6 P! J2 Z5 S
课时158 WGAN实战-2.mp4! Z$ E1 y# W8 V5 s; h/ g7 W# V, z
4 j z' P9 T- z- M V: f0 P14.【选看】人工智能发展简史
+ a: g. Q6 K$ C& U+ `课时159 生物神经元结构.mp42 E6 X. h) j5 \( b( y9 l4 P5 I* B
课时160 感知机的提出.mp4: B; m- M+ |" a! D3 A4 W. T3 A& X4 G
课时161 BP神经网络.mp4
) Q- r' ^ ~$ _课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
4 W8 {/ ? N7 ?5 m5 F, ?5 z课时163 人工智能低谷.mp4
4 O: w+ n' U4 z" C课时164 深度学习的诞生.mp4* _! P- n" f3 A! H& w' A7 T
课时165 深度学习的爆发.mp4
8 E! E& P* T" x- b" G. l) I% M8 r- M. z4 P5 R+ T% _" j
15.【选看】Numpy实战BP神经网络3 L" Y3 p/ A9 r Z8 Z
课时166 权值的表示.mp4# G" ~, x* X: z9 g$ |+ N, ?, n
课时167 多层感知机的实现.mp4
) m, x) ]$ k9 F" S0 b* q' l! p课时168 BP神经网络前向传播.mp4 _+ p6 v/ O. V) c
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp41 W- P, K1 Q8 b" X
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
4 ~ v j3 Z$ l1 K& e. V0 [) i课时171 BP神经网络反向传播-3.mp40 Z+ b2 L, }7 V
课时172 多层感知机的训练.mp4
7 D# O q: \" V8 ]课时173 多层感知机的测试.mp4" F, p( {4 Q# Z# |3 W" R) o
课时174 实战小结.mp4( c1 ]% O# r7 G. C) o @/ s
深度学习与TF-PPT和代码.rar
9 T8 T4 Y1 n, B2 `+ {& m/ ~% R" d* {; A) _$ Y: Z2 t
〖下载地址〗
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* M% ]( C8 }4 e
# v% ^4 }, |. a- q
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8 {% d1 @5 h& H$ n1 G" B5 L& A1 \) y$ b# @' d' F: S
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6 \" ]- {/ p1 V9 r8 W有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。/ B1 e) S, w. c/ w, _
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