2 D7 _# P, o' e; ]& r6 k2 _〖课程介绍〗8 V% T. ]* [ i, m- F- t
1. 通俗易懂，快速入门6 l8 z; }/ Y* s
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。! g' p5 B. J/ a' x* U
2. 实用主导，简单高效
) \) b7 ?, w( G+ o0 D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%。3 y2 c4 a* g" O4 L( g' v
3. 案例为师，实战护航
* p+ }/ j( Z9 h& ~# H/ G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。
?5 u! C, o+ a1 a4. 持续更新，永久有效
) o! Z; g# N' ]: m# p9 n6 r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。3 e P/ S" y) g2 y8 M8 `' k1 I
1 ~6 u$ w% c9 D5 L& O( O1 D
〖课程目录〗
/ n7 k- ^, _: Y. ^7 M01.深度学习初见
4 }- \, l8 |+ Q& L* b课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
5 ], ? I0 P- q0 O( L4 ]课时2 深度学习框架介绍-2.mp4: a) @- T' @* [; |) U# e
课时3 开发环境安装-1.mp4
8 |( C+ R& c. ^0 I$ T: M课时4 开发环境安装-2.mp4/ E" d. W3 k: u: _4 V- D
+ a' j/ q$ Z. i) [% w9 K( R1 w' g
02.【选看】开发环境全程实录
: E9 |9 _" g" S; x课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
5 P1 f; M. D Q3 u& g" `课时5 win10平台实录-1.mp4
1 _. G% }8 S& [) `! B5 c课时6 win10平台实录-2.mp4
5 ]( V$ f3 l* H, _课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4" N' ]9 Z/ ]6 Q l2 }! m/ M) K
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4: j* c8 w- j I' E3 E
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
* U; N r/ H' k6 N& X# w9 p Q. ~4 G7 E T& L( e/ ^) h2 t* T7 W$ ~8 P
03.回归问题
4 [- T4 V9 H; l: S6 a& b课时11 线性回归-1.mp4
1 r! U( U6 v0 G: P8 d7 c7 v7 e课时12 线性回归-2.mp43 a7 ]4 e, T, U) i7 C7 ?
课时13 回归问题实战-1.mp4
. V# Q5 |( r/ o9 y; E4 j课时14 回归问题实战-2.mp4
& K) L8 r0 \7 }3 K课时15 手写数字问题-1.mp4
, U& E$ Q$ |/ j- R# L课时16 手写数字问题-2.mp4
' @4 d* ~( p9 z- ^2 [课时17 手写数字问题-3.mp4, t+ j# D# y8 z2 I7 v
课时18 手写数字问题初体验-1.mp49 K- H# g& a5 o% D% _: \8 r
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
+ ]% ?3 ]' N. K" v9 Z% y6 z
' j. ~2 M! c/ x+ l4 i# B04.Tensorflow 2基础操作5 n; x# x; p1 M* M* d
课时20 tensorflow数据类型-1.mp43 ~9 R. }# A( N' ]. L, R
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
/ ^% G8 v l; O) p8 m课时22 创建Tensor-1.mp4& s' H8 M4 e& l& i/ V
课时23 创建Tensor-2.mp45 l3 O- x! s% n
课时24 创建Tensor-3.mp4
- A/ O( G& u, ^6 V( y2 {课时25 索引与切片-1.mp4
/ i( Y& l+ L2 n. R课时26 索引与切片-2.mp4
( y5 i& n& _& F) G2 X课时27 索引与切片-3.mp4$ L: c6 ?, l! P8 n' l( @
课时28 索引与切片-4.mp4
; V o* e9 @: z9 s2 |! I& g课时29 索引与切片-5.mp47 z# o( T/ X; U: _9 X! ^
课时30 维度变换-1.mp4
, o) A" X$ }5 e8 b' q0 T课时31 维度变换-2.mp4$ D# I: p, g2 A: Z* \1 P0 Z6 E
课时32 维度变换-3.mp4: h! Y: I0 L0 z% A" _9 e4 }2 k. Q
课时33 Broadcasting-1.mp4
+ ?- z# M- A2 I) W8 `课时34 Broadcasting-2.mp4& |) n, v6 }0 K, Q0 b
课时35 数学运算.mp4! b4 _, s# G6 t2 [
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp41 @8 i; X2 c; c7 d, ?3 z
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
; `' U+ K6 a& P课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp43 b& z) Q' D6 {
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
8 Y9 ?# K3 t' j9 o$ F: |" K" W3 V
' R( b! k _5 ^7 c8 S0 m2 X05.tensorflow 2高阶操作
M) @" C( @6 J( K课时40 合并与分割.mp4 d/ I9 \$ t; b- y: P# m
课时41 数据统计.mp4
7 F& t. P# k' x( Q- m0 y课时42 张量排序-1.mp4
% H* Y( e4 N* I课时43 张量排序-2.mp4
8 N. Z3 }1 \% v6 N课时44 填充与复制.mp4% }9 ~9 X; L% G8 h/ J9 c
课时45 张量限幅-1.mp4
8 ?' x9 D3 |8 d- j: \课时46 张量限幅-2.mp46 R$ P0 ?% a* R$ q% V
课时47 高阶操作-1.mp4* k X. e4 u# |7 o, ^
课时48 高阶操作-2.mp4
* W" O5 r. o! e9 Y. n
) ?- T [9 K$ @. n1 k- x3 u# q06 神经网络与全连接层3 s$ m: R$ A. _6 d
课时49 数据加载-1.mp4
7 F X, t; d2 g& ?5 {9 P4 Q s课时50 数据加载-2.mp44 |" {1 q6 J- d; n
课时51 数据加载-3.mp42 Y: r3 f0 l7 s8 h9 R8 Y; R
课时52 测试（张量）实战.mp4
+ V( X8 ], X2 e( o9 h课时53 全连接层-1.mp4
3 G/ |, c. U; p" }! I8 q+ K课时54 全连接层-2.mp4- V* ]0 S# F8 y9 @! I" Y( E; j
课时55 输出方式.mp4 \& W3 R; x6 X
课时56 误差计算-1.mp4
; M, f5 E7 O5 q课时57 误差计算-2.mp4" e) a, R) y( |8 ]
课时58 误差计算-3.mp4( j- r+ ?! h2 }1 h- C9 R
9 ?6 G5 n0 ]$ ^" ]07 随机梯度下降3 h4 ?8 v3 p* i* S
课时59 梯度下降-简介-1.mp44 a Y6 A- W0 R1 \: e
课时60 梯度下降-简介-2.mp4- A, |0 k: ]; a% S, i
课时61 常见函数的梯度.mp44 ]! s2 {/ z5 T1 ] L
课时62 激活函数及其梯度.mp4: ~# ~$ Q" g5 b% I
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4: O& p' e; x& I2 m" [2 }
课时64 损失函数及其梯度-2.mp46 k- i ?, w0 J
课时65 单输出感知机梯度.mp4& O \4 a* b2 ]4 A
课时66 多输出感知机梯度.mp4! H) T. b4 M6 J+ g
课时67 链式法则.mp4
- t2 G. `5 L% ~# O- I: ~* o* {" r U课时68 反向传播算法-1.mp47 e8 Y* I* ^% x7 }7 S% u8 T% D
课时69 反向传播算法-2.mp4
; d6 N/ U3 L( W课时70 函数优化实战.mp40 I( X- R' @: t; i
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp48 U. l6 W& w4 F( K
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4" i( T; r l4 a- i" p, [
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp44 y! C7 Z7 a; z7 v ?
课时74 TensorBoard可视化-1.mp45 `0 D; K- H# i. x2 s7 a7 ^* F2 Q
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
: D) n- K1 F2 `" \' l
* a. Y0 X$ f9 P08.Keras高层接口( N% n2 T! R0 G2 z; Y7 A& v
课时76 Keras高层API-1.mp4' D3 u& O+ D1 h. ~1 R" W/ I
课时77 Keras高层API-2.mp4; Z; T* G$ f: l
课时78 Keras高层API-3.mp4! W Y5 A C8 S6 L2 h
课时79 自定义层或网络-1.mp4
! M& [/ s4 ?# @. [ y# A; {! a课时80 自定义层或网络-2.mp4
& ^9 o D" I2 n课时81 模型保存与加载.mp4
5 z7 V' V% A" U/ f课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4$ m0 R, E6 u9 S. h) _5 F+ P0 I1 ?% x( M2 W
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
2 h) y3 V1 k; r: r0 p+ A课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
3 `& o- x+ Z' j2 [7 m9 _' E! T3 y$ d/ e9 L% _3 l
09.过拟合) ?* `) P4 a0 q: ^2 z
课时85 过拟合与欠拟合.mp42 J2 @% e* f& u2 l$ b
课时86 交叉验证-1.mp4, f" |1 L5 v0 `
课时87 交叉验证-2.mp4
- Y# B& A! e5 H7 K/ {, e# d课时88 regulation.mp4
, G: r# ~# R! n课时89 动量与学习率.mp42 K4 S" p6 S2 |$ M# Z; H5 @
课时90 early stopping和dropout.mp4
/ L/ Z4 k8 u/ h4 D) t! l$ t' z课时91 什么是卷积-1.mp41 F% P J) G7 d% `9 Z
课时92 什么是卷积-2.mp4
. m, T+ k3 s" H: ?课时93 什么是卷积-3.mp4' F/ Z$ h0 u* l( c# g9 r Q
课时94 什么是卷积-4.mp4
1 l5 v- P" p3 L' g/ q课时95 卷积神经网络-1.mp4
/ K' x2 `* n+ J7 T, U: k5 g课时96 卷积神经网络-2.mp41 J# e* Q6 n- g) o3 a: q9 v
课时97 卷积神经网络-3.mp4' h6 D& Z' R. N+ M3 G! ]3 n
课时98 卷积神经网络-4.mp4* }/ X" P5 Y! y
课时99 池化与采样.mp4
8 ~0 n1 o, j2 h, \' r+ E
0 S0 G& I6 l* v3 g; _+ W/ B10.卷积神经网络
. Z( Q6 G3 u! @5 I7 |- s" w课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4% p* f6 t. a6 K! _8 G: U
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4) I- H- }7 v# [( `/ Y+ ]
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp48 v" p$ `% i) Y3 s/ O. N2 n8 X/ ~
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
: ~1 [, L) ~8 c4 i h% o E) u6 V7 {课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4) J- r% Q# e; W8 Z9 {+ s
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4+ L5 H5 l/ ]- g
课时106 BatchNorm.mp4
( g9 E7 L1 f% G课时107 BatchNorm-2.mp4
7 B# I! M* ?) s: q v( O, O6 S课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
6 X4 a6 A# O% j0 R8 T8 t课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4: C& I+ e$ v! ]
课时110 ResNet实战-1.mp4* X- b$ M. ?: U: k& A% A _: Z
课时111 ResNet实战-2.mp4
4 s% V6 k& W1 H) T# Z课时112 ResNet实战-3.mp43 K( _) `4 `5 P# e- L
课时113 ResNet实战-4.mp4# e8 y" X+ y" g0 ]6 }: R
* i: M3 Z4 x7 L0 O11.循环神经网络RNN9 M" k T! @) s$ r0 Z/ D( [* a6 C
课时114 序列表示方法-1.mp4
# C, f/ q: G2 ^9 @课时115 序列表示方法-2.mp4( ~$ [; \7 F8 g- p: ?9 s3 _
课时116 循环神经网络层-1.mp4
3 `* p3 Q4 f2 g6 {+ F课时117 循环神经网络层-2.mp4
! ]" e2 ~0 I3 a+ H+ P课时118 RNNCell使用-1.mp4
$ U, [" c7 B& e/ ~/ f9 W课时119 RNNCell使用-2.mp4' }. J3 i) @) S4 Y @6 \
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
9 F$ }4 q$ [) L( I课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
7 v6 }/ z2 s1 |. e+ q" \( K课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
" @ a! ^) W2 p1 i1 u课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp42 ^( D7 W% g8 q: ]# D* g
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
7 x7 x2 A( a" v5 B7 H* D课时126 LSTM-1.mp4: H9 T7 d, e$ e. g8 N
课时127 LSTM-2.mp4
x) L, @- N) W2 b- ^' c课时128 LSTM实战.mp4
( I& |. `& |" I/ d2 v2 b课时129 GRU原理与实战.mp4% m3 p7 L( c. c7 r8 r: M2 L" }
7 [1 h4 Y% [: w B2 M" e, s
12.自编码器Auto-Encoders
( s& g) b$ [$ F1 ~) K( K课时130 无监督学习.mp4
! D* \5 l( U. t+ V课时131 Auto-Encoders原理.mp4, E8 ^2 V' n* Z! N; z6 m8 c' i
课时132 Auto-Encoders变种.mp4) e! J, R) o: P6 K- X" D" A; ]9 X
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
$ T* @; A- ^7 M4 P8 ^+ ^/ R课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
; A( f3 @- x% d2 @# l+ B- q# e' [课时135 Reparameterization Trick.mp4+ H' I) T1 l2 ^9 m7 N8 z
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp49 x& F2 [ w4 f: c( L& I
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
, |4 A- C! @8 X; \ m) N课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
0 d0 L4 Q5 R8 k+ x2 p) G! f* }课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
% a& |1 ~1 I9 k1 b+ X课时140 VAE实战-创建网络.mp49 X" F8 l5 u. {* g5 J9 q! S5 F
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4( E8 d% w* f# k' ?' c
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4* g- Y+ h- W1 a* y+ @: U9 u4 ~, W& @
. k) X6 V1 } V3 L" s1 K# q: M7 H
13.对抗生成网络GAN
j$ `* f; }% a" u课时143 数据的分布.mp4
4 H; v F- j6 \9 h: v! Y课时144 画家的成长历程.mp40 T( \/ ]' i5 e
课时145 GAN原理.mp4
4 p! e$ h, y8 y ]- ?课时146 纳什均衡-D.mp4/ K$ r% E/ i1 k# ^7 f1 p
课时147 纳什均衡-G.mp46 Z* l8 O5 \: f! m. _5 @6 J: b
课时148 JS散度的缺陷.mp4
S/ `9 l2 A* h. B课时149 EM距离.mp4
& X" ]+ ^1 l0 O5 r. h* W6 V7 M课时150 WGAN-GP原理.mp42 ]8 y' E' n" N$ r- F. n
课时151 GAN实战-1.mp4
+ x8 d- d9 _9 p; B4 Q1 Z; ]/ @课时152 GAN实战-2.mp4
# M0 c6 t' G1 y$ H课时153 GAN实战-3.mp4
* h( X1 f8 I5 T5 O% [课时154 GAN实战-4.mp4+ x+ J b/ p) K1 y
课时155 GAN实战-5.mp41 `* q" G, `+ E' b: M
课时156 GAN实战-6.mp47 l$ j+ Z1 I; o: T- Y; a# | [
课时157 WGAN实战-1.mp4
% U+ n s3 C! |9 {# z: j+ y- K课时158 WGAN实战-2.mp40 {5 j- ^' {, _" D
+ I2 e7 [4 E+ w) Z1 N7 t
14.【选看】人工智能发展简史7 Q$ ~2 @1 d; n; c* L9 O* e6 ~
课时159 生物神经元结构.mp4) |' t7 v1 g; a9 {* Y5 P$ d- x8 ?
课时160 感知机的提出.mp4. |' ]+ u# Z6 y( U, t$ F
课时161 BP神经网络.mp4$ v: [( P& ~/ F
课时162 CNN和LSTM的发明.mp47 A& C& H. C- T/ z- b
课时163 人工智能低谷.mp4; I* z7 R& Y' i) G
课时164 深度学习的诞生.mp4: s" l; g% n8 M$ s; q# B+ T* ?
课时165 深度学习的爆发.mp4 G/ ?! X6 m2 h5 b% A: q$ M9 c. @
c$ ]! {; X$ D0 t: N2 B' |
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. f% g' R( S$ m- _; v; G课时166 权值的表示.mp4+ }7 r. }- [4 o. F* @2 l
课时167 多层感知机的实现.mp4
( l6 p; w# c }& L$ _# R课时168 BP神经网络前向传播.mp4 l% E. K6 `& Y0 V) }5 b
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp42 i7 u9 W, e$ r
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp43 P+ P; ^, t2 m. Q+ B: R0 l
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
1 S0 C( f: P( a( i& U) F课时172 多层感知机的训练.mp4( T7 {9 B; D# Z3 K
课时173 多层感知机的测试.mp4
% e* Y \( ]) r( C# b' ^& D课时174 实战小结.mp4
" e- z: \% K$ @深度学习与TF-PPT和代码.rar9 O i; Q1 s4 ?+ [/ B+ \! Z
) t% J5 u" ~: h" X0 P, C
〖下载地址〗! n1 N$ a; x1 }' N
: n. I; H9 w6 V; h* [- [7 L
, w* O. I7 {. |6 P
. L2 R, Q9 y+ I \0 q5 y. v" l# L$ u" Q
1 g: e3 s& R# O* y----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
2 A m5 f( J- l, z
# _1 f2 |, ^6 T% z- G5 g〖下载地址失效反馈〗+ T. k9 s) `) U$ j5 u9 x( q6 L
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/ E) s: n/ ^% @* W8 j. s5 c% |2 J
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