( l- L; d1 w" K \# K+ e〖课程介绍〗
- [/ e" O, B, i' r8 \; l' U( d1 `- ^9 q1. 通俗易懂，快速入门
X5 |; j" [+ F- @. \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。
1 P r1 O( z% w2. 实用主导，简单高效' I2 |0 F) }' U0 K7 P/ n5 u
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%。
( r. a2 S5 h" t5 W) q; {3. 案例为师，实战护航
% o. T: d4 Q* Q/ c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。
; a: u; p2 \/ ^0 N: u A4. 持续更新，永久有效
, i% N1 @( ~: o3 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。
& G3 Y! }6 ?; R/ M; Z( Q9 R7 r) h+ ^! w+ a. D" J" Q% h/ e" y/ l
〖课程目录〗- a! Y7 k. V% \2 g5 o
01.深度学习初见
, b& G' Y) j; K# D6 b( U课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
! q* Z" ]& y$ P/ O ^( ~+ j课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
9 }: S0 P9 o$ p. e/ E( S课时3 开发环境安装-1.mp4
2 I/ h4 ~/ ~" ^ k! E- z课时4 开发环境安装-2.mp4& r5 W5 J3 G2 A7 z4 | M
' O. m( I+ H% C6 N) p
02.【选看】开发环境全程实录4 q3 p$ ~, t4 k7 S$ C
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
2 h' e& T8 }1 i, ?课时5 win10平台实录-1.mp4
/ F, _" ^8 m9 d0 ~& H( ]4 L) o课时6 win10平台实录-2.mp43 Y Q* d6 F% ]* ~# F# g
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
: o, m9 R5 K# W. m9 s课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
4 [. ~$ q+ E4 x6 X2 a; T) u课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp49 F$ |% U* D0 [0 D6 `& A1 {) r
( W D9 Z! y! w6 F! A03.回归问题
; r! [& | Y! P8 K6 Q9 {; r2 p课时11 线性回归-1.mp45 Q' O/ | [% Z$ `
课时12 线性回归-2.mp4# |# X, w8 @3 Y; r' Z& b
课时13 回归问题实战-1.mp4
' q+ I( H8 }8 R% @课时14 回归问题实战-2.mp4
) ^+ _: I" R: d4 N1 X, j1 _* t* v课时15 手写数字问题-1.mp4
$ a0 m6 n6 ]4 E- q5 w5 j( [课时16 手写数字问题-2.mp4
# D. G+ F Z3 Z2 }课时17 手写数字问题-3.mp4
6 ^: V4 k4 }3 R( X$ }% v4 K课时18 手写数字问题初体验-1.mp41 o* i3 V# y8 V3 z
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
M) J( a3 `0 a0 {" e$ }6 @. q# C, N) L6 {0 H* ^8 `
04.Tensorflow 2基础操作
& y" I1 L/ v0 O! C" e; h" @' ^课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
" m& @8 h+ y! {0 y+ Z- ~. D课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
' W+ H7 T' }! ?- X V课时22 创建Tensor-1.mp4
) s; I+ |* D8 Z* T4 @课时23 创建Tensor-2.mp40 j1 J+ K/ U( p- o
课时24 创建Tensor-3.mp4
) q3 s. M$ s; ^6 A% r8 M$ l2 u课时25 索引与切片-1.mp44 B! N: g0 |- n& f# @
课时26 索引与切片-2.mp4
( v5 E! A( D, V- U9 b课时27 索引与切片-3.mp4
4 ~5 A1 A5 q* j" H" O课时28 索引与切片-4.mp4# c5 B( d3 ?: E
课时29 索引与切片-5.mp4! h: {. n5 V' w( C
课时30 维度变换-1.mp4
8 w5 K- F! t/ Q课时31 维度变换-2.mp4
/ d7 y; W, m' b2 Q课时32 维度变换-3.mp4$ _" f5 e" j7 r2 @$ g
课时33 Broadcasting-1.mp4' P- o: P/ o9 [6 C, [
课时34 Broadcasting-2.mp4- s. k" }: j8 ?, B+ m: a( O+ R% Q
课时35 数学运算.mp4
) C# m4 _" D0 ]/ I% w( a: {课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp44 [ f% m, V+ N2 Z" u+ u8 S6 _- z
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4- d) @3 b: {# Z
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
0 B$ X0 }) u, ^2 C- t9 c( \: Q2 G课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4* @* g" \# r" g7 Q2 E
& _3 ] w. A0 r" _05.tensorflow 2高阶操作
) _' p9 O$ \) c+ V. F( U课时40 合并与分割.mp49 [# r8 H6 Z- a
课时41 数据统计.mp4" \, e$ d+ L, `: Y
课时42 张量排序-1.mp4
3 p$ Z( E2 U9 M# O: H; w课时43 张量排序-2.mp47 d2 D7 L6 S' E( b# C- G
课时44 填充与复制.mp4
$ I5 w( n: u' D$ l课时45 张量限幅-1.mp4, _2 g! J1 y1 H+ k, U( e# i: }
课时46 张量限幅-2.mp4
7 z: L# N4 f1 \) k" G! S5 E课时47 高阶操作-1.mp4
2 _! I ?) w4 e3 k0 {课时48 高阶操作-2.mp4
+ \4 b% R% [7 p* @& R1 M
8 k1 F# I6 }$ S2 [+ h4 _06 神经网络与全连接层
5 B% k9 e& C8 F5 s# V O课时49 数据加载-1.mp4
4 g# B5 C: G& ?% {. z课时50 数据加载-2.mp4
$ J3 t! b" A& I2 [" r$ U课时51 数据加载-3.mp4
/ h2 W5 k; q/ y课时52 测试（张量）实战.mp4# b5 y# m% Z1 f. \- }7 {- k7 Y" @! j
课时53 全连接层-1.mp4) ]9 Q% I" J5 ~# D+ \, }
课时54 全连接层-2.mp4
# w; B7 R2 W( u6 p9 p课时55 输出方式.mp4
7 {0 ?8 G+ q w" F: r课时56 误差计算-1.mp4$ b+ o( p/ I' J, y6 { T
课时57 误差计算-2.mp4
& D" N+ K( X6 b8 `. \课时58 误差计算-3.mp4& ?- F/ M5 u0 O6 y
& C% y# P. e! m
07 随机梯度下降; a- T0 E6 G+ t& Z$ r
课时59 梯度下降-简介-1.mp41 y" _, u$ U$ \ [5 m0 |
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
. Z- C9 A1 f" p课时61 常见函数的梯度.mp46 _' l* N: X$ x0 H
课时62 激活函数及其梯度.mp4% U! j* X/ \0 i1 V s' L& P
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
( ~8 k( E2 P3 s O5 V( [/ F! S课时64 损失函数及其梯度-2.mp4( Q& D8 R& R& J% l ^
课时65 单输出感知机梯度.mp4/ C8 n# z& J' W# c# `! M# m J
课时66 多输出感知机梯度.mp43 T) B- _% j; e8 q. I
课时67 链式法则.mp4
5 Q S+ j8 I3 P1 J9 e5 j: {课时68 反向传播算法-1.mp4' d6 \ \, D$ F1 R6 _
课时69 反向传播算法-2.mp4
7 K5 y8 ?4 W4 O# B! n6 \/ K课时70 函数优化实战.mp4
& v( n4 e" \5 e; r2 `: Y! J4 G课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
( g4 h6 ^; n" r! a' P课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
3 G3 p- `3 Y! b6 }$ ~/ U课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
( ?# @5 j1 z4 e) l) { l课时74 TensorBoard可视化-1.mp48 e5 t+ B; N$ e. v- a% s
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
: P! U! [ r- E8 V, W! y2 y: M* o; b# @, |
08.Keras高层接口% x- ]$ u* S" V) q
课时76 Keras高层API-1.mp4
4 V3 Q, S" u7 C. A课时77 Keras高层API-2.mp43 X* {- D6 }# C5 W4 d# l! {
课时78 Keras高层API-3.mp4
$ u5 Y# {% o8 m x# A0 S课时79 自定义层或网络-1.mp4+ {# Y; I- P1 O) Q9 B$ Y
课时80 自定义层或网络-2.mp4
3 g: ]$ F' C5 T. J% q课时81 模型保存与加载.mp46 u3 M. t }( K$ e5 \
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp42 g) k1 S4 e0 Z
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
6 q) P- @- F: ~5 K课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
6 Q% B9 i Z0 q6 o
- ~; a8 y2 J3 ?. N09.过拟合5 @# K+ P1 a* S+ {" `
课时85 过拟合与欠拟合.mp4 r# t0 S' v4 p& f4 b
课时86 交叉验证-1.mp4
p# B, {5 b! A# {2 }" k B" B课时87 交叉验证-2.mp4
. Y' T" P0 \1 M) s/ W. V! O课时88 regulation.mp4' N, ^+ K0 i3 c6 I y3 F
课时89 动量与学习率.mp4
, N, e! X- B0 B4 G课时90 early stopping和dropout.mp4
+ Q. h8 Z6 g- Z3 k课时91 什么是卷积-1.mp4
7 z$ M$ u( {3 l' r& d5 f课时92 什么是卷积-2.mp4
4 K4 S9 j( O# _课时93 什么是卷积-3.mp46 l% t1 D3 s l& z$ O
课时94 什么是卷积-4.mp41 w1 _; t" W" |) } a8 e
课时95 卷积神经网络-1.mp4
( Y# L# d' a) ^) p& K M课时96 卷积神经网络-2.mp4
2 x) |* N1 t* c课时97 卷积神经网络-3.mp4* X( j s# M2 e. W
课时98 卷积神经网络-4.mp4
* M0 d4 S/ z3 V5 G课时99 池化与采样.mp4) v( V6 L1 r, Z) [! m
! V" K# W9 \/ h8 ^: `' G
10.卷积神经网络9 D" V: Z, K; I$ t+ k$ h
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4/ [; I4 b0 |9 @( U" O4 N: g
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
8 ` _6 _$ c+ @& H7 y课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
# Y4 O. [) R% V+ O0 l课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4) Z# M# K' }' x
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp48 e; Y K7 M: l7 ]6 R( g
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4- c7 w' }$ L% _: U$ _7 `
课时106 BatchNorm.mp4
- k- x. m* v" u% ]6 T3 j, p课时107 BatchNorm-2.mp4' n1 ~. c, _; F9 m% F5 b
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4% R) d4 F6 ~* q( W
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
( ^' @* t, }1 B课时110 ResNet实战-1.mp4( n& {4 d- t" M( X5 a4 D- N
课时111 ResNet实战-2.mp4% k6 J% H4 ]9 ]) a5 h3 |
课时112 ResNet实战-3.mp42 l0 d3 _% r$ W# t1 y* J
课时113 ResNet实战-4.mp4, v5 V! R J' i {$ |
: l5 T# @; w& M4 }8 U+ H
11.循环神经网络RNN
/ x$ n, J. s2 Y+ ?8 k1 O( e课时114 序列表示方法-1.mp4
# L& I) U; @( n# t) W课时115 序列表示方法-2.mp4% w1 Q8 Z9 y, T1 i& {& d
课时116 循环神经网络层-1.mp4
5 g0 o5 Z$ x0 ~% } t课时117 循环神经网络层-2.mp4
; o/ F: u# {4 V! c! \7 D2 S课时118 RNNCell使用-1.mp4! o" ?: Z" X9 \- F/ m6 w
课时119 RNNCell使用-2.mp4 f$ v2 y( u' I+ }/ m |
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
/ m( D, x& r9 I- O9 `课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4# v8 _! _3 ^& u4 T
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
9 t2 n# F: v/ f Z$ G! T; y课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4# {9 @) s# O* K+ m1 B' s$ o
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp44 N: Y% P$ T# V( l
课时126 LSTM-1.mp4
' D5 ~ |$ d6 A! O* W- g A/ y4 [) h课时127 LSTM-2.mp4 X2 T# _4 B; x3 N
课时128 LSTM实战.mp4; @ U, ~: O3 ]# b) q
课时129 GRU原理与实战.mp4
* s; T1 I t4 F a7 e
& P g2 `$ \% l9 c+ V) A! L" u$ @0 c U12.自编码器Auto-Encoders
8 s2 X5 D3 U- I( ` B# V V) Q课时130 无监督学习.mp4
1 \0 ?% A3 A$ _ Z- D5 }1 L) p课时131 Auto-Encoders原理.mp4+ s6 I" p$ j3 A0 _8 H/ P# J4 T0 f& V
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
6 \* s( |$ n! e; Y" d0 s: n课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
0 K0 f* o! t, Q# d# E课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
9 L: a% X( o% O9 R课时135 Reparameterization Trick.mp4
, p4 [" c6 R) B! @5 p" |. V课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp46 s& u; H' F a( v
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
6 s. r0 q) U( F5 `) U7 X课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
' g2 x- ~) M/ h1 s ?课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4 V+ J5 B: C! y. ]
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
9 }" u3 k* J( v/ `5 P8 U% ~! Y* S课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
5 e w% k" F5 a* ?( R" l9 \. F课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
2 D) y5 U$ w# Y( W% X& X5 @2 @3 z* t" @3 m' i
13.对抗生成网络GAN# h! F9 C% A9 o- P' U8 \: z5 Y
课时143 数据的分布.mp43 u: v2 r1 p2 [7 A
课时144 画家的成长历程.mp4
0 r% A% U% ?7 c; Q! ], W. E% q课时145 GAN原理.mp4
% W9 u4 R4 f$ ]课时146 纳什均衡-D.mp4
' V' t2 x0 \" d; B课时147 纳什均衡-G.mp4
3 p6 E, m0 `# H7 w课时148 JS散度的缺陷.mp4: r0 }; V) m. M' F. Y4 [
课时149 EM距离.mp4! G' l/ K' i0 h p% V
课时150 WGAN-GP原理.mp4# }9 G( ^. J \ g( J9 g. q
课时151 GAN实战-1.mp4
8 l6 V6 a' Z# a( J2 T6 J$ D/ a课时152 GAN实战-2.mp4
( x- E, r0 w$ T1 _, g3 \- k4 l8 c课时153 GAN实战-3.mp4 q% i; E$ I4 q7 d2 Z
课时154 GAN实战-4.mp4
0 i3 s) o' ^5 C: V课时155 GAN实战-5.mp4
8 Z& e8 E9 v2 {课时156 GAN实战-6.mp4+ P' [5 s* U- ~
课时157 WGAN实战-1.mp4+ L1 }9 D/ Y4 }: R; |
课时158 WGAN实战-2.mp40 h% F$ f& c. m; Q% B" [2 |/ l
0 V* z2 ` U' _& u# v. i; M. F
14.【选看】人工智能发展简史
: P5 {" Q( v8 |! q; Z, R" N8 F课时159 生物神经元结构.mp4! j- K/ M! a/ s0 }# k) O* {
课时160 感知机的提出.mp4
% u3 }: J; I2 t课时161 BP神经网络.mp4
7 `4 C# x' i4 z5 _- j N课时162 CNN和LSTM的发明.mp4# x* j& |+ w+ p* q- q
课时163 人工智能低谷.mp40 @$ g3 ?, y% N' ]) K3 j5 E3 Y* u6 b
课时164 深度学习的诞生.mp41 M/ ^& i9 e* k
课时165 深度学习的爆发.mp4
5 u- z$ D1 b! J# G. O
4 B V7 r R g( h) V# l2 U15.【选看】Numpy实战BP神经网络4 i% t! @3 Y' h4 A
课时166 权值的表示.mp4' e# y% J/ @3 j+ g, I- j
课时167 多层感知机的实现.mp44 x, `6 b6 o3 c5 k6 u3 ^
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
. n. d) S- H5 W# M/ R, |课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
+ r* `! w3 ]5 L4 |% X7 D课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4+ c' {- `& F% \& C' Q6 Q
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4) e, y$ |# Y* i h
课时172 多层感知机的训练.mp4
4 t6 _3 P, e3 V/ u课时173 多层感知机的测试.mp4
3 D3 m/ |. @0 G5 j课时174 实战小结.mp41 W! A' I" R# ` }- F; B1 e" U
深度学习与TF-PPT和代码.rar, i& ]& F. l, S1 L( @
6 C( G8 O* T; ~, t! L4 g/ Z
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6 T* H7 ~& v8 q, h4 B# C6 T" | v
" B2 h: n3 R2 a
" h4 n! {2 T- u" i, o& x
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------% Y9 S1 o& k& P* @
; q# S5 ^4 `0 R6 }5 I0 O
〖下载地址失效反馈〗) P8 K! Q3 f z7 m* A& A' b
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
( z7 X- N1 D' Q, O+ F! w
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