深度学习与TensorFlow 2入门实战

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& V: q) _& n6 k( g2 \〖课程介绍〗
, ^3 O3 o" U/ q  r( D1. 通俗易懂,快速入门2 K# N, u9 o7 n$ J
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。: V8 ?* U7 ^! H  v' v: I% w! k
2. 实用主导,简单高效
% b) Y8 H6 Z1 b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%。/ h' N: u1 p' H1 K
3. 案例为师,实战护航: ?6 A2 C; R4 O/ _3 a
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。, J, W1 l+ U* m/ s0 f, r, m1 Q
4. 持续更新,永久有效4 k1 k* |  _2 u+ c) A/ s0 x& [
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 d. [  J/ m# N( F5 m# t4 B

4 B( K* |2 V  i, c〖课程目录〗+ H. |5 u* N6 Q% [, w' \
01.深度学习初见6 Y! C8 h- j: y: O/ T- a
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
  A  J( F; b( R+ j  n' ]# z, \* [7 N课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
/ A9 u. K/ p  }/ a, j! v9 L+ d+ F课时3 开发环境安装-1.mp4
. N% @- @9 e2 `* E- O5 V$ H: L9 p课时4 开发环境安装-2.mp4% z1 u- ?0 p2 X$ v0 z1 z
7 Q" `# j. t7 M9 m7 b6 D
02.【选看】开发环境全程实录) O. s1 N! f' S. G! O9 \- V9 f
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
$ J& ^/ f, \5 T0 g+ a  p6 X* x课时5 win10平台实录-1.mp4. S. u) V+ `! d6 K8 Q
课时6 win10平台实录-2.mp4
# B  o: f! k- Q( c8 F课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
7 G% Q' Y/ w1 n' s( ?" v4 I课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4* G& O9 z7 u- J. r4 q1 s! U
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4+ K) i( W* j# K/ W2 o2 m
; c1 l. M+ W  l" f' x
03.回归问题
5 O* U) y" x. L7 v/ S课时11 线性回归-1.mp4- j. \+ G9 i9 z5 f1 T2 P
课时12 线性回归-2.mp4) P, @' G0 ?0 n
课时13 回归问题实战-1.mp4
- U( n0 m  k, `8 j3 r  z课时14 回归问题实战-2.mp49 c- F" j: l6 h/ _8 ]) k8 U
课时15 手写数字问题-1.mp40 @' H$ G6 c, f1 J4 T( Y
课时16 手写数字问题-2.mp4
& ?. s& _' d/ q0 v6 t; l' a8 {课时17 手写数字问题-3.mp4
; K) z9 r- m( H课时18 手写数字问题初体验-1.mp4& t9 ~; W4 g0 ^" v
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
$ e- F5 w# f. g) g" c
0 ^9 ^% \* r1 T1 T; t' Q04.Tensorflow 2基础操作* V& n4 o. V" h. Q) X0 P8 r
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ B7 Q5 F8 c! k0 c% S' Y课时21 tensorflow数据类型-2.mp4# R+ k! [( I4 _0 r) Q
课时22 创建Tensor-1.mp4
, {5 i! }4 k4 T课时23 创建Tensor-2.mp4! X5 D  H2 }+ Z! q9 U8 K
课时24 创建Tensor-3.mp4
* Q& V3 y: s" y+ H7 j课时25 索引与切片-1.mp49 ~0 Z4 I3 I6 W) b; ^8 Y
课时26 索引与切片-2.mp4
& R$ S, W- ^! |* q, X课时27 索引与切片-3.mp4
3 k+ P3 g2 z4 K0 \* X; v3 p5 m课时28 索引与切片-4.mp4
  ]- ~0 Y: W8 T4 ?, i: E9 b课时29 索引与切片-5.mp43 W2 m  i( L7 r' U  O( H9 S
课时30 维度变换-1.mp4+ u% g: n, L  y3 D& y
课时31 维度变换-2.mp4
& w; D6 t, W: y8 O课时32 维度变换-3.mp44 ~. r. e6 ?0 Q% B0 z' o
课时33 Broadcasting-1.mp4
( T1 \: ~$ P4 Y- H6 Y5 c2 C- T课时34 Broadcasting-2.mp41 }, h9 |; F# K" w1 K8 G1 G% |5 M
课时35 数学运算.mp4
% j& u# S# o5 t( I' \课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4
  \2 a. R5 _0 A8 N) Q6 |课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4
/ e$ \  C) J! F4 T课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4: _, }! U$ D- u+ S$ J+ s
课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp4
- F7 k; F; w0 X5 Z7 h6 O* Y
$ n) R+ B! }$ G05.tensorflow 2高阶操作. Z8 R7 [& g+ y% p' E
课时40 合并与分割.mp4( r9 r+ o5 v! A/ s/ C) F" A* }
课时41 数据统计.mp4
: Q( N2 G1 @: u3 W+ f( h课时42 张量排序-1.mp4; l; s7 A) w6 }3 k
课时43 张量排序-2.mp4
( E  E/ `; U* C课时44 填充与复制.mp4
/ R  P9 e- w: r7 |2 k+ l% _# {课时45 张量限幅-1.mp4! B9 F6 a" F* l
课时46 张量限幅-2.mp4  z1 O' Q4 C1 w. m
课时47 高阶操作-1.mp4
# G8 a; \4 ~, C$ i' w: X9 K课时48 高阶操作-2.mp4. u7 w7 ?* m6 z' I3 e5 V0 H4 L* j
, T8 h- _4 u4 B
06 神经网络与全连接层
" g$ R- H0 |) D课时49 数据加载-1.mp4+ {4 D, t: t$ ~( U
课时50 数据加载-2.mp4
& l' a: X; N* \( e( S1 l  ~5 Q课时51 数据加载-3.mp48 O5 m4 J5 y  f* T8 b
课时52 测试(张量)实战.mp4$ f, \. n4 r2 t9 b) e- v1 c" i
课时53 全连接层-1.mp4: d7 A3 s: F3 o  c: K0 y, h
课时54 全连接层-2.mp40 ]8 F- ~& w( G+ ]( w! C
课时55 输出方式.mp4
% ?  A. ~* Q0 P课时56 误差计算-1.mp4
% g+ [; F, V) W1 p* _0 Y课时57 误差计算-2.mp40 \% n- O. }! `0 [6 J% D  U
课时58 误差计算-3.mp4
% k; f- S0 r8 J7 z" R% g- f$ b4 ~4 j0 O
07 随机梯度下降( k. P' T" `3 G% r& m" f7 q$ R
课时59 梯度下降-简介-1.mp4- K/ Q- F! @) c
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
% j7 h4 M$ z1 J) Y( @/ j课时61 常见函数的梯度.mp4+ J4 S7 i3 u2 Q$ U# N
课时62 激活函数及其梯度.mp41 O/ u7 u5 x" B+ A' q7 o  a
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
3 Z+ D* [# l8 B6 z6 t2 K5 X课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
; m/ u1 ^2 {  e6 y+ b3 C课时65 单输出感知机梯度.mp4* f: i6 X( T, Z+ }, y
课时66 多输出感知机梯度.mp4
) |- B& N" U+ W0 j- j6 W: i3 M, c6 w课时67 链式法则.mp4
2 f" C; P7 R9 |课时68 反向传播算法-1.mp4
+ w) j' L3 |' a. y  ^- @课时69 反向传播算法-2.mp4
, H4 Q% J" \: h1 Z& \" p0 q# F课时70 函数优化实战.mp4
3 E: V- B8 b4 c7 @; l课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4  T! L- e5 L3 F! s; [# B
课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4
- g( ~' Z8 y$ G8 ?课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4
7 ~! e) m5 {2 ^- X& G6 X7 r课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
6 v9 D/ l9 u" k$ V$ @课时75 TensorBoard可视化-2.mp4# k! _& D! j# t9 t" x: E& g8 E7 y6 T8 ?

1 j7 F9 o, ?0 ]2 U+ ?3 q# M/ l: `08.Keras高层接口; J0 z) l: J& p( D7 h' ]
课时76 Keras高层API-1.mp4
! U7 Y; [/ G& V" |7 F! e课时77 Keras高层API-2.mp4
, f$ y' ^7 F. {7 c课时78 Keras高层API-3.mp4, {/ k& k" f; @+ H5 H
课时79 自定义层或网络-1.mp4. r# a; x* J, H5 }3 d! Z
课时80 自定义层或网络-2.mp4
8 H% v  m4 Q6 s5 a. H8 ]课时81 模型保存与加载.mp4- R% X; r# ~& T0 S/ S
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
# _6 r' a) P! D. X8 ?课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
4 I' F( O. C. f1 w/ C课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4# k3 G$ i2 L5 ?" d! ]* }4 x
# D( e. r/ P& \4 T8 ]- Y
09.过拟合
5 p) [- v4 ~+ @# Q; f课时85 过拟合与欠拟合.mp4% G4 o0 {  E" f
课时86 交叉验证-1.mp4
* C* Z9 B' ]) _课时87 交叉验证-2.mp40 u3 p0 F5 }; F/ V* j
课时88 regulation.mp4- d/ @6 F) }* [
课时89 动量与学习率.mp4
" E9 N+ Y5 k6 `+ x  S课时90 early stopping和dropout.mp4
, a* V5 O0 j" v+ W课时91 什么是卷积-1.mp4$ n$ F4 L  y  J# T; i  f3 j
课时92 什么是卷积-2.mp4" t; y! _1 K( z& t5 d0 d* M; j8 ~3 Q
课时93 什么是卷积-3.mp4
( a  D/ E1 W% |0 \( W9 y课时94 什么是卷积-4.mp48 j, w; \+ \) o+ i/ ]4 B
课时95 卷积神经网络-1.mp4* o2 q( s# L- _
课时96 卷积神经网络-2.mp4
* m# @. p+ b/ ^0 q1 j) {课时97 卷积神经网络-3.mp4
7 V; d- e- k+ B- m课时98 卷积神经网络-4.mp4
' g& R& M' P, x& p& `课时99 池化与采样.mp4
- H  W, G* R& B6 g- f' b) m! D8 n+ v$ D& B/ V  u
10.卷积神经网络
0 ~4 j& t' c/ n课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
! d$ I, D: {% b8 E6 K+ G( M课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
; e! }! o/ q, C* ]8 j课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp46 w# Z$ M+ R$ |: D% d  `1 @
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
0 x/ D4 M! W; B/ D课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
5 l2 v& d! `' {8 S: ?. \课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4- }- V0 M6 |2 r# K' x/ R! r) C' q9 Q
课时106 BatchNorm.mp43 @4 X; k2 c* s4 q) G5 I/ b9 J
课时107 BatchNorm-2.mp43 v& L$ I6 c9 S9 H
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
$ I3 u2 W- \4 W课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4  H( e9 R) D$ {& b. V8 @
课时110 ResNet实战-1.mp4
; I9 `( I1 P1 [课时111 ResNet实战-2.mp4/ ^/ o; r" O3 p
课时112 ResNet实战-3.mp40 t# U' `8 t* E  K/ Y
课时113 ResNet实战-4.mp4
+ t* V7 }% O& A' U7 ?% L' a- C
, b) g; {/ B/ k% r; l4 x11.循环神经网络RNN2 z1 y% c- v& @/ u% O8 @
课时114 序列表示方法-1.mp4
* M( u2 t, ?6 T) H. U课时115 序列表示方法-2.mp4
$ B! T4 R0 z  j: W* x课时116 循环神经网络层-1.mp4/ x. ?; r/ V- w* M3 G: j4 B
课时117 循环神经网络层-2.mp4$ p5 J# q8 R3 j! o5 F
课时118 RNNCell使用-1.mp4
- C& d/ t+ r( K' l课时119 RNNCell使用-2.mp4
! R2 v6 w4 O* W" Q7 [5 j课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
4 e9 P7 k' d8 P6 O+ k; ^' V" {课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4$ A" M; ~. V% {" x; D: L' e
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4) [$ q! O; b8 f; o2 o! H' `& i
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4% p' p1 p$ x1 b- S% X( W
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp44 s% o4 J* \* Q
课时126 LSTM-1.mp4
* A$ Y9 V8 F2 D* J0 s# ^课时127 LSTM-2.mp4
$ f0 @. {1 l+ V' Z5 ]课时128 LSTM实战.mp4
3 c- O* d6 x3 F- I8 K1 F5 E6 w课时129 GRU原理与实战.mp4* u2 N/ d2 d3 Y( p' W" k, V
4 G' {( q9 P( _
12.自编码器Auto-Encoders
8 y' E' V) z7 I0 q3 n: M: N% \课时130 无监督学习.mp4
1 d+ D( c' k! l$ ]1 Y' S课时131 Auto-Encoders原理.mp43 @# A' a1 B% Y  u" S! Y+ u0 L
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
$ m. ^# G* Y3 a- K2 h课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
) U; K/ c% \& {课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
6 L& M" A+ ^# a课时135 Reparameterization Trick.mp4
: [) x8 f: o4 x5 [! r; {课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp44 ]; \$ w) [5 U. m
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
7 e3 b' f& |3 H$ Z" y2 I8 E$ P/ Q1 n3 A课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4# s. t. |8 j0 v, E6 [! p2 F7 Y( M# F
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
; D! s& E% d; t; g- j课时140 VAE实战-创建网络.mp4  S, e( x# S, N. s
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp43 Z6 l- Z9 V9 g- F* w
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4& [( I# r0 D0 z- b) D& A

0 K  p7 j. s- u; i1 y13.对抗生成网络GAN
. P8 u" D6 O# B% |, F- i% A课时143 数据的分布.mp4
* D$ M/ y  q0 i+ u- r4 R/ \1 a, t课时144 画家的成长历程.mp4
* M8 ?, k  n, Y$ p. h+ ^课时145 GAN原理.mp4; |4 n0 e6 g( G' k2 L/ o. g( f5 N/ T  X
课时146 纳什均衡-D.mp44 x- l( B" G9 ]9 a
课时147 纳什均衡-G.mp4
/ w/ J5 T4 P6 k- h0 V  K8 _6 U6 `课时148 JS散度的缺陷.mp41 V1 c; ^/ z, Z& Q, z9 X
课时149 EM距离.mp41 P! G& t) E2 Q
课时150 WGAN-GP原理.mp4
- }# z4 m$ A9 Z3 Q8 ^; t0 u课时151 GAN实战-1.mp41 B- n; _- M7 s
课时152 GAN实战-2.mp4
( M7 E. S% c, Z" h9 j( `8 c课时153 GAN实战-3.mp4* ?" L7 F9 x- h8 J: O
课时154 GAN实战-4.mp43 {- @; y5 {! \2 a- k1 H7 M: t- J2 y
课时155 GAN实战-5.mp4
- q5 b" @( P: X, |: Y* d. v% S课时156 GAN实战-6.mp43 B" u- M5 r5 j; R
课时157 WGAN实战-1.mp4
/ N5 N; [) b* j$ B% H% ]# l课时158 WGAN实战-2.mp4" D& A5 p. N0 W( y$ {* c) V
- O. v9 s2 O3 |8 m4 t& J3 \( b
14.【选看】人工智能发展简史
  J: i: {% D0 Q课时159 生物神经元结构.mp48 g9 i/ i- q0 j( y- ^
课时160 感知机的提出.mp43 m6 [- L/ y& ~) x+ g. o1 x8 k
课时161 BP神经网络.mp4$ z9 V" a+ Z% {1 t8 p! V& ]) N
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
) n9 a8 h+ @6 v8 j7 w课时163 人工智能低谷.mp4  v+ J, @, h; e4 e' g
课时164 深度学习的诞生.mp4
* s: q7 o2 W9 s3 e课时165 深度学习的爆发.mp4
5 y9 L. x5 K# P# Z/ T1 k6 i( |9 |; T$ S' L
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. D. \! e# m6 @/ g课时166 权值的表示.mp4
' M9 f& v3 C1 W2 M! }% H* }& t8 W课时167 多层感知机的实现.mp41 ~6 o4 j8 h2 p! U3 i
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
# J: T" }6 B. L$ J7 Z' g! h课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
# i  s, l' {' j: I课时170 BP神经网络反向传播-2.mp49 Y7 a4 b( z5 ?( A5 y' U: [2 a8 \
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
4 X$ K! m# o4 ]9 s课时172 多层感知机的训练.mp4% z3 W/ D! G) s3 _: H' c, n
课时173 多层感知机的测试.mp4
& I4 F8 {( z& @/ S# Z& d2 [$ U. \课时174 实战小结.mp44 }* Q0 F' v+ ?* B) @
深度学习与TF-PPT和代码.rar, Z% `. l' x. o4 I% U

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+ N6 I! i9 c! P( K1 B7 k3 p
6 H, ]$ e* F2 N4 ~7 f! @# Z$ H0 {% K  b/ M/ V* M
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------2 k% f! R6 [. X! C: L% I1 y- {( K( K

: N2 V! ~! ]' c〖下载地址失效反馈〗
) t, R  }! a2 C! f8 R$ n- r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
; H9 X3 ~3 o0 l
# n% W* b. R) ]& }& L; d7 ?4 [〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗& j" B3 E4 y7 C2 t# g# Z/ G
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ustc1234 | 2020-10-3 09:44:19 | 显示全部楼层
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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-10-10 06:47:52 | 显示全部楼层
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9 i) C& e0 b8 a7 x7 j, [- C, Cmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者5 L1 H2 ^1 C' W. R3 V3 A6 ^- R
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ace2fjll | 2022-10-20 21:25:15 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2022-10-21 08:44:12 | 显示全部楼层
深度学习与TensorFlow 2入门实战
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xiaoyou | 2023-2-10 14:43:28 | 显示全部楼层
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zjq1146715290 | 2023-12-17 05:55:02 | 显示全部楼层
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