深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
' e3 Z8 D( w5 b( z" y/ e1. 通俗易懂，快速入门
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。
2. 实用主导，简单高效
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. 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。
4. 持续更新，永久有效
- I6 `3 a2 _! _4 {) 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。

〖课程目录〗
01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4

' D* N) `6 }4 C: j/ K# r' \02.【选看】开发环境全程实录
- s' ~/ P, [4 {* \课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
7 O. E1 ]" w; p9 ~4 l8 z课时5 win10平台实录-1.mp4
5 D% g  t& z6 [, f' ~- M课时6 win10平台实录-2.mp4
2 b% ]& P9 _" w" a; a3 p课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
" P7 [( X! J; k! g! Y课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

) |: v7 w" H, k* N+ t, a9 _03.回归问题
# e& j9 U3 t  A# V) U  \; E课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
& V9 K* j0 i6 E* L! {课时14 回归问题实战-2.mp4
课时15 手写数字问题-1.mp4
; A# J& i3 U. L4 I课时16 手写数字问题-2.mp4
( [9 L* e- ^7 S/ d+ [) G4 t课时17 手写数字问题-3.mp4
/ }6 L# Y0 a% }" F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
8 M! w8 q( G2 M% X' {
04.Tensorflow 2基础操作
. ?+ R# s; t$ W; c  i课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
. Y3 o- L; o9 g0 P  j- K课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
. }: b* U9 U0 t课时24 创建Tensor-3.mp4
! Y2 n1 C: q1 D9 O* O课时25 索引与切片-1.mp4
$ Y1 U. a/ X' T2 q( z& d! O课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
( }: [  b# q" C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
0 O! X# Q* i' A4 q7 F课时33 Broadcasting-1.mp4
, e$ h" R5 d/ r0 N课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
3 B; {3 g! ~* a- g课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
, A( C3 t( l. z课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
; M2 q. y. G; O' f" K- ?课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
9 j: q- ~; D( E: q8 r课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
! p  I* Y" p, [( L; b2 u0 }课时42 张量排序-1.mp4
1 [6 y5 O* |$ d, _- M! a8 `4 O6 ?课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
课时45 张量限幅-1.mp4
8 ]3 o! M! R; S课时46 张量限幅-2.mp4
* a; J6 ~2 o3 `! u2 S课时47 高阶操作-1.mp4
7 v6 E2 Y. \9 m* X$ I) i0 k课时48 高阶操作-2.mp4
( ~) k2 p$ }0 F, ?
7 d/ `3 }5 a, E- p3 m06 神经网络与全连接层
# m$ v; L% q& l; x! k3 \: q课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
* `8 V% O# I/ S7 W! H7 v课时51 数据加载-3.mp4
- y$ N# `( y" }4 T7 z; @3 E课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
  k- y' F4 f& t( g# n" x课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
5 w0 B6 r" @& r$ A/ l/ }7 S2 `+ q课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
3 S) c3 e+ @2 V! u" c' }课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
. i$ w1 Q( ]+ ^7 H+ i/ z0 i" T课时60 梯度下降-简介-2.mp4
+ y7 v( o: R1 M& ~; `, f2 H3 W+ f课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
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
' {1 [7 {5 O$ o6 {) b课时65 单输出感知机梯度.mp4
7 ]1 p# h0 y# t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
1 M7 j' }% L) i" V* m课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
6 J' u* O) P+ i4 O8 e. i课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
& y. H: l* n# B; Q8 M课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
9 @0 m' O$ o1 `/ \- _+ e课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
  @. U8 p$ L" }* B课时76 Keras高层API-1.mp4
; F1 {, g. c2 o) T! V0 j' K课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
# q( I0 l0 U7 G2 s$ n! @4 {课时79 自定义层或网络-1.mp4
) t. c2 d/ U( I: r* \- M( y课时80 自定义层或网络-2.mp4
1 G" P* k: G  `; F2 h课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
& W2 F) X) V7 I$ r课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
: ^7 k+ \* W. `) |课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

3 A7 U0 O+ c5 P+ U4 o, p8 c09.过拟合
$ S0 k! r8 Y8 T4 o) @课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
; ]1 R; K* p) E4 V7 \' Y/ T课时87 交叉验证-2.mp4
6 I3 B4 Y6 C0 B课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
9 L" L: R$ G4 k/ L8 [2 }课时90 early stopping和dropout.mp4
* g3 C8 L, v0 l4 s3 O8 E( S课时91 什么是卷积-1.mp4
# g0 t; T& `# ]) V) ~5 C& ^8 P+ ^课时92 什么是卷积-2.mp4
2 o- G' \) x% _5 L" n' \课时93 什么是卷积-3.mp4
* ?6 I7 \" a! G5 z, ^( i3 O课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
3 H( x5 H: T0 b* O; O- v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
8 m& N3 X$ M1 P4 B+ n  l! e课时99 池化与采样.mp4
1 ]8 O' q( p$ z
" t2 T0 H: n* y1 t$ y10.卷积神经网络
2 p, h# ?# o; V* R' n! @- V课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
1 H% V0 ^6 L" `+ T6 ~2 y课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
8 `( {" U, b# i- j课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
) I7 t  c. }/ M/ z/ C课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
  I, U: M8 ~" m2 l课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
6 ]' \$ c- L  b( c* a课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
& {2 A4 Z% [. w0 l7 Z课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
8 `9 `4 ]) I" N3 |7 C' N7 H% U课时111 ResNet实战-2.mp4
0 b' v/ l; o6 ]/ e9 w( f9 u0 ^1 P课时112 ResNet实战-3.mp4
0 V& S4 S1 a9 K. H, P- m  X课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
课时115 序列表示方法-2.mp4
8 \6 d$ x0 T- p4 |4 ]5 H课时116 循环神经网络层-1.mp4
! e) k! D& Z* K+ l. H. D课时117 循环神经网络层-2.mp4
9 y9 t  f$ r, I& x  R' t0 i课时118 RNNCell使用-1.mp4
8 C1 e8 f, j% U  d6 ^& G+ O课时119 RNNCell使用-2.mp4
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
& Y' y0 w! Y$ [4 z+ u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
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
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
+ k/ J1 N7 j4 H2 O3 V0 @( i
12.自编码器Auto-Encoders
7 k8 I& b7 \& Z& c1 n! E课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
+ c+ e/ E6 }$ H+ g9 U4 \, l1 Z课时132 Auto-Encoders变种.mp4
% z+ L* t2 L5 Y! S课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
1 q3 }  ^: r' z1 ~5 Q3 I2 _# g课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
4 W0 ^- E: q! G- X% j4 i课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
4 ?& O; K. S, Q" V% [; B课时140 VAE实战-创建网络.mp4
) ^9 d) j8 O$ y' R& D课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
$ P  \* G- Y1 b; L( ^课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
7 H# N+ X- g& y4 ]/ l0 S7 C
3 j* V- ~  Q# u- g13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
' [) w0 Z) w3 Q  k课时144 画家的成长历程.mp4
6 j4 [: |' J2 l. T8 B( y( p课时145 GAN原理.mp4
课时146 纳什均衡-D.mp4
& v2 _$ z& h" c, Z' M课时147 纳什均衡-G.mp4
' }& ~7 O+ z! o课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
2 Q) g& ?! X. D; C7 n9 k9 w7 ~! g课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
3 Q5 Z3 n& L" @% w# Q5 k8 S课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
9 z4 k; G, N* c+ x: A课时155 GAN实战-5.mp4
* t9 @# u* W  ?# C课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
% j4 _; I7 A3 o) q课时158 WGAN实战-2.mp4

# H1 g5 O. c) i& t14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
/ `# z5 {0 i8 u& I课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4

15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
! |4 z5 Y9 M! I2 U) M1 A- w课时167 多层感知机的实现.mp4
1 I7 a* C, T! C- b( X! u" ]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
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
$ m. [) k( s6 ^* t# y课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
! W3 U9 \' D- V& ]课时174 实战小结.mp4
; y) s3 x# ?7 U% K深度学习与TF-PPT和代码.rar
. V( _# B- A. X
, b2 A1 A/ {. n' g〖下载地址〗
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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