深度学习与TensorFlow 2入门实战

  X6 p- Q+ w/ a〖课程介绍〗
1. 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。
3 L" Z- G1 G" V! k0 a7 o8 P! h2. 实用主导，简单高效
& ?9 U, \9 W  H* 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%。
  g- I* p: I3 p# v. v3. 案例为师，实战护航
5 O7 h% u+ g2 n" h, B: 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。
' o! T6 s" p! q9 ~& {# E' j3 C, }, b4. 持续更新，永久有效
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〗
. X+ n4 s; Y& X5 ?01.深度学习初见
( M% Y) Y' Q) Z7 K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
; H! `* r. b% K! g5 @, P$ f课时4 开发环境安装-2.mp4

02.【选看】开发环境全程实录
) O' }9 D+ ^- {$ o" A& t4 N课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
% Y& j9 P, q' O8 w- k3 l课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
/ g/ P/ ]  R4 ^# [) S8 u. z
$ Z: Z6 ^' [% [03.回归问题
7 P- L* V/ ]" b, W# [课时11 线性回归-1.mp4
, h$ S$ {- Q& Y课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
$ D' [8 ~" M0 P% [课时14 回归问题实战-2.mp4
2 p) J  t% K% O5 V$ |+ g( x, M7 r课时15 手写数字问题-1.mp4
" S2 s, d% L4 T7 [5 f课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
3 t$ o% M3 y7 M课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
' O  c8 s. I/ k2 q9 l
! u- D0 h; z0 P. r1 j/ r, e6 v5 o04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
: m9 \1 n9 T; O! \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
课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
) `4 L6 j/ K0 H7 [课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
6 q5 [) K! `0 k4 c0 C课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
0 |; J! E2 n1 S* `. ~% s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
课时33 Broadcasting-1.mp4
. B6 Y, W$ X! Y3 J课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
/ e5 j: x( [6 T( }& k6 j' h课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
! r0 t6 p) j# Y& J: j( [( @: d& w课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
, `: d1 P, U* p' l课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
, T3 |7 @9 r2 `7 d' S% P% V7 p
* n+ K, a8 U: I4 |8 a9 v% O0 z* r' k05.tensorflow 2高阶操作
( Y3 u" h) X) W+ n6 ^! k课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
( c7 u. x. Z! C/ B& _( `; ~课时42 张量排序-1.mp4
& Q/ U; v( o$ t课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
* H2 [. l/ H- r课时45 张量限幅-1.mp4
4 L: f7 K; J0 b4 V课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
' S  E7 n$ L( U4 Q4 b课时48 高阶操作-2.mp4
7 J' g: c  A2 Z3 Q7 N0 Y* k
  v# R; n" {0 W8 p* m06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
, i9 M$ t# B! F+ b3 b- i# v4 D$ W/ Q课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
% d2 F( }3 S) B! ^2 o" N( n9 m* n课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

07 随机梯度下降
+ ]- R* z2 t: u4 `5 P! A课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
4 q9 z/ g, N0 I% K3 f7 H课时62 激活函数及其梯度.mp4
4 \! }9 g- `! Y* z6 {课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
# S" G! i5 g3 W4 b( q5 X课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
) w: W( u: c$ D. Z+ Q6 G课时65 单输出感知机梯度.mp4
课时66 多输出感知机梯度.mp4
% u% G4 R  e9 _+ i; b课时67 链式法则.mp4
2 M: B6 S) q  ^) o) f课时68 反向传播算法-1.mp4
$ k+ o1 B6 H- v1 W3 A! V4 }课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
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
+ b2 y' y/ ?7 a  _! R8 ^课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
8 W( A& C4 t* r9 k; T; ?: h课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
; l$ X# S+ Q& S课时76 Keras高层API-1.mp4
& @) S/ V1 g" D课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
9 V1 z- J+ }( ~3 \9 T课时81 模型保存与加载.mp4
; ^2 j. u' C. R" B4 H7 @课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
* N- Z+ g3 L" u/ U( s# Q课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
# v5 E7 c' Q- l* C. Z! B课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
4 z8 Z) }' L/ Y6 J9 U" ^课时85 过拟合与欠拟合.mp4
' n+ J5 L$ J# u7 D/ @+ Q9 v课时86 交叉验证-1.mp4
! }3 ~8 m7 U2 i! ]% b% v课时87 交叉验证-2.mp4
( H3 n) M3 f; G. {& ]课时88 regulation.mp4
( Q: A$ N% b, j) K( b- M$ E课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
1 p# {. H, H# p课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
" b: C, q1 c3 ]6 y7 h4 U' ^课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
% N7 |$ q' m! t- j/ w课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4

' J2 W8 P1 E3 F7 S10.卷积神经网络
9 G* z) N2 Z, [# {) J% a$ H7 n0 H" B课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
8 H+ U! E9 Z+ F) X课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
2 F& G& v$ ], F  l0 }* B7 T& D3 E课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
5 v7 E' X- k) o. z课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
# z! ^  h0 ?$ U: p9 \* N* g8 F课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
1 K0 ?/ `4 \- x. y9 U; k课时106 BatchNorm.mp4
- t4 o; ^9 h: {) Y( E7 }课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
7 ]2 a% Y! m  q( I课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
/ f- F$ W) c: M& O: r6 A6 g课时110 ResNet实战-1.mp4
课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
" d2 S; J( d1 R5 g2 k& c/ k课时113 ResNet实战-4.mp4
% |! ^5 V( K) Q! C; q
11.循环神经网络RNN
& [' K0 J# ~4 l" N7 U+ v" k课时114 序列表示方法-1.mp4
# ?; S6 x, B9 t课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
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$ ~$ W0 @9 i' I4 Z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
$ k8 @& l( r5 H# [) E7 j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
+ V. q+ s; W$ N/ `, R3 k$ m课时126 LSTM-1.mp4
) z) {9 t+ W& w, y3 D( G课时127 LSTM-2.mp4
' r; |/ |: B: \0 J) [- {课时128 LSTM实战.mp4
1 d% @5 ~* k3 F. Z+ o* b& K; v" u课时129 GRU原理与实战.mp4

12.自编码器Auto-Encoders
  w- f5 a6 N' {/ B3 r+ E课时130 无监督学习.mp4
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
* B) v* V8 [2 i课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
' [7 [8 c# ?  ?. a# {9 V1 [; e课时135 Reparameterization Trick.mp4
6 k& U3 j8 A9 S% s; Z2 u课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
5 b) g! L5 A8 ^0 B, L8 Y$ Y* A5 D) C课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
7 w& A  m/ }9 `5 m4 P2 H课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
$ f+ o: P5 `. T8 f  |" z8 S课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

* B5 u9 D4 I3 M; y( Q13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
) n1 ~# G& _1 V' Q) |( I( d课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
) M; x4 s: P- D. R6 R- p0 r课时146 纳什均衡-D.mp4
) f' l5 v- s; R3 j# A5 D& L课时147 纳什均衡-G.mp4
4 {+ D0 Q" t8 I课时148 JS散度的缺陷.mp4
6 y+ r( u& d7 o' c7 w4 D! o' o7 w课时149 EM距离.mp4
0 J- w$ B. a  R# l+ u+ g, L7 p课时150 WGAN-GP原理.mp4
' H% O; \$ J% {2 n" D* q% I课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
课时153 GAN实战-3.mp4
+ }" q7 Y$ F; m1 s课时154 GAN实战-4.mp4
* [5 t4 F+ `* O8 Y" J, T) J课时155 GAN实战-5.mp4
+ X& d5 S- \, S# a* C0 }- B8 O" s课时156 GAN实战-6.mp4
+ K6 G; M" [. [, s' c5 ~$ o课时157 WGAN实战-1.mp4
! X0 A5 D0 J3 z2 ?课时158 WGAN实战-2.mp4
0 Q3 O9 y8 V. Q" `; V3 [6 [0 m
2 j8 f. N" V  x/ r14.【选看】人工智能发展简史
3 ~* Y6 L4 L) v" ]5 _) Z2 @4 L课时159 生物神经元结构.mp4
5 W% |# v4 r- b0 e; j8 {  m课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
4 |. N- R9 F% {1 E2 u3 o6 q# }3 j课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
( W0 r  }8 v* A) Q" p$ [) u课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
7 [# u; g; W8 A* C& q2 T" z课时165 深度学习的爆发.mp4

15.【选看】Numpy实战BP神经网络
# ~- I  I/ t3 g2 n3 g课时166 权值的表示.mp4
6 v5 p9 w7 w! p0 X5 Q: C3 J课时167 多层感知机的实现.mp4
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
; W8 w- b! b. n8 C, O% Y/ U课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
+ w4 F. s' e7 G: \: U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
6 w' ^9 H1 l* ~" |课时172 多层感知机的训练.mp4
* ?; b$ T. C% i# U8 E" V) j课时173 多层感知机的测试.mp4
* {8 o9 t: g. \4 U+ u( B课时174 实战小结.mp4
! B" j4 V3 g* x% H4 E深度学习与TF-PPT和代码.rar

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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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