" f1 ^) h1 _9 n) _- K〖课程介绍〗
5 v# {* `7 A% X1. 通俗易懂，快速入门
" V5 x" z, `( V! u/ Y4 J) c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。) i8 n7 O* Q% J+ p4 K
2. 实用主导，简单高效
# F$ W* t- l( R; x' P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% \$ z- Q+ m3. 案例为师，实战护航# Z8 |6 s$ ^1 Q
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。% `1 F5 {, i! F
4. 持续更新，永久有效' |( ~- ^' P2 f6 M, D
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。
, Z3 \7 Y6 M# i4 l
0 |' a' i4 _+ U9 z$ m5 J* }〖课程目录〗
& ^5 D6 T" ^* L8 ~; Q5 E, p7 z01.深度学习初见
# V% a# ?8 A+ N6 s! I+ f课时1 深度学习框架介绍-1.mp4. i" B I7 |( T# W7 W: a3 j
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4& P; d& n2 a* L3 B
课时3 开发环境安装-1.mp4; ~& _. `4 j B
课时4 开发环境安装-2.mp4
* x) }/ }- |& A1 g; a4 }* p0 a3 o- V! D% h) d b# q1 d4 Z
02.【选看】开发环境全程实录
% z7 H, v" `+ B1 e/ C+ L课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4( p! G, I* h* }
课时5 win10平台实录-1.mp4
% P1 ]7 f. e$ q6 {- L) K6 l课时6 win10平台实录-2.mp4( i. |2 ~" P; |4 G8 R" m5 I
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4. |$ H' n8 |, H: O
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
S) J7 h9 n% p, Q课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
, A7 n5 A8 R! |9 [& F7 e6 r# F
03.回归问题$ K. p$ u7 b; c) c7 d
课时11 线性回归-1.mp4
& D; m- x( f& P' Y% _, v课时12 线性回归-2.mp49 E! F' q5 R# E t) x4 l" `
课时13 回归问题实战-1.mp4
9 G# D9 N' t) M3 k: e; {6 G课时14 回归问题实战-2.mp4
3 @: N) e. x% K课时15 手写数字问题-1.mp4
- H3 H; L( |: U' j4 I, W2 }9 S课时16 手写数字问题-2.mp44 z% a) L# F+ S ?+ ]
课时17 手写数字问题-3.mp41 J7 c9 L. l* y% K
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
: s5 A, R2 B' b5 G; g4 x课时19 手写数字问题初体验-2.mp4$ {. Z8 B7 ^2 h$ x: ~! a
* K. R7 `; P( ?5 y( o# B
04.Tensorflow 2基础操作- r3 s. Y7 d+ z* p
课时20 tensorflow数据类型-1.mp43 b/ X6 N: ^; H; ?/ Y+ B
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
3 |/ J6 A3 ]( U" J课时22 创建Tensor-1.mp4
+ P7 A5 n0 |* T3 b& N8 m# q课时23 创建Tensor-2.mp4
$ f6 h: o2 H9 y* Q/ t1 B& D# x课时24 创建Tensor-3.mp4 B$ }% H* @' \" {# I
课时25 索引与切片-1.mp4
0 M* p& Y/ B# A% l& b& ~9 \课时26 索引与切片-2.mp4
% d) u3 z4 ^3 U9 p" b1 Z) }. n课时27 索引与切片-3.mp4
! k+ R# L* H6 p课时28 索引与切片-4.mp4- T5 E1 R% H. H" S, E% a
课时29 索引与切片-5.mp4
$ q/ f6 X( W0 T! N% |( w课时30 维度变换-1.mp44 u* O) P2 t% i
课时31 维度变换-2.mp4$ @& A+ \" j0 r
课时32 维度变换-3.mp46 ?! b' y! `1 l) `( {
课时33 Broadcasting-1.mp4
) f9 D9 R# }7 k( M1 A9 _( |2 p8 @课时34 Broadcasting-2.mp4& y' `5 \ h4 v8 L2 z. u
课时35 数学运算.mp4
: K$ y3 O2 p3 N, l+ e课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4, s: }! e: [' \% L1 B& H; y
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp45 v* E2 Y' X1 s" o
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
: I z2 n6 u& }5 n: _课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4$ D. K" f+ f' }6 K
0 w& m* m3 ?- O/ Y5 ?9 }' f
05.tensorflow 2高阶操作
9 n! E( ^+ Z" b; _; w$ ^课时40 合并与分割.mp41 Z& B& k+ P: f% C' S
课时41 数据统计.mp4* }' V- o. V! r0 v2 H) ]
课时42 张量排序-1.mp43 X9 |9 J( @0 w1 }! I
课时43 张量排序-2.mp4/ s6 {$ Z( _0 k" a; @" g
课时44 填充与复制.mp4
. I, b% G% I# `3 B课时45 张量限幅-1.mp4! N9 F* C' }3 j
课时46 张量限幅-2.mp4
1 d) K# V- Z% X8 s课时47 高阶操作-1.mp4
; \$ f# q3 @! B: W- p. T" z3 O5 t课时48 高阶操作-2.mp43 E/ v% D" t: Y& A% z5 i2 z
4 R2 S) G3 @1 G4 V$ F
06 神经网络与全连接层, g/ e/ }) n( y3 H2 L) D
课时49 数据加载-1.mp41 J# H* C8 l- L* o. @; b' W
课时50 数据加载-2.mp4/ s+ F% G# K! x
课时51 数据加载-3.mp4
$ x/ a. o1 s3 k( N' w2 G7 B6 x4 b课时52 测试（张量）实战.mp47 j W& @$ S e& F# r& G, v$ R) F
课时53 全连接层-1.mp4; i9 o9 y! |& s2 a8 U
课时54 全连接层-2.mp4
5 Q0 y* e6 i# S+ L6 ~; T课时55 输出方式.mp4
1 K0 O( T9 J# h% [' c课时56 误差计算-1.mp4
+ x) L0 m% Q- d课时57 误差计算-2.mp4
. {5 [/ ?( A$ F" Y# l2 B课时58 误差计算-3.mp4
% l) T( Z1 O, k$ a- q7 r; ?2 y# W$ I/ v8 l U! g& v( X) ?! \/ K
07 随机梯度下降
% R% e$ k& {/ d$ U课时59 梯度下降-简介-1.mp4
! Q; N3 [9 z0 B2 e1 i课时60 梯度下降-简介-2.mp4
( x8 E' ?! u @( g9 Q$ L课时61 常见函数的梯度.mp40 K7 T/ x# ]7 |" ?% t, F
课时62 激活函数及其梯度.mp46 x4 |9 a5 H" H+ w6 i
课时63 损失函数及其梯度-1.mp40 A3 k, j2 t# ?# M3 [! h
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4/ Q/ k# D+ Y# J0 K. Q4 k
课时65 单输出感知机梯度.mp4+ C: I9 ^1 K/ H% @0 I
课时66 多输出感知机梯度.mp4
$ m8 K, [) C2 q u9 M5 _课时67 链式法则.mp4* h4 c5 ?( ~9 ]7 O9 g/ s
课时68 反向传播算法-1.mp4( D/ c2 F7 C% ?+ H6 @' N9 i
课时69 反向传播算法-2.mp4/ f7 }0 R k4 Y7 Q: _' l; i+ q) h
课时70 函数优化实战.mp4
) R8 W) G2 H9 `课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
' n$ |, x: u L8 j; W/ l课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
5 |; O- {; _4 q! G; Z. p/ @课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4& W8 ~* b+ G7 B# \# z$ O
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4; ~* n( a2 i% g8 _! D& W
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
- ~, D! W* P2 m3 W1 M' Q) ^' K' D8 E+ W; x
08.Keras高层接口
- Q% X1 d. `* z2 q, c) u% w0 K) T课时76 Keras高层API-1.mp4' X4 Z3 J7 o" I+ w5 d% }9 k
课时77 Keras高层API-2.mp4
) D! T$ z# u5 q! E! B课时78 Keras高层API-3.mp4. q9 `, u$ s6 O7 j% [3 T, y( a
课时79 自定义层或网络-1.mp4
2 T( e: M) c" l2 v" I+ N; j' ^课时80 自定义层或网络-2.mp4
8 }+ X& D# c+ t课时81 模型保存与加载.mp44 L8 y' j9 _7 D2 b: R
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
/ C* }* J q( A$ f+ [2 x& G课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! ^+ i# @, s" q. e6 Y4 O% F/ Z课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4, P% E# U* C r7 e k: b/ m! G+ O g
2 x q! D$ p- n% K! S09.过拟合
; _1 V2 M5 X$ c& W课时85 过拟合与欠拟合.mp4
6 b9 E/ o: u' U: [课时86 交叉验证-1.mp4
7 T! a; N2 `2 X! C3 ^$ v( E课时87 交叉验证-2.mp4
5 K, i! ^$ P F- e6 a3 m课时88 regulation.mp49 K$ q$ r0 i3 O
课时89 动量与学习率.mp4- T! g: W/ G- h# ~1 B# z4 V
课时90 early stopping和dropout.mp4
! G V4 Z y6 C% w8 D课时91 什么是卷积-1.mp4
+ G! n8 x9 A$ c$ h, k& o课时92 什么是卷积-2.mp4
4 I# c% m/ m6 B* d( K( M课时93 什么是卷积-3.mp4
4 s% y! `* W$ F课时94 什么是卷积-4.mp4
% ? M( f+ l( v( h- o" H5 y3 j/ G1 }课时95 卷积神经网络-1.mp4* [7 w! c8 n z) h9 B7 B& s7 Y
课时96 卷积神经网络-2.mp4
2 k- V, R3 c! U+ J) j/ _; a课时97 卷积神经网络-3.mp4
% s3 E" k( a; I7 Q/ f) {, n课时98 卷积神经网络-4.mp4# W l7 }. X8 E# P
课时99 池化与采样.mp4
/ J7 M! U' f$ ]: ?
+ o; ]' a& I9 z/ Q10.卷积神经网络9 Z; \* [0 U; z2 C& l1 t3 M
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4: A7 z H6 ]* e6 r* Y( b1 ]! d9 g
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
# T+ c2 n& _; @, F0 l- s/ }4 l课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
" B- `8 E) J: v7 e课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
, S6 v2 K& N4 D8 H) h" d! |/ C' J. l$ E课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
6 Y8 I( Z! Z% V2 ~+ M9 N课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp47 _& d- O2 I) P, g
课时106 BatchNorm.mp4- y2 J4 F8 {, t6 v
课时107 BatchNorm-2.mp4
* K; b9 ~! {* `课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
" h5 o! @$ N Z5 p2 ?课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
* X) \8 [& p0 A* S/ Z! H# T课时110 ResNet实战-1.mp4
. s) Q4 z$ u- U* H9 ~" X, U课时111 ResNet实战-2.mp4% I+ @2 M) j Y0 k
课时112 ResNet实战-3.mp4! t+ Y2 Z# q/ ]- I
课时113 ResNet实战-4.mp4* O% |7 u7 m9 F( R7 {" r: B
+ m( s& ]4 m# G* ]4 r
11.循环神经网络RNN
6 g5 M* m4 M, h w. x/ i3 b" y- L课时114 序列表示方法-1.mp4+ W& y8 n! u1 W9 L7 N7 g
课时115 序列表示方法-2.mp4% b3 M$ L! J G& F
课时116 循环神经网络层-1.mp4
8 I5 N* k7 V* c课时117 循环神经网络层-2.mp44 V* I5 M6 I. n2 Z# x: r, \
课时118 RNNCell使用-1.mp45 m0 O0 P7 |$ C1 ?& L/ K1 V1 l6 m
课时119 RNNCell使用-2.mp4
/ n; V9 v8 L" U% p( n- U课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp48 a" w1 K; I) [1 C) f3 V* V$ T
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
, e# o' h j- f' [& N课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp44 n8 T7 @ a* {" z/ p
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4' j3 g# S* p2 S/ d" O1 F" d/ P9 v
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
0 V( \. _- \8 k$ \& k9 Y' S% z课时126 LSTM-1.mp4. Q }% t4 }9 z. | @) b
课时127 LSTM-2.mp4, O7 M# S# `) B0 F, v* T# U6 y2 R
课时128 LSTM实战.mp45 h: _1 P9 e o4 ?+ r) Q& M" i. M
课时129 GRU原理与实战.mp4+ d1 v( f2 |+ k" A
B9 X7 f) a& l* I- ~5 M" B8 U12.自编码器Auto-Encoders
D0 R( z, M5 G! b课时130 无监督学习.mp45 }8 f) W) J) a; w8 p
课时131 Auto-Encoders原理.mp4' V2 q$ E. ]: c2 O( D
课时132 Auto-Encoders变种.mp48 _; T. q. w6 w$ y) \7 G7 M; @
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
. [4 ]# D" Q6 g( d, C9 E0 i. X课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp49 F' v. r3 \* \) V
课时135 Reparameterization Trick.mp4
2 h6 L: v/ A9 c, O$ G2 t课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
Y$ G9 I. O h$ P) ] E课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
& \8 {3 M- Z7 V, ]" S6 y+ c5 f8 f课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
* J" ]9 w0 j5 q, V- i1 D4 [课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4! @% z( ^" X, q/ S1 d
课时140 VAE实战-创建网络.mp49 D: w+ C$ C# j; [# A* @2 |! c
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
. I6 M L" x. B' K( F* T1 M) S课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
. X# @: G9 q! T2 ?/ T4 W9 K7 m5 N8 k
13.对抗生成网络GAN9 B1 W' G5 x3 G
课时143 数据的分布.mp4
, l: m' v v& C课时144 画家的成长历程.mp4
8 V' U3 b4 t; J( q课时145 GAN原理.mp4" M) Y# _7 v0 c1 ~
课时146 纳什均衡-D.mp4
" t9 h' o) q9 K3 s: M课时147 纳什均衡-G.mp4
( W. G8 s. _& s* D6 ]9 H( c课时148 JS散度的缺陷.mp4, X. M6 }0 ?4 _1 e6 ~5 j0 D z5 |! M! g
课时149 EM距离.mp4$ V9 `6 s% B+ v1 y# Z+ o
课时150 WGAN-GP原理.mp4
. J/ X( d. a) v* s6 v; ?课时151 GAN实战-1.mp4
# F" w- m+ e2 O" T. u q- H1 x课时152 GAN实战-2.mp4$ m% [1 k8 A5 C2 d v
课时153 GAN实战-3.mp4# ?; h& J- ?. P7 W5 [" ]. b
课时154 GAN实战-4.mp4
% D% y9 V/ @3 ^) L% I课时155 GAN实战-5.mp4
' u% h V2 g& k) m* p% M% a课时156 GAN实战-6.mp4/ k4 g" U" Y( N3 c: `# x/ o+ b
课时157 WGAN实战-1.mp4
4 \8 A8 L5 d& }$ k8 l课时158 WGAN实战-2.mp45 J- U8 g2 \8 Y- a, `! H) r5 \
) [) s' u& P( o9 w14.【选看】人工智能发展简史1 e Q& B( q+ \
课时159 生物神经元结构.mp4
; T( x0 I/ U- _2 R3 D5 A# h' P1 R' R课时160 感知机的提出.mp4( X4 n* g, \. B0 p0 U3 }7 P. c
课时161 BP神经网络.mp4
* ^# e( ]! {8 e: u课时162 CNN和LSTM的发明.mp46 G {# s4 J: J# h
课时163 人工智能低谷.mp4
& x6 O) Z5 `$ H! x; c课时164 深度学习的诞生.mp4
& J7 a% T( Z8 N课时165 深度学习的爆发.mp4/ Q* L) [' _0 V N# d. |
3 C/ q0 p/ N; R& H& r2 c: q D15.【选看】Numpy实战BP神经网络5 @- |, y- t6 J- V' H
课时166 权值的表示.mp4
2 X3 u) l0 ^& Q# d课时167 多层感知机的实现.mp4" I, {; |. Q, J* R& @+ s: n& P3 r" O; A
课时168 BP神经网络前向传播.mp4" ~& f" \! L; A- B
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
) E2 ~3 Z8 |) q" P课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
5 f1 p7 y/ y6 r/ p4 o' Y% w2 s课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4, W2 [) |2 H# D' t- K6 |; x
课时172 多层感知机的训练.mp4
. s! ^0 _9 y) V" f4 }; }3 X6 k课时173 多层感知机的测试.mp4
& O7 R: Y; ]1 d/ I课时174 实战小结.mp4
% v9 R" g8 |/ @0 O4 s- ~深度学习与TF-PPT和代码.rar
( e) i( e: e, A" L& G T* \
- C, e# i5 I; x9 x: s〖下载地址〗2 c3 }2 Z* L% ~6 H4 R8 m" W# B
1 ^) H( c# @( H2 F3 C. @
/ V8 v8 ]) H; E b/ l0 k
4 [- v1 A; r6 H; y9 B- R8 E! d! s, U( l$ z7 P7 m, }5 d g
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------) w, z6 t2 T" p$ g
+ U$ X$ t' x+ A1 [, \4 D h/ T〖下载地址失效反馈〗
0 J) A8 g% T8 Y# p! i0 ^) E: L! j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
+ u9 w4 o* ^- H7 |" x6 E& i1 G* j7 R X2 D$ v
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- Z2 G/ N: I9 T( [! i5 v8 i4 [9 Y ]& L* E9 y8 z2 p. B+ V
4 o7 ^2 F# v" Y+ ?* n% y! E- C
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