6 h7 F/ X+ L$ w& }
〖课程介绍〗
0 C- p7 w' V/ |, D% H( u! f7 C1. 通俗易懂，快速入门
; ?. ~4 r( a$ R7 q$ Y* r* {* t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。
. {' c/ ~0 J4 n" V P2. 实用主导，简单高效; g# U$ B. f2 h2 o/ V0 X7 a O
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%。
" S* E# K( k6 e2 F& A. Z* `+ |3. 案例为师，实战护航
$ z/ u. F6 r- H2 P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。$ b- d0 ~1 Q$ I; c- W S+ s; ^
4. 持续更新，永久有效, _5 U% m2 j) R3 v" b% ?# 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。
- m; t! w N4 E; q; U5 A% }+ Q
6 v' z' B$ ^% ^' }〖课程目录〗/ _4 B6 z, L/ y8 F" u5 ]0 g
01.深度学习初见
8 z8 `, ~% S+ O6 d/ m课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
+ Q; [3 N) p# l6 ?+ U* Y课时2 深度学习框架介绍-2.mp45 ?7 `! G1 U: ]- H0 p5 q
课时3 开发环境安装-1.mp4& T9 |( z3 @: P
课时4 开发环境安装-2.mp4
, h) }: u$ a1 t, [% j; b; z0 D( b$ l, G
02.【选看】开发环境全程实录6 n/ r- a9 B7 f+ e, U
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
4 `" g( W- P% s# V( L2 g9 z! L! I课时5 win10平台实录-1.mp4
5 x, j5 V1 U. t( N/ G) Y$ ~# A课时6 win10平台实录-2.mp4% S5 [+ x) c* g5 }% v0 |: ]
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp47 Q. t p. @6 m7 R& q0 \1 R
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4" ?8 c$ b7 R' c9 b0 D) [# ?0 T
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp46 @6 |( g/ _; @. S9 K9 Y
/ J, b+ }1 K3 ?' w4 l5 [03.回归问题
6 w/ r3 Z1 b0 v% U3 ]. ^9 c课时11 线性回归-1.mp4
) Q# G$ p: P- F' w0 V& I) [课时12 线性回归-2.mp4
# j9 u; K7 H T; f. p) E! _( c课时13 回归问题实战-1.mp4
' S4 M. g& b9 K/ X- R" D/ Y) X( ^课时14 回归问题实战-2.mp4
* G& n# A3 w0 G5 Q9 E, T课时15 手写数字问题-1.mp44 @- A9 P- n. T. v# c
课时16 手写数字问题-2.mp4: d- x/ _. X& x* Q/ ]. M' a
课时17 手写数字问题-3.mp4- w5 ~; v7 u+ k. V( z
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
$ w4 o. Y0 Y+ @- }( }- s课时19 手写数字问题初体验-2.mp4& a( E/ P8 f% b2 [6 S( n; g( J
, F3 u4 s& l; c2 |. _* D! u
04.Tensorflow 2基础操作
9 n, w& j6 _, B1 Z课时20 tensorflow数据类型-1.mp42 P; O. Z! t0 z! B- ^7 P, Y& S
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
) h/ K5 J, I% V# D9 v: T3 d课时22 创建Tensor-1.mp4
8 j! K# O6 `( O0 P, s' y课时23 创建Tensor-2.mp4
: s m) V2 O- G课时24 创建Tensor-3.mp4( u- a) @! \0 V# F p) N: ~0 q7 o
课时25 索引与切片-1.mp4& `8 G# K' b+ i8 }8 w
课时26 索引与切片-2.mp4
5 ?5 Y/ \- F0 X6 P* c) G课时27 索引与切片-3.mp4
, R4 y( U8 V4 m2 B* [: k课时28 索引与切片-4.mp42 N1 ~* x/ r8 c& S" Y
课时29 索引与切片-5.mp4
% V) _! N1 L7 p课时30 维度变换-1.mp4
2 ?6 G* V$ w; f7 k W课时31 维度变换-2.mp4% k/ V& h" B; p+ y, O
课时32 维度变换-3.mp4% x2 }" ^4 W' R( m# H" p1 W! V4 D1 `1 |
课时33 Broadcasting-1.mp4
Y; N7 |! @) y1 X6 J课时34 Broadcasting-2.mp4' L) q/ S" R2 K. w" `
课时35 数学运算.mp4
" n) T/ l& } y: e7 T# h3 \" j. S) f! q课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4- n4 t+ p( q! {( A
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
+ b) Y# g; f; Z) O课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
/ P1 h4 K1 i3 b H0 @5 R* A课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4! w4 [7 `) Q4 v4 C7 Q- B. e+ {
6 v3 r4 e* t' b5 j
05.tensorflow 2高阶操作
2 u2 @$ ]% w" g7 s2 D) s课时40 合并与分割.mp4
- \7 A6 E: K' r9 e& F& {: S8 a课时41 数据统计.mp4 ~1 u1 a' @4 d- \4 _9 P9 K2 X
课时42 张量排序-1.mp4
6 F9 Q% x6 |' M' Y课时43 张量排序-2.mp4# B/ i+ j8 n1 y5 m- u w$ Z
课时44 填充与复制.mp4$ N$ r: w+ r- h6 d
课时45 张量限幅-1.mp4
- @+ T; w5 d/ ]& a课时46 张量限幅-2.mp46 A5 C6 s' A8 x: A+ b1 |
课时47 高阶操作-1.mp4
7 ~2 g0 `9 i( b+ M( w1 Y) L4 k课时48 高阶操作-2.mp47 v& v$ h- {8 ~4 U6 o @/ X( i' W
, R" Q% J. w+ _" R6 S( I/ {
06 神经网络与全连接层" D2 M7 I3 h+ \
课时49 数据加载-1.mp4
% _( `; a7 |0 [1 n* j, e( M7 ]课时50 数据加载-2.mp4
2 X" I+ }& A5 e" ^. E3 ~5 a" I/ D课时51 数据加载-3.mp43 m1 x3 ]+ G9 z) Y: g- {) M
课时52 测试（张量）实战.mp4
1 P1 V2 n: N6 b* G- \3 l. e8 H课时53 全连接层-1.mp4
" F; q" S0 |( D) J课时54 全连接层-2.mp40 w/ v5 M0 A$ u" E/ E6 p, i6 [+ z
课时55 输出方式.mp4
; f7 P1 ]/ i/ T( `课时56 误差计算-1.mp4
6 h" S! ^0 i, L* E% P0 M$ K课时57 误差计算-2.mp40 \/ r! x" y6 p
课时58 误差计算-3.mp4
7 k) Y) _& p" e$ l
* m4 u! B7 ~5 x: [2 B07 随机梯度下降
$ [; H% B) P7 y6 X& o* V课时59 梯度下降-简介-1.mp4
0 \; }0 D% K( _( f& @: ^课时60 梯度下降-简介-2.mp4
: O/ H( L+ Q4 V6 U课时61 常见函数的梯度.mp44 @! q: {$ C, \/ k$ Y3 @: G% a
课时62 激活函数及其梯度.mp4
, i# s4 d# o: V5 O课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 p8 e; V" p" `5 M
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4* z+ N+ S7 I5 I6 d6 H' [( U% k( A
课时65 单输出感知机梯度.mp4( L X/ R, z7 x5 i5 d$ p4 k
课时66 多输出感知机梯度.mp4
4 X6 I. t, _9 z; n O7 K课时67 链式法则.mp4& s7 e0 u4 E2 R" R' W- K2 V. M
课时68 反向传播算法-1.mp4
1 S3 p2 \) h+ P. I' _! M课时69 反向传播算法-2.mp4
( Y6 L/ v6 x; }课时70 函数优化实战.mp4
3 ~; r& u- R* l9 W% d* A课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
% f# v6 B, r* n课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
7 J: L. I w7 P' m1 g2 i3 j: U课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4- V8 H& J2 w0 V0 \$ O% T/ C
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4& A- o( W+ Q6 }4 O0 l
课时75 TensorBoard可视化-2.mp40 _1 s# @' y+ T: t" {# g' I
- u! H- |" O$ H( `+ C' O. J+ H
08.Keras高层接口! i6 b/ f2 J, D
课时76 Keras高层API-1.mp4" W3 C. { w7 Z* c
课时77 Keras高层API-2.mp4
" ], \- X9 z( W0 t课时78 Keras高层API-3.mp4
3 B b8 s- P \6 C. h课时79 自定义层或网络-1.mp4
* @3 F! H+ Z: Z$ K* o课时80 自定义层或网络-2.mp49 ?. n- r3 I5 E2 p* Z7 ^2 r. }5 v1 K
课时81 模型保存与加载.mp47 S8 i' \% E4 x, f. }5 E
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4+ h$ S0 i3 r1 P x( f- l0 O/ n
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
3 X$ `/ P2 J, A4 U p课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp44 Q, o6 X: m8 j# k+ m4 x+ _9 D$ D/ l
* ?! p9 v$ W) g+ @4 O$ N% S+ H09.过拟合
4 p( |4 w7 d' A5 U4 u' ?* I* s* S) q; L课时85 过拟合与欠拟合.mp4
% D& g9 K5 f7 b' E9 R课时86 交叉验证-1.mp4
: b0 _1 V9 p3 {1 ]7 ^9 ~+ Z( F课时87 交叉验证-2.mp4
1 ]- J4 @: N2 G* p8 W. @课时88 regulation.mp4
. U, R4 j2 T/ ~% D课时89 动量与学习率.mp4
" n, q$ m) H3 |3 K( P F) L课时90 early stopping和dropout.mp4
& Y# A0 S" a+ L' @) f4 s* K课时91 什么是卷积-1.mp4+ ]) P( K2 l7 r
课时92 什么是卷积-2.mp4/ W. A$ e2 M( H& @- }
课时93 什么是卷积-3.mp4' r1 u# R2 n, M9 ?
课时94 什么是卷积-4.mp4
" t: ?; `/ _: {& o! `: X! U' a课时95 卷积神经网络-1.mp4
6 H% m8 d" a" J( q* l课时96 卷积神经网络-2.mp4
) h C2 e- `. v2 [7 q$ _课时97 卷积神经网络-3.mp4% L% V) n) ]9 ~* J
课时98 卷积神经网络-4.mp4
2 k' ?. W. ]5 J& w0 n课时99 池化与采样.mp45 ]" `+ G: L( @7 o1 h4 w/ c! S
5 y. X- R7 C$ M4 E, d& Y
10.卷积神经网络3 n- ~" x- k0 R r$ [3 S5 }5 g
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
6 T! y5 T% {' `课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
2 c/ j/ P1 ?! e: e) r/ c( v课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp48 {4 Y6 e6 }* i
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4, z" e, L4 E/ p8 S
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
) G! K' X) S' Z课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4; g! C6 [. w0 [* a
课时106 BatchNorm.mp4% ^1 U3 Z% ]4 a r
课时107 BatchNorm-2.mp4
& r6 X% b o8 n7 h, U课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
) R6 t. k; A# ?5 T课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
8 `/ Z k7 q5 [2 o+ S0 z# Z课时110 ResNet实战-1.mp4$ X, {" \; n( r
课时111 ResNet实战-2.mp4% }) E P/ S3 N
课时112 ResNet实战-3.mp4) l6 D: R+ z, d; X
课时113 ResNet实战-4.mp4
$ ]3 Y. K" o* m) W( u4 G- f: O3 {% c
11.循环神经网络RNN7 o: ? k5 ^% a" i. O" T
课时114 序列表示方法-1.mp4+ d9 S' k1 f/ e& F/ a* W7 v
课时115 序列表示方法-2.mp4
3 X! k8 a; W! k/ X! Q课时116 循环神经网络层-1.mp4
! y' u# V7 E0 d+ O课时117 循环神经网络层-2.mp4, N+ M |7 d0 r# _- q7 U9 g0 } ?
课时118 RNNCell使用-1.mp4
' H9 {% @! P- ?6 X课时119 RNNCell使用-2.mp4 q0 r! b6 v" u u( T
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp45 [' g+ K9 y# m8 K4 P
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
8 _0 ?2 }8 A, v8 N课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4& [5 }# h% K% [: ]1 t P) n$ V
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp46 l! U# z T3 I" s8 i
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp48 V2 }! Y7 s) @, T4 t* \; w9 t, M( G
课时126 LSTM-1.mp4# E. ~( y5 k5 b
课时127 LSTM-2.mp47 Y2 a+ ?* S7 @# P' l" }
课时128 LSTM实战.mp4/ o! D, t \ k! ^: V
课时129 GRU原理与实战.mp4
+ ~; F" i# t. z% S# @! J0 l! }# f& j6 P- E
12.自编码器Auto-Encoders
) a5 p' P, i0 [课时130 无监督学习.mp49 L- h6 K# K- l
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
) W+ j8 w5 @% x; P: \ k0 D$ p- Q课时132 Auto-Encoders变种.mp40 d, g3 h( x1 T1 L
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp43 I: f. P( l; W$ O
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp40 @' H, g( M& K/ Z
课时135 Reparameterization Trick.mp43 F! Z& V% [. p5 r; W9 @1 _2 K6 E
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
8 v. V" s1 ~& D, N- F, k课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
# l0 @0 y3 `5 |1 T3 ~0 \9 {( u课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4' k4 V7 ~- J" w9 H: `
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
' _2 u1 d o s% a: w7 y" h' R! k4 _课时140 VAE实战-创建网络.mp4
, y) F: e6 m% s课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
`& e+ q O$ R% H# b! t课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
* u, @5 b2 C9 J8 w) ~6 D6 Q8 n6 V/ p) r* m8 K' \5 \& }3 D" T
13.对抗生成网络GAN
% N' o+ ^# A2 I3 I1 \8 T8 A课时143 数据的分布.mp4
( x& C" \, p- u: ^0 z课时144 画家的成长历程.mp4; S7 i- ]: V& `: Y7 @; C! ^& M) J
课时145 GAN原理.mp4
- R! O$ Z7 Q( M& J& n课时146 纳什均衡-D.mp4+ g. ~) o, f( w# X
课时147 纳什均衡-G.mp4! ^; c% F& ?* L7 D& r; D% [9 S+ E; @
课时148 JS散度的缺陷.mp4
0 z {2 a8 b- ^) _% V6 y9 L4 u0 |5 {# K) L课时149 EM距离.mp4; h+ i$ V1 X7 m0 L' c, {# {
课时150 WGAN-GP原理.mp4
5 }; K; u* _8 T课时151 GAN实战-1.mp4
- L5 q* h4 J. Z9 f7 D! K课时152 GAN实战-2.mp4
- K# h+ a, F# y% {( {2 h. r课时153 GAN实战-3.mp4' M* e' n. e3 t
课时154 GAN实战-4.mp4# _7 B; ~) A. I. s! k; ?
课时155 GAN实战-5.mp4+ ?/ o2 Q2 V& `* b3 A2 A
课时156 GAN实战-6.mp4
3 L/ K2 E* Z. w7 s$ z课时157 WGAN实战-1.mp4
7 h* z4 g- b9 N8 ]3 O. b& V! n! e7 ~, j8 N课时158 WGAN实战-2.mp4$ o1 u& L3 ~# i
+ R; @4 }4 M/ e3 X j* j- L
14.【选看】人工智能发展简史. P; b `& ~/ N: m* T4 v1 ?" F6 {
课时159 生物神经元结构.mp4. D) f. q6 J6 }& T: K; r9 e
课时160 感知机的提出.mp4
- { x4 N# \" E# }. t* _课时161 BP神经网络.mp4. j$ n, k1 t/ W C
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4% p: x" O Z1 Q, r9 d; U) ]
课时163 人工智能低谷.mp4
% J* s" J ? o9 C" W/ a课时164 深度学习的诞生.mp49 F7 ?: C$ }' i m1 k# Q
课时165 深度学习的爆发.mp4' e: x b& @: Y: ~. d$ N' s$ F
4 A% a1 K# X- t/ ~& [1 V15.【选看】Numpy实战BP神经网络
* f/ H9 K N0 b5 ]3 F/ `; W课时166 权值的表示.mp4
Y8 ]& @. D! K课时167 多层感知机的实现.mp46 U8 w+ g& Z# f' N
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
* d& G4 h S& Q8 Y7 ^! y1 l课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
: m$ D" v% n/ V2 A课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
3 u$ D6 o6 |5 F4 U; A课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
( B3 i" E" M ~2 C/ Q$ i6 X课时172 多层感知机的训练.mp4/ v0 ~; v0 |1 T I0 n: ~
课时173 多层感知机的测试.mp4/ w0 w* L8 B) N! _ S
课时174 实战小结.mp47 [# ^ U, o, l4 }1 v' c
深度学习与TF-PPT和代码.rar- J0 j" l; G1 s# j& C
: g5 H! t W# h% ], |' J〖下载地址〗
9 B2 i8 [* A7 ]& s" D# A: r4 C$ i8 k; [0 T
, y4 P) y- p( G* c' B" s& ^( I* m4 J2 \( |- ]- ~
. R0 d) ^/ \, k" b; z. f----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
! z# P1 l8 [& G H$ g B% q1 T+ b
. U, f( ^9 ?& g$ a! a) S〖下载地址失效反馈〗1 `& `6 o0 O& v+ a1 j) B+ w
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* P& q; h2 o- N$ z: c( R
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2 W @0 q1 y; S+ o% _/ S" [& s6 ?1 j& P( \& n1 k6 ~
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