8 |, u& v+ n% }; N
〖课程介绍〗. K- K" o. R' L6 {
1. 通俗易懂，快速入门3 {* K, x$ \; r: X) O3 F
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。6 Y4 y4 z- \1 L- `) B' Z
2. 实用主导，简单高效
" u6 U* L& U; P( e1 f* \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%。
. r1 P6 s% {' |3. 案例为师，实战护航
/ m3 V# e. ~3 W8 m, x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* @1 L }6 v2 F/ [2 t3 T3 ~& D4. 持续更新，永久有效
$ b2 n5 C9 X- c' H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。) N. m; l8 D1 ]: X6 ~+ E4 U" S
8 Y/ u1 d8 c; J6 h( X〖课程目录〗
( T. Z4 D" ?& L: f r4 E6 B01.深度学习初见* f& {$ a, C4 {3 b( M8 ?
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
* Z% s( s8 i" C* l课时2 深度学习框架介绍-2.mp4& z B. E. D8 P) }( {. L
课时3 开发环境安装-1.mp4
. S4 Y O9 a; N9 t' A& w$ Q1 M/ D课时4 开发环境安装-2.mp4. W2 _9 b2 ?+ c" j$ L& l x% L
) A7 J: \* N6 {0 N1 K+ W4 q02.【选看】开发环境全程实录1 `/ }+ P4 ]: o7 s n4 R
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
) I7 C, u/ N% r& x课时5 win10平台实录-1.mp4
! y/ U3 \5 l7 \3 T& g" t2 O课时6 win10平台实录-2.mp4 z O9 o( h1 U4 n
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
# ?6 L( I9 m9 ^& N# d课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4: z. z$ ^" ^' W, V: @* p3 o) H
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
% n ]1 }+ i% M3 k8 i
2 U$ E% `0 [+ h; P4 l03.回归问题
/ K$ C& Z/ _* }( A) q ]课时11 线性回归-1.mp4; f% [9 c3 t* S$ p8 z" t
课时12 线性回归-2.mp4
7 | {' N& [- [. W, n0 B课时13 回归问题实战-1.mp4
5 h; h% O0 ?$ K+ @. O1 ^# V课时14 回归问题实战-2.mp4' \4 K7 c6 s/ i% B
课时15 手写数字问题-1.mp4
; ?4 e! ~, ~9 H5 x课时16 手写数字问题-2.mp4
0 e5 m4 u8 i0 Q& t# j% Y课时17 手写数字问题-3.mp4% E+ g! E3 S4 a9 k) H$ S
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
( v: L) B+ M! V4 R8 T9 C. h% M课时19 手写数字问题初体验-2.mp4( S. l3 f6 l9 M. a2 `$ ^- ~( A
- i5 U5 J: A3 \' }04.Tensorflow 2基础操作3 l8 @: d! W% W; k, N ]6 E' p% D
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4' m: L; B9 W9 X4 o' x0 ~& {) a+ c# W2 b
课时21 tensorflow数据类型-2.mp40 N z' C2 q: k$ C
课时22 创建Tensor-1.mp4
d8 N- G; X$ v课时23 创建Tensor-2.mp4
" U/ Z, {3 I* H" a( U课时24 创建Tensor-3.mp4 R2 E6 D. p7 u, j4 K" q4 b
课时25 索引与切片-1.mp4 {, y. ?. C- o. h, f) A2 }/ U
课时26 索引与切片-2.mp47 D/ W! X! S+ h: Q: N
课时27 索引与切片-3.mp4
& U0 `3 m' u! v$ |5 t }课时28 索引与切片-4.mp4
0 M* m$ s4 k# f6 @课时29 索引与切片-5.mp4; B& m2 G0 {) A4 O9 A& [) C
课时30 维度变换-1.mp4% R7 u# @) L% B' N
课时31 维度变换-2.mp4
$ z. P ~( V! F3 \& e/ m C X5 Y, r课时32 维度变换-3.mp4
7 g. }: ?' l9 w: s; M课时33 Broadcasting-1.mp4# z- }( A. K7 m1 D: _" V1 I
课时34 Broadcasting-2.mp4
% T- ?# a6 p% V' f! @/ b课时35 数学运算.mp4
4 k% {/ K2 o+ \3 l课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
1 k/ }3 N6 n7 D! x# ~5 T) u课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4$ z( |8 ]# W$ H5 P, L% O5 x+ B
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
! U+ Q2 x, y8 d0 q ^, k; X课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
3 p# X/ `# Z* ?3 W8 R3 H/ c$ x6 H
; Q: ^3 z% ? l5 s u05.tensorflow 2高阶操作; |( d( {, S* p7 O/ P
课时40 合并与分割.mp47 \+ [3 S }7 y5 t1 i
课时41 数据统计.mp4; T9 @+ ?0 \# T4 {- w- b3 Z
课时42 张量排序-1.mp4( r* D$ s& E( d5 _, j+ _2 X
课时43 张量排序-2.mp4
5 e3 s N; {/ g; p) E, w+ y; e课时44 填充与复制.mp40 F, B. a3 S4 A0 H; i
课时45 张量限幅-1.mp4
. Y% A: a% s" ?; U& |/ d课时46 张量限幅-2.mp45 P9 v1 Q" v' v8 o, s+ |! }1 C! J
课时47 高阶操作-1.mp40 X! k2 a7 }! \
课时48 高阶操作-2.mp4
. ?7 ~0 {5 b( z) m4 R1 M1 J; e: D2 D
06 神经网络与全连接层* p$ {+ c4 y* ]6 }1 T
课时49 数据加载-1.mp43 C q' `) Y0 F* U9 M
课时50 数据加载-2.mp4* }: y; t2 r. G
课时51 数据加载-3.mp42 c% W& D7 F% L! h; @
课时52 测试（张量）实战.mp47 _9 U2 J* \- e* _
课时53 全连接层-1.mp4
0 W9 _( b1 ^# b2 f$ i5 |# _* A( K课时54 全连接层-2.mp4
7 O) x3 Q/ N2 Q4 }& v9 P- g+ j5 U课时55 输出方式.mp4
9 s# p* f3 a" U$ ]0 V$ g; b课时56 误差计算-1.mp4
& j+ n9 O+ u# I: N. _7 _+ {4 s. T课时57 误差计算-2.mp4
; _) o0 p( d9 Y$ ^: @- C课时58 误差计算-3.mp4& M. u n& r) x4 s; K
& b! U) T3 X6 f+ [* F6 [, \ |07 随机梯度下降) \" z: ]$ O; i! s
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
6 ?& [9 C7 |" \/ v; L课时60 梯度下降-简介-2.mp4
: W4 k% w; Z/ L4 Z6 u x课时61 常见函数的梯度.mp4
+ ~! l5 z2 v4 p& {% l课时62 激活函数及其梯度.mp4
+ t) p1 }) j. }% i& i0 I+ h2 b( r9 T3 g课时63 损失函数及其梯度-1.mp46 f" e, h) s9 Z8 O
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
, A, G7 D8 O1 D' [课时65 单输出感知机梯度.mp4: R$ v# y* W5 F5 o- e: i
课时66 多输出感知机梯度.mp4 k: {1 }' N+ b6 x1 d* s
课时67 链式法则.mp4
% n# H# z5 c) A9 M, h课时68 反向传播算法-1.mp4
! z3 R& O6 i8 |# A9 c9 i课时69 反向传播算法-2.mp48 O/ k. B0 T0 ~- e4 [
课时70 函数优化实战.mp4
7 l, \+ L! O/ \: u. g# g2 j课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
/ ]7 u t% L) l' p+ g g6 \" A4 k/ F课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4$ _3 F6 D' ~: j+ T/ q* V
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
7 r" v. y3 I b课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
% A9 `" g% q& B9 j) j$ Y课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
# |% r: d {3 f/ i4 a+ z- ?' ]* g4 O$ ~6 t$ L7 F
08.Keras高层接口
* v h! W. c( B/ V3 D$ F# T课时76 Keras高层API-1.mp4
5 x' ~" S( A* h. f3 L) G课时77 Keras高层API-2.mp4
1 X0 G0 c3 ~/ I9 u! q' H% w. c课时78 Keras高层API-3.mp4
/ h! n- z9 [! M课时79 自定义层或网络-1.mp4: v7 _! R! e- v
课时80 自定义层或网络-2.mp4
) d' L' \2 G+ X4 W4 f- |课时81 模型保存与加载.mp4/ q+ c1 d r0 t2 C
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4* T* ?) Y8 x( O: _+ \# l" u
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4# Z( ^7 ~9 y7 Z& G
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
( b# b ~ F+ q0 M$ u- e
' I9 B, z. M. p7 u% }1 {. M09.过拟合( d) o; b9 ?: E
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
+ O- ^; c8 E2 C( R课时86 交叉验证-1.mp4, o# g0 a- } y* J, e( b+ W
课时87 交叉验证-2.mp4 H& f3 R9 F- N
课时88 regulation.mp44 _+ r5 R$ ~7 k8 b
课时89 动量与学习率.mp4; H3 S C% j5 n( a0 ~
课时90 early stopping和dropout.mp4
# J9 _* ], ]' L" ?- v8 S! T+ e课时91 什么是卷积-1.mp42 Y7 c* d( n0 E* @: }. e: ?
课时92 什么是卷积-2.mp4$ u4 J1 O( `; r2 ? x, z) a
课时93 什么是卷积-3.mp4
5 ]2 e) u" Y7 F/ m3 @! r课时94 什么是卷积-4.mp42 _$ t9 B, M4 P0 n% v
课时95 卷积神经网络-1.mp49 X$ y& ~1 {* D+ n8 v
课时96 卷积神经网络-2.mp4
' p) P7 h$ s' |, s. m; k+ K8 l+ F课时97 卷积神经网络-3.mp4
1 d' K$ \* g# n7 F* R V/ g$ L课时98 卷积神经网络-4.mp4
1 Y% |4 V; j# v6 ]- N+ J. _* r课时99 池化与采样.mp4
& |( @- G- F& U; R" B* S" P( E! ] q5 ?1 O+ T8 A3 a* g
10.卷积神经网络3 \( l1 }0 @0 u& U2 }- o
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4' D5 \9 `5 L9 f) H- i% f6 U
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp47 d7 K8 w( ?' W0 v
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp45 u1 x, ~$ L7 l7 \& o
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4! P; X2 N) N% H
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
5 J8 z' K( P! j( ]( A7 F" C8 h" }; R课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
! {+ L* t+ {: p8 s, A1 Q" w课时106 BatchNorm.mp4# |2 D3 @% m# h+ O! [
课时107 BatchNorm-2.mp4
/ d7 L7 d, `' Y. r课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4. O" f% C- K( [7 g+ A
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4' C5 K% n6 l1 B
课时110 ResNet实战-1.mp47 D/ I* o: }1 {7 X' r
课时111 ResNet实战-2.mp4% @& B1 o" E6 U+ U0 H2 l1 M; Y" X
课时112 ResNet实战-3.mp4
{4 `. T0 o# n% F8 T% a6 P2 a课时113 ResNet实战-4.mp41 a1 N" k0 t. Z: b% s
' z( t9 [0 E( A4 j& E# N
11.循环神经网络RNN5 C) {1 X" c5 k) J- C
课时114 序列表示方法-1.mp4
; L6 L7 \8 Z. Y课时115 序列表示方法-2.mp4$ d8 z$ B: x# y8 a& f$ e
课时116 循环神经网络层-1.mp4" }8 r, q; Z0 R3 ^
课时117 循环神经网络层-2.mp4
5 J9 }. ~3 M+ x! V; B课时118 RNNCell使用-1.mp4
0 o8 q# h# q8 I; ]+ {% G9 l课时119 RNNCell使用-2.mp4! t O$ j: n) C! _# e% V
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp43 O! T3 ^5 O. Y* g8 h
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4; x x5 A# s1 D3 ^
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp41 O$ T$ `( T0 P
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4# ~2 M1 ]; K3 I- g* r0 T
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4% Z) O+ M" W$ {& m( N! E/ m
课时126 LSTM-1.mp4
* M9 z% X% p( a6 R6 I, r$ D课时127 LSTM-2.mp4
) E" Z9 u w. e5 ?# N3 V课时128 LSTM实战.mp4+ h# B w* r- d' W7 w" i; R- [
课时129 GRU原理与实战.mp4* F/ @4 L' G- p- {5 U; c1 M M
$ f ]* u. p0 ~5 L5 B12.自编码器Auto-Encoders
* s7 w" Q+ C% y0 p- [2 ^课时130 无监督学习.mp4- M/ A) ?& h9 P( N9 b5 [. Q
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
[0 E- `* j6 b' o: G+ ?6 q课时132 Auto-Encoders变种.mp4
9 d/ ?! I R+ }& S课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
: i0 ]1 @% G; ^7 T课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
" r" e1 C6 P2 D3 N1 ?, V7 T9 B, l课时135 Reparameterization Trick.mp4% k @8 }1 X i- M! j
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4# ~7 E1 i2 E) S) D
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
r7 Y+ Y3 y, `. Z课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp43 b5 t+ R# W0 ^ o
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
& U, c8 g7 o' \8 p: A: e课时140 VAE实战-创建网络.mp4
; R u9 g0 N" D+ l课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
r0 n" Q# _% H3 P课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
6 ]/ d* d0 B% r) E+ Z/ }" N& w; d9 q \# Y4 c
13.对抗生成网络GAN" [4 d6 C! Z" E9 E
课时143 数据的分布.mp4# L6 I. n. Y6 B+ s
课时144 画家的成长历程.mp4
" G0 ^6 {7 C+ f课时145 GAN原理.mp4
6 U5 p( a) K+ m* R# S# ~$ \$ \课时146 纳什均衡-D.mp4
) T7 q; y6 x3 g; t/ C9 X课时147 纳什均衡-G.mp4
/ S9 q5 m9 _: }, H课时148 JS散度的缺陷.mp4
0 g) h/ p0 s- d4 |8 O9 a1 ]课时149 EM距离.mp4
5 _8 H4 L5 Z. |/ l0 ?课时150 WGAN-GP原理.mp4
8 I: H; \! b5 j0 S: C9 k" m+ ?课时151 GAN实战-1.mp44 h: o$ e1 K, e; |% X
课时152 GAN实战-2.mp48 I% f/ f( P: N* a3 p9 b
课时153 GAN实战-3.mp43 z6 R7 s( F/ E
课时154 GAN实战-4.mp47 y9 m8 I, G! V5 Z- p$ r
课时155 GAN实战-5.mp4
O' z4 e5 G D9 g: z课时156 GAN实战-6.mp4
6 e @. ]2 g Q) `. ]课时157 WGAN实战-1.mp4$ Q5 W+ [5 e( {4 c# `0 ]9 X s, C
课时158 WGAN实战-2.mp4
; A$ A+ P( o# V1 ~4 l$ G4 C: y# r' R9 o: |/ q
14.【选看】人工智能发展简史; z9 ?- Q$ Y* v2 L9 }" j: j4 d
课时159 生物神经元结构.mp48 L! s, `2 S; a# @
课时160 感知机的提出.mp4* g, p" F0 u/ {, X
课时161 BP神经网络.mp47 V$ J+ y; C% a" _, _/ a2 z8 G
课时162 CNN和LSTM的发明.mp46 G {. g* o4 d) ?9 w8 I
课时163 人工智能低谷.mp4/ {" ~/ E+ k. d' e2 F
课时164 深度学习的诞生.mp42 H6 H: ?* L$ U6 M; Y* n" b
课时165 深度学习的爆发.mp4
3 y _" ?! J( h- j
9 J0 J! T' z) B* K' U- ^15.【选看】Numpy实战BP神经网络5 n/ P2 z. B# N4 y
课时166 权值的表示.mp4
1 G$ ~. B: I8 Z$ ^0 I( P% s6 N课时167 多层感知机的实现.mp4
: s2 W* o' ^& W- {$ D3 y$ e课时168 BP神经网络前向传播.mp4
/ K; c! O- n6 h$ n6 B) {' G* J# q课时169 BP神经网络反向传播-1.mp40 Q) a3 d: T' g/ W
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp48 L0 x1 h+ A b U8 l! e; t
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
; S# P- ]8 {! c: C6 P# t) @; e$ h课时172 多层感知机的训练.mp4- T2 e4 Y4 B) ^7 `7 x
课时173 多层感知机的测试.mp4
& r/ i6 M3 y! v1 C课时174 实战小结.mp4, F: A$ T, s) O6 h+ N# b+ X
深度学习与TF-PPT和代码.rar
$ g1 g- R" _0 R( b6 @% l. d
$ T. Z1 w4 b2 ?# g9 R+ ^〖下载地址〗/ a/ P! `% z# Q8 S' b: i
# E: H$ _/ J9 N5 t& E8 z6 k' _
! [7 z9 \( z3 }
" N. A; A0 s. }! B- Q
+ U8 e H' d H& ~) x$ E7 c' E----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------! }% h/ f2 i: r( [, ?
! O3 t& k y2 }5 O& Q〖下载地址失效反馈〗9 e- b( ^3 X" Y2 v5 D
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
* k* @, r( J$ U; o: O+ m( g7 {8 A; u" D. W' c
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
" \ f; I1 t$ ^. W2 l: t9 N+ L/ B: o( V: Z
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