6 Y6 G6 i7 {, {/ y" K' b7 g
〖课程介绍〗/ P) [ H& Q8 U8 C+ J' S. s
1. 通俗易懂，快速入门
! r Y/ |9 W$ M+ G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。
) J" e+ x$ y- Q* k' {2. 实用主导，简单高效
; f; t4 B" t J# S& @+ S4 t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%。
; U1 x/ l/ z1 t; P3. 案例为师，实战护航
/ b4 V1 R+ L: j! d9 N9 [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。5 }" m& |$ P6 J- k' e# K! i
4. 持续更新，永久有效
# _. e, ~3 l+ k2 l# f0 K' g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。+ g' E3 M, b( f! w( I6 K
- l9 H3 K' l0 @9 |$ w& T
〖课程目录〗2 M& b5 f3 ]3 u' C
01.深度学习初见
0 A" P L* h' m) {. D- I课时1 深度学习框架介绍-1.mp4, K; X; l) W6 n5 s
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
; F5 C: E) R# r7 G课时3 开发环境安装-1.mp4 U$ r& e4 t6 A8 R, r
课时4 开发环境安装-2.mp4
5 n" o4 K4 u) {! _$ }1 [
( i1 A: I( U3 C0 z4 `02.【选看】开发环境全程实录6 }: E; G; ^" M/ ^. s
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
6 o. S+ M4 e+ M* e8 G3 U W9 C课时5 win10平台实录-1.mp4
) i. @8 z. x( }( Y& n课时6 win10平台实录-2.mp4 ^5 `! G* M7 K8 R8 c
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
2 Q8 H, E1 [. @$ j4 ?3 X课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
( z, {" w) d- q/ l; l [课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4% z& \- a s8 J; N% m( k% q" a% D
+ N5 R( R' [1 Y1 r+ Q! @/ a$ `1 U
03.回归问题1 h- r# T' k3 _0 [. C" J$ c) `/ I0 s
课时11 线性回归-1.mp44 d4 p0 s5 m4 x) k3 m3 [
课时12 线性回归-2.mp4
O2 u: }) P/ \- C' ?# y课时13 回归问题实战-1.mp4
& Z- a, E0 [3 V# ^; Q课时14 回归问题实战-2.mp45 S* C. v- F7 |2 p9 N- l$ {
课时15 手写数字问题-1.mp4
( w: F2 x; z# V8 I课时16 手写数字问题-2.mp4
& J" p; \- f p! I课时17 手写数字问题-3.mp4
8 X5 i3 X5 e1 E7 s' j课时18 手写数字问题初体验-1.mp42 `( F' w* L$ J" r
课时19 手写数字问题初体验-2.mp49 V& x! i. s5 J+ O5 [2 H) F9 R
1 {4 b4 P, Z3 w. W8 h04.Tensorflow 2基础操作
8 D' J% N ~4 n' b1 o m1 |课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ f# t% m( O) c2 a t. s8 n课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
, A+ y+ L1 t- v1 R% N课时22 创建Tensor-1.mp4
" o8 O! C) |- V i. j8 B6 @- a课时23 创建Tensor-2.mp4: v! k3 A) J: _0 T F6 [6 X3 u
课时24 创建Tensor-3.mp4
- \: s" m6 L( u+ d* L1 e& n课时25 索引与切片-1.mp47 f, _) v& Y: d$ E! u9 D6 s5 v
课时26 索引与切片-2.mp45 ^( W+ r& _# q3 h
课时27 索引与切片-3.mp4
3 [" g8 [5 v* b4 y$ R课时28 索引与切片-4.mp4
* V2 p, w$ |5 c. A1 k/ A& P2 }* c9 s课时29 索引与切片-5.mp4! b' w/ b1 P3 Z# {; Z! c1 e9 ?$ z) @
课时30 维度变换-1.mp4
5 ~# t% X( W y/ W! w课时31 维度变换-2.mp4
( Z h7 m, J) n课时32 维度变换-3.mp4
7 M# Q0 o" p/ V; T3 r. r* r4 Q课时33 Broadcasting-1.mp4
9 [- M) T5 }# r( t: y课时34 Broadcasting-2.mp4
$ w1 ? O" }: }# ]* F" | z$ w {( G课时35 数学运算.mp4& S1 k, l$ P c1 U
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4$ _1 G5 Q0 N/ l# N
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4' e; o( W2 u! |- C
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
. q; c# S: Q: u+ k4 Y% M$ T% S课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4* w7 D0 m- S8 C+ R% C% g/ t
) @% c# w- x: m) E I05.tensorflow 2高阶操作
$ l& z% F8 Q0 x2 z6 ?- ^9 N' W课时40 合并与分割.mp4+ t ]0 i6 K5 P' U& B
课时41 数据统计.mp4 k! @. j- ]8 x1 v L$ N
课时42 张量排序-1.mp4; m8 p& O& Z ~5 [3 F" H
课时43 张量排序-2.mp4
6 H, H% s0 H* ?: R) K: d9 c3 C& H9 [课时44 填充与复制.mp4; S- K7 B" e8 U
课时45 张量限幅-1.mp4; x! C( Z3 q) b+ e# ?! I3 |
课时46 张量限幅-2.mp4
( k; M7 c {4 y6 a8 T课时47 高阶操作-1.mp4
0 G; w2 u1 h1 G& s: H2 @4 b课时48 高阶操作-2.mp4
3 |0 U S" H, v6 ^5 _: f& n I0 i1 p( Z9 b6 ]
06 神经网络与全连接层% ~- [+ }+ L7 \& W6 K
课时49 数据加载-1.mp48 j8 L& F) |; ~: e
课时50 数据加载-2.mp4
7 ~' h7 V; D* k5 W1 C' F8 ^课时51 数据加载-3.mp4" h- l, [. u: w4 O
课时52 测试（张量）实战.mp4/ F Q/ x6 L2 i+ E: Q
课时53 全连接层-1.mp4( v- Y+ ?% ?# g' B) d' x! l
课时54 全连接层-2.mp4
& R: {: |1 e6 H$ r课时55 输出方式.mp4
) \( ~ b7 V+ t$ R4 z课时56 误差计算-1.mp4
3 z5 ^3 {5 k2 r6 n课时57 误差计算-2.mp4) y8 Y( x3 a) b
课时58 误差计算-3.mp4
& ~/ ?8 H$ p' F
# N. f8 @# q% A0 M; `07 随机梯度下降
* [5 p% O! E$ q! k+ _. p7 T: C课时59 梯度下降-简介-1.mp4
. V, M7 l! Q0 Q+ {0 i课时60 梯度下降-简介-2.mp4
' F: n9 [+ r% `5 E; B课时61 常见函数的梯度.mp4& ]& Q7 V$ M. n# S
课时62 激活函数及其梯度.mp4
& t ]6 ~. J& \) p9 N% P课时63 损失函数及其梯度-1.mp4: Y9 K7 t* _8 R S2 W6 X
课时64 损失函数及其梯度-2.mp46 V; Q' l |! h6 b% G
课时65 单输出感知机梯度.mp4
: E! h' ~: K9 w f! U6 }% T0 U课时66 多输出感知机梯度.mp4, g, f5 ?9 z1 A4 o5 p1 I8 b
课时67 链式法则.mp4
/ U0 T: Y2 `7 ]& w+ D& A课时68 反向传播算法-1.mp4
5 }5 z* S$ m: _, v* i/ }课时69 反向传播算法-2.mp4
' [' e8 E4 c$ |" q课时70 函数优化实战.mp41 A. x/ s+ ~" ^2 T( n5 B* X* E& l
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4+ `2 x! o% B: I" `# L# {
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
7 o* ?' G. h% ]课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
( u \! n3 q, W- r: D0 f* S& T+ @课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
4 b$ T6 J+ V8 U4 ^) K1 f课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
: Z3 j! C* o! Q
! i+ `, _. S& d0 v9 [) T08.Keras高层接口. o: X0 u3 G. v$ p$ y' K
课时76 Keras高层API-1.mp4
+ u+ n! x! W1 w2 J3 s课时77 Keras高层API-2.mp4) M( B' `! T) u$ f! k( |# p
课时78 Keras高层API-3.mp4- U0 ?4 L9 m% W, ^1 R! r/ Z
课时79 自定义层或网络-1.mp41 m- N, J- _+ S3 g [0 T3 i; f
课时80 自定义层或网络-2.mp4
& K3 ^. j# H v8 L/ Z( j$ A& z$ P课时81 模型保存与加载.mp4
. V6 x; I* {2 g! }# z, `课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4& ~0 f, t" |6 U) c/ _
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
, ^' v% B8 Y* F6 O% ~0 Y h% m课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp49 Q& {7 D2 N8 q6 X# ~' ]* e
6 _- Y- C/ E7 p) P09.过拟合
/ n: {2 D" z: T% O. G8 X5 Y课时85 过拟合与欠拟合.mp43 H: n" a8 n, w% e) P( x" [
课时86 交叉验证-1.mp4
5 t' @( R" B3 v, x0 }( S. A课时87 交叉验证-2.mp4
; Y2 W- I2 g" L6 {% c课时88 regulation.mp47 b9 S! Y1 F& @7 k
课时89 动量与学习率.mp4
; Y2 o& q& l* E' g课时90 early stopping和dropout.mp4- o' L0 e0 B7 u- J2 u, u# E5 Z
课时91 什么是卷积-1.mp4
. \- A' E+ x! O, S% R课时92 什么是卷积-2.mp4
% S9 N2 g3 ?5 e# w* ?' X课时93 什么是卷积-3.mp44 k: N$ ]4 v: S8 p# A2 _# _, X
课时94 什么是卷积-4.mp45 E" T: p- D7 J6 C+ n. b& U0 t
课时95 卷积神经网络-1.mp4 I; c6 m7 O9 `& B: q+ y, i8 z9 r
课时96 卷积神经网络-2.mp4
) H; d. G( ]9 e7 p9 g+ r课时97 卷积神经网络-3.mp4
% |% K$ V( d; Z6 L5 w课时98 卷积神经网络-4.mp4
. w7 z+ m5 A1 e8 y2 G V: m课时99 池化与采样.mp4
% S+ q# N: d4 S8 E r. `; V
: p8 S1 U( r4 W2 B/ P- A10.卷积神经网络
$ q2 x6 q: j! \3 U0 s课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
# v5 K" c j, t+ }: B# v, I课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4- e( E7 h- G7 L4 O! a4 l! F, o
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4$ X3 [( T) O$ o. f B! J. v8 N( c
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp49 }. i4 ^5 Q% D( ^
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
& z$ p9 L f0 g, R( G% I1 ~课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp46 n: o, B6 w% { r6 e5 f o. X
课时106 BatchNorm.mp42 l( H! R7 @) d
课时107 BatchNorm-2.mp45 p+ Z$ x' Q9 g4 L2 M0 F$ o$ b
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
! e7 d# {' d8 r$ T课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4+ v2 S C2 X( u& e
课时110 ResNet实战-1.mp4
2 e* c, w6 J% T1 ]* Y, o. u课时111 ResNet实战-2.mp4% f6 a4 M& [! }: L9 Z
课时112 ResNet实战-3.mp4
- K7 F$ d$ |7 {4 r" I% ^# ^课时113 ResNet实战-4.mp43 [# d; D z9 K) [1 ~0 d* v' d8 C
, r b7 X' E b7 K' q$ N/ F& d6 `/ K11.循环神经网络RNN
. | |4 w0 X& L: r5 y3 X课时114 序列表示方法-1.mp41 _! g4 u D2 d1 Z
课时115 序列表示方法-2.mp4# [% o" [2 t1 M+ P" ]- W3 v) w
课时116 循环神经网络层-1.mp4/ q5 @) r4 N$ |( Z# `5 e
课时117 循环神经网络层-2.mp4' {( l/ x& s U' h
课时118 RNNCell使用-1.mp4
1 t# d) W) N, b- i. b课时119 RNNCell使用-2.mp4
6 Y5 m2 G' J% n& k m, p9 c课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
, p Z8 V3 b4 u2 E" s+ z课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
1 o' J* D+ |0 h课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4# N! }, h! f4 H7 r
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
/ @6 }* t) _. [1 l! X课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
- D0 o8 c' n8 N: g( J课时126 LSTM-1.mp4
, H6 Y( h2 B; U7 w! {: E课时127 LSTM-2.mp4+ g; [$ x& o6 j; y* t$ T+ V
课时128 LSTM实战.mp4; n/ s$ N) y% n
课时129 GRU原理与实战.mp4
: L6 ~+ ], K4 ~- X2 R2 U
" f" K- i9 v1 x2 l9 _+ e1 S12.自编码器Auto-Encoders
- `- L# A; S9 O课时130 无监督学习.mp4
4 N) D4 G0 t$ f; [& o/ e课时131 Auto-Encoders原理.mp4
% ?9 d# `; Z2 s2 Q/ o) y/ U( l课时132 Auto-Encoders变种.mp41 B5 d" I+ G/ d8 e( F# C- f# u
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
+ U. W: }' G4 N! i% j* j) o4 t) K课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
% B# j1 {; {0 [# }" ]: T课时135 Reparameterization Trick.mp4
, |5 o7 m3 Q( Q$ v2 u: S( C/ H课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp42 c1 Q7 E: m5 k2 R2 }) ]
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
5 G; _! ~/ [& x9 @; |- {课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4$ R1 M. |; o6 X& g8 b: x9 m
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
8 j5 Y$ \, c7 v' R- P: U课时140 VAE实战-创建网络.mp4
' o) ]4 r, o2 E* b& }. @课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
- B1 N+ f) V0 d5 q& r) P. |7 c, n1 w课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
+ H5 H- A6 |: W# E! [" B. I
$ v7 q' n9 z5 l2 F+ L4 ]5 m! `13.对抗生成网络GAN. J. J/ k+ x: r+ h0 Y# f* P
课时143 数据的分布.mp4
" N8 I* \) \; ^" j# i课时144 画家的成长历程.mp4- [' {0 a6 H: F1 J8 [
课时145 GAN原理.mp4
! }. _& y" O$ O* `课时146 纳什均衡-D.mp4
0 S' S* d4 x/ ]; j& D8 u课时147 纳什均衡-G.mp4: G7 ]) }9 ~0 J. r' E( z
课时148 JS散度的缺陷.mp4# r3 Q+ ?0 {0 T0 A
课时149 EM距离.mp4
$ Y6 E0 x- O% U& ]课时150 WGAN-GP原理.mp44 r6 a6 l! k! b |4 P
课时151 GAN实战-1.mp4
8 v9 Z# X, }- K' q8 R& h2 m课时152 GAN实战-2.mp4
# g# s1 j; h0 c4 w4 M$ I课时153 GAN实战-3.mp4& |. j4 x" I/ ~' m$ u
课时154 GAN实战-4.mp4
- [# `1 v) e6 |" J+ G: ~5 s' J+ [( a课时155 GAN实战-5.mp4
# U8 ~, }4 T$ o$ {1 g课时156 GAN实战-6.mp4& f0 U$ I; J) V: J% l
课时157 WGAN实战-1.mp44 ]. n0 h5 d/ Y9 [- m
课时158 WGAN实战-2.mp4' U% T3 ~+ g+ R1 o4 V: J3 G+ l7 A
+ }8 w; M, L1 l2 V$ Y) c9 N0 ]14.【选看】人工智能发展简史
" @' s/ l% l( ]" J. Q% [) C, u9 @$ t课时159 生物神经元结构.mp4* Z0 a5 F: Z: J* v
课时160 感知机的提出.mp4
5 f2 D) j) H0 u' c( |5 \8 A课时161 BP神经网络.mp4
V" k" Y, d. A" B! i6 ]课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
9 Q4 f$ f* v; W6 c* z0 U/ C课时163 人工智能低谷.mp4
2 m( D/ _) K+ q& R课时164 深度学习的诞生.mp44 |9 @4 \* T* o1 r
课时165 深度学习的爆发.mp4; r4 S% j% Y' d3 F j
1 V( ~+ X+ T0 {0 r6 e& k15.【选看】Numpy实战BP神经网络
) F; @+ d' b& K E8 D课时166 权值的表示.mp4
8 Q$ n# \2 d- b* d' M课时167 多层感知机的实现.mp49 q2 L! M5 C. K+ E' \# H
课时168 BP神经网络前向传播.mp4+ d8 e, L- e! I
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
% K2 r) `* M4 t3 G+ C' M课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4# ]+ s( U* y) y, n; O: o
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
9 J. W2 B/ R9 J3 I j0 g课时172 多层感知机的训练.mp4
* X4 G" \5 m' D6 a u% H) _课时173 多层感知机的测试.mp4" G9 B/ s- m5 x9 F( N3 e( T
课时174 实战小结.mp4
i8 _4 D6 @: a深度学习与TF-PPT和代码.rar
8 ~; B; F4 r. y* P Y* O1 j3 G
) B' i$ h8 S* {* J〖下载地址〗, e# v0 f9 V& z
8 L8 `9 O* x$ y2 e' w, C$ Y: X% F9 [
% M3 C5 A# n9 r/ P. i" V- M
; z, ]$ Y! R4 \/ q$ ^" K9 r----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
$ Z5 n4 \1 `# H- {2 r' A8 `( }; @* [
〖下载地址失效反馈〗
g( k& D+ t+ |( X/ y) e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
/ D4 t& X4 P' d, O# ]8 m3 H" j+ ~! |; [9 D }
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8 A* _3 X; l" W* ^! S3 D6 w
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