$ K9 f6 Y. D; {4 X3 q2 B
〖课程介绍〗& {1 j& U! l9 b6 j, i
1. 通俗易懂，快速入门
! h3 I! ~7 x+ {) |/ G! O; j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。$ H: D8 M5 o- r' V& k c
2. 实用主导，简单高效
/ O/ n! I/ l' }. c' C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%。% B) L, w) I& b: {' s2 J6 ~4 @% y* o; C
3. 案例为师，实战护航
7 F* w3 [; [) ~8 K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。
$ N @. v& \; g" v1 z1 ~. ~% y4. 持续更新，永久有效' q4 s F; Y' l% ~ N9 E3 \, ]1 k
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。
J9 a7 V. I t' E+ e* W/ i0 u) u! z5 b3 H7 Q# J- z4 d% ?- b5 s
〖课程目录〗
3 ]) q4 G7 @) `5 W$ D& ~01.深度学习初见- L# i1 ^( T, U8 P( X2 t6 [
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4+ u5 I6 c/ T2 N8 v# f+ ^. M! I
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
0 F' }; \5 g* q* }" c7 M. b课时3 开发环境安装-1.mp4
# O3 J" n# j" B* k% U P) W课时4 开发环境安装-2.mp4
9 a- i; Z+ B& b; i( }. a% S! O- \0 [6 J) }* `. ?
02.【选看】开发环境全程实录& p1 V: q! v4 \! R! V. f& C5 [* O
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
`; B S5 d7 y F+ I6 D7 ?课时5 win10平台实录-1.mp48 J$ f" F/ a( i6 L `2 F
课时6 win10平台实录-2.mp4
# {- l3 ^) d& h( t5 G% ?& t课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp49 t" v7 m+ ~. r( U$ Y: [
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 u7 e7 P! q+ W6 ~2 C2 _& |8 F3 }5 h
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
; h* o/ Y/ H. {# X D; Z5 {# ~
; `( t# U- e& F' F8 i! y03.回归问题1 O" K; u2 t# v+ J7 p2 t& d
课时11 线性回归-1.mp4, l' s+ N) _+ A" _
课时12 线性回归-2.mp4
8 u0 J0 ]0 A2 m. S6 l课时13 回归问题实战-1.mp4
) N8 j j( i |! d! _0 B9 B5 [课时14 回归问题实战-2.mp4/ M5 ?8 w% ?3 j; j& z+ J2 l
课时15 手写数字问题-1.mp4( p0 N* i& @1 l" P$ l& H6 D3 x
课时16 手写数字问题-2.mp45 I% N8 K' Z2 B; c8 e2 h
课时17 手写数字问题-3.mp4
, e5 l( n/ ~6 j, H$ j2 i8 D( e- n4 l课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
+ `( Q# B% P/ [9 e: \; l& a课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
) A2 P7 q; `. n6 B5 w( |2 I0 j: N Y C# t: J
04.Tensorflow 2基础操作5 f4 G# ~/ J& x$ y# y: s
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ y* ~% r: ?6 \课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
) x9 L; L7 l1 e, E2 }& i5 G课时22 创建Tensor-1.mp4
) s: w4 k% a9 Y5 B课时23 创建Tensor-2.mp4
6 Q! c5 O5 O! p2 Y6 C% H. A课时24 创建Tensor-3.mp4
+ r1 g6 {" v8 q7 l4 M课时25 索引与切片-1.mp4
1 q/ L6 h5 t7 j$ {3 v! F课时26 索引与切片-2.mp4
+ d' D$ r' f+ _0 w2 }; B课时27 索引与切片-3.mp48 S" U# B* f) M: ~: Q' {
课时28 索引与切片-4.mp4% {0 m" u6 d, R1 G' Y
课时29 索引与切片-5.mp4
+ T2 \1 C% @! J4 c5 F- G课时30 维度变换-1.mp46 _/ C5 @8 Q9 p! Z" L8 H2 |
课时31 维度变换-2.mp42 e# } b9 C7 G' X2 k3 R; X
课时32 维度变换-3.mp46 p n& j: m5 x
课时33 Broadcasting-1.mp4( {1 |5 F1 v6 n6 J
课时34 Broadcasting-2.mp4
( S. J" A; D' k课时35 数学运算.mp4; X; @) d' V% H+ ]
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
9 E1 ~; x) {$ l: z, F1 x( @1 E课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
" \7 v* \: K% j. r D, g课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4' ^. r- V, G }- Y$ @
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4" w4 e, G) S* ?; I7 {
* d |6 r8 X# j2 V! A" B( G7 l% Z05.tensorflow 2高阶操作
3 _! d6 P+ t9 i课时40 合并与分割.mp40 H0 u$ s+ ?" y7 E0 }/ G: E8 E) n
课时41 数据统计.mp4
$ f* e5 j" a5 ]1 I1 T& x课时42 张量排序-1.mp4
8 C+ K4 F6 y7 y4 O' v5 ~课时43 张量排序-2.mp4
2 F# H0 ]3 q! V* X+ @' R7 P- q% x课时44 填充与复制.mp4
" B+ O7 n3 b" ^: |) ?3 \课时45 张量限幅-1.mp4
4 c! m! o4 s8 [( Z& Z O课时46 张量限幅-2.mp41 y) ~/ X& u* ]$ R
课时47 高阶操作-1.mp4 K7 j" L$ i2 F7 s. @
课时48 高阶操作-2.mp4- m, I1 P; G: S: Z
# a+ F, S: _! i" K; Y: f06 神经网络与全连接层9 d( X% \* u: U0 ~# D5 G4 ~
课时49 数据加载-1.mp4
& @9 q1 j( U: B- C5 f. w. ?课时50 数据加载-2.mp4; I( {6 q0 m) w: E* ?0 K! e& \
课时51 数据加载-3.mp4' A8 ?1 W, n4 _! A6 F& d# F9 g
课时52 测试（张量）实战.mp4$ y# a9 _- s [7 \0 l% s
课时53 全连接层-1.mp4
5 E) Z/ A1 j, N4 T课时54 全连接层-2.mp4 W+ p& f- N! ?" F V5 Y# S+ N* \
课时55 输出方式.mp40 y7 h1 u% T, L
课时56 误差计算-1.mp4/ [! f3 z: f$ ?6 b7 m8 Q
课时57 误差计算-2.mp4
' p: s; l) s8 j( c- J0 L课时58 误差计算-3.mp4/ `8 z; w8 H4 B
' [% m8 P+ M E7 p1 i9 ^07 随机梯度下降
2 d. _+ W- [3 X8 u课时59 梯度下降-简介-1.mp4/ X4 W' F7 f, i
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
; w( ~! G7 g- F6 E# L课时61 常见函数的梯度.mp45 `1 p9 X! p3 P( |- z/ ^$ C
课时62 激活函数及其梯度.mp4
$ a! N& i* j9 y& g/ S" X, G5 v课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
8 v, `' A9 ?7 ^5 S课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
8 A. G, ]; S8 d0 U# b1 F5 Q# k课时65 单输出感知机梯度.mp4 T- q+ j* t o/ ]
课时66 多输出感知机梯度.mp4
, H1 C _: U; Z" C: L课时67 链式法则.mp4( q5 w$ P2 c) j6 A% v
课时68 反向传播算法-1.mp41 ^! U' B6 ]- i, Y1 @5 _% e1 ~+ X$ D
课时69 反向传播算法-2.mp4* f7 }% P- R7 a% Y7 l$ S- ~
课时70 函数优化实战.mp4# D6 j, E; G/ H; I
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4/ {' E5 M1 {; A2 V+ C: B
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4- v. y1 ~- T9 N0 k: M
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp44 ^1 ^. J+ ~8 N
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
4 H( D8 c; E& C5 O课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
, h3 N- N/ X, K
) |$ `. W0 w8 J! ~08.Keras高层接口9 j% W. d. [6 ^6 o! Y8 n
课时76 Keras高层API-1.mp4
1 i: m- ], q0 V' r2 N( G课时77 Keras高层API-2.mp4
; S( i% N) @6 Q; L' w3 t课时78 Keras高层API-3.mp4
! J$ M( N% e* D1 h) C" q课时79 自定义层或网络-1.mp4
) }4 _) g% }+ f9 c5 W课时80 自定义层或网络-2.mp4
" R) D* y: _- M/ Y9 x! D$ D" Z课时81 模型保存与加载.mp40 L+ L- {, f5 ^1 ^( x
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 U' \1 v6 L9 i( Z1 A! B7 }
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4( [7 A2 V) J6 x5 U9 p' A
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4+ \% J, J9 H0 r' J1 J
' _+ R/ Q* Z( G7 E, ^4 l, I' @09.过拟合
- O$ Z# u# z) N课时85 过拟合与欠拟合.mp42 }7 ?$ u$ m2 `# y) t' g0 E
课时86 交叉验证-1.mp4
; v+ Y6 t) O' A, a) q课时87 交叉验证-2.mp4
/ y9 w* Z+ s. `. V' W0 C8 }/ f课时88 regulation.mp4! {% `0 D( B$ n/ U+ Y( L; s v( m4 D
课时89 动量与学习率.mp4
: S7 I& _) ?: |3 q课时90 early stopping和dropout.mp4
" m/ K! L' ^5 X9 H* F+ s5 r课时91 什么是卷积-1.mp4% x' N4 X# O9 N7 F
课时92 什么是卷积-2.mp49 L$ o1 v% Z' K& p9 ~+ U' T
课时93 什么是卷积-3.mp4
# m4 t; L" f4 J课时94 什么是卷积-4.mp4
m3 N" \/ V5 D8 `# B课时95 卷积神经网络-1.mp4) `0 X; `3 G( o0 Y+ ]; A( W
课时96 卷积神经网络-2.mp4, o v3 A# G8 G- F% b7 }
课时97 卷积神经网络-3.mp44 m$ t J0 k3 a$ v
课时98 卷积神经网络-4.mp48 b' s3 |* G% E$ z7 G6 b
课时99 池化与采样.mp4# l$ F7 z9 X1 a
$ e, `! ] z: G& q& l% [/ \' c' K6 }' q
10.卷积神经网络: o6 a: {( D2 G. }1 @
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4/ e7 o+ f# F6 ~, Y
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
; T$ }" y$ _7 U8 ^* {课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
6 B1 \/ I. z6 l9 t3 H课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
/ e, p3 o" E5 f. R% m. }5 a课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4& g; S/ K& I# x
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4' ~5 \) y! W2 |$ _7 C; r! \ n
课时106 BatchNorm.mp4
& w5 X$ z: z# _: X) Z( j8 {课时107 BatchNorm-2.mp4" c/ Z4 D0 e r- w0 e, l
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp48 j4 S: _8 V* Y4 _9 `. F1 ?: u0 |
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4) }& g; ]5 c6 d& H1 _/ u
课时110 ResNet实战-1.mp4
* e. s: o4 Q# i+ w课时111 ResNet实战-2.mp4
' Y& t. a: @# P& ]课时112 ResNet实战-3.mp4
* P1 {3 R" C7 P( j# E& @$ H. s I课时113 ResNet实战-4.mp4
# q: c9 _' `8 D! i
0 m4 q0 D j/ X4 q# x) x( a11.循环神经网络RNN
. }; ], R! z. Q# ~& O8 ~0 F课时114 序列表示方法-1.mp44 |; Y7 N) N6 F" g5 G# t3 }- j, y
课时115 序列表示方法-2.mp4! S& z) v/ ~$ Q$ I8 \! o
课时116 循环神经网络层-1.mp4
3 X3 a" b' C# l$ v课时117 循环神经网络层-2.mp4
3 V7 ` v. P, t+ Y) E6 B; h课时118 RNNCell使用-1.mp4+ _- [9 W1 U' ^) t
课时119 RNNCell使用-2.mp4
/ @8 {' ]6 D* ^, T% r课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
" l) Z# R& c, e+ \7 `0 t课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
( v1 H3 k d" w0 O( U$ A7 c课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
& I2 j7 M+ X" t5 R I课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
" q4 W+ k# E5 ^7 A& l课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
* s" l; m+ m6 g3 p M9 x) U课时126 LSTM-1.mp4( Q5 M% b# }. J$ I8 a; `
课时127 LSTM-2.mp4
8 y) I8 }* ^( q; z& ?课时128 LSTM实战.mp4* E8 _3 O' a& c" s9 }- P) ^# m
课时129 GRU原理与实战.mp4/ X# {: u! O' K2 v& q+ ~# O, ? K
0 b$ P' n+ w0 ]8 e
12.自编码器Auto-Encoders' w' b( t0 N$ L! ]
课时130 无监督学习.mp4% ]% ?. S) O: f! h. `/ _
课时131 Auto-Encoders原理.mp4* }8 ~" W% m/ {3 g- K
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
3 \$ ]* S0 u: |3 D3 R/ b课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4* ]7 [7 F2 B+ T! F" X# O: S
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
7 t( E0 P1 x/ D9 P课时135 Reparameterization Trick.mp43 n R) F' ^. O" ~ ^
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
6 }3 m. A& e, d课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
2 r# B0 {: Z( M课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
) r8 G% s' y# m2 W0 n& |课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4( E8 @& T" ]( T) t3 T; t7 c, R. S# ]
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
' Z' Q& q4 u- I" U u课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
; X- L% ?$ q& B4 l5 r. ~( m课时142 VAE实战-训练与测试.mp45 J' S5 V0 N+ R
7 [% n4 x) @1 h8 N. U, F9 E* P1 o13.对抗生成网络GAN& B& Q. G; \' u9 x
课时143 数据的分布.mp4 R- s% a; x3 y* r$ ?& l. W
课时144 画家的成长历程.mp4
4 C% V& X# V! ?- t; P) j# i课时145 GAN原理.mp4, @" Z+ U- {: T) u
课时146 纳什均衡-D.mp4& a3 E: o: z0 e* w7 m" m
课时147 纳什均衡-G.mp4: T; m q1 b, r. o0 e' i7 |6 R
课时148 JS散度的缺陷.mp4" U) h# T: m/ z: d* y& G1 ~6 S4 J
课时149 EM距离.mp4
0 i( @$ Q: n" O) W课时150 WGAN-GP原理.mp4' D3 t3 S; M) B. q! x0 D6 F" b
课时151 GAN实战-1.mp47 {* _/ b9 P1 ^9 g9 A
课时152 GAN实战-2.mp4" {: h+ n" y5 @( e( M6 T V
课时153 GAN实战-3.mp46 q; i# ^6 b1 b% `! V
课时154 GAN实战-4.mp4' ~$ V! C. M4 e' t1 [
课时155 GAN实战-5.mp4
- P' W `- x- a( K课时156 GAN实战-6.mp4' @; y3 R0 R1 E6 h0 p
课时157 WGAN实战-1.mp4
$ S: T; l7 a* P1 E1 X6 s# y' @. q课时158 WGAN实战-2.mp4; p. {, i$ B1 n% c4 A
3 C. N4 r5 D) K% q& R14.【选看】人工智能发展简史
! \3 l* e! L G. m( y# u课时159 生物神经元结构.mp47 }* {& ~4 V9 [% }& u
课时160 感知机的提出.mp4
* c+ P! N; i: X- q课时161 BP神经网络.mp4
# P! A3 ?! P* w3 v课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
- M; n6 b2 D5 E# S6 `! I6 M课时163 人工智能低谷.mp4
]/ l& ]( ^' m* h; z% G课时164 深度学习的诞生.mp4
/ d: Z1 g& @* j! [课时165 深度学习的爆发.mp4. L) V X: R& V: C d0 L
9 u( b- k0 E: w8 ~. Y' {4 T( Q# C15.【选看】Numpy实战BP神经网络2 o, {( \* T4 Q& U8 Q
课时166 权值的表示.mp4* @7 r( h! O, I7 o$ W2 b' C
课时167 多层感知机的实现.mp4
0 L# e# f& V* k }4 l课时168 BP神经网络前向传播.mp4
$ {+ [ F1 W. l课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
4 Q/ J/ C* Y; \& F课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
# F3 s- G# \% B, v课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4 U( G- U9 d5 x) O/ T7 h# b
课时172 多层感知机的训练.mp4/ v; M! S' n: {
课时173 多层感知机的测试.mp45 l/ l* V$ }7 I2 s# h
课时174 实战小结.mp4+ M, b& z, Q0 e% ]0 i
深度学习与TF-PPT和代码.rar+ D0 s' x( R' V0 J$ j+ p$ \) f; @
$ b5 U- O- A4 i" h〖下载地址〗
0 _( n2 h4 O% B$ m+ w
* K! _3 m D, u0 Q3 U! `' r+ S% j" R4 ]: x. W/ S0 d* J3 o
& d+ z: H& b# L& }# `, T6 e2 \: E
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------, y' W+ D" {3 Z; F; I
# J, l% S8 B# |% {0 N' g2 ?$ O+ y* R
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" L" u+ i! O+ z6 G/ `( d* |
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$ f- F' E) F( S* l( Y [5 a' I
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。/ n P) Q. \5 q" ~' [' B/ E2 l5 O
% {( \: J2 N3 y; K8 f6 E; B0 L. {% z
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