7 C O6 e- `, B" P1 B6 s〖课程介绍〗* M) c7 Q6 ] m& Y. Q# h* \
1. 通俗易懂，快速入门
1 b Y2 L/ c( ]# I2 f6 |- 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。
( `: _. J' r' L) p5 @4 s u2. 实用主导，简单高效! O" {, P0 y5 D% e
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%。
; }! a" ^5 C( N6 K M+ K$ }+ p2 X3. 案例为师，实战护航
0 U' C4 U+ i4 y, g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。
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3 R" ]8 d( K1 h/ n) [! b% s7 h, e2 D7 z" v
〖课程目录〗4 F1 q4 c6 ]) A/ X
01.深度学习初见
, Z# q/ a0 O# J课时1 深度学习框架介绍-1.mp4( t( e- C% J6 F& p) f$ l/ _( F
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4* d7 S3 A1 {" j3 N1 x
课时3 开发环境安装-1.mp4# M1 l; V, S+ N! K) H' ^0 t
课时4 开发环境安装-2.mp4 U2 x5 ?( @) h1 M3 t
( a9 I3 d" }8 _' ^, K02.【选看】开发环境全程实录
2 A+ i8 U9 D) ^% l7 M课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp41 Y8 I1 ~2 M: d, g+ g' ?8 j6 }
课时5 win10平台实录-1.mp4
- U5 C4 F9 S' w, S/ J! }课时6 win10平台实录-2.mp4
! @! Q) T( ~, M& K6 p8 z& r课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp47 R+ G- p9 G( t% S- `7 Q4 w V. d7 x
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp45 p! N/ K m3 I3 ?* M
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
. ^7 X, R$ F4 s0 t( F- v6 I8 T4 @
/ z, a; @1 K2 c1 ]# }03.回归问题 w; z$ S L2 d2 D0 ~
课时11 线性回归-1.mp4. O5 E) T' X1 {# H9 w
课时12 线性回归-2.mp4$ U$ ?0 I8 g# j f4 p7 @3 ~
课时13 回归问题实战-1.mp4+ _- a# S; q5 C& p4 ?
课时14 回归问题实战-2.mp40 U3 z; C( |8 y/ Y7 ~; B
课时15 手写数字问题-1.mp4
% t9 M& a: p( s' o5 i Y课时16 手写数字问题-2.mp4" \% Y1 D0 E- J8 k- q: R' e+ c
课时17 手写数字问题-3.mp4
, ]3 T9 ]4 d0 U3 @7 g) n课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
]* i$ F# l! S& \6 y; P+ j4 I: j课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
. K) a; g; ?) ]8 \8 n9 S4 B
0 `- o b- s8 x. Q! e' s# H04.Tensorflow 2基础操作
, i" }! U2 u' A1 d, q% c/ ~( F课时20 tensorflow数据类型-1.mp48 p2 i' f0 F- q* S: }* y8 f
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4" L* n: l% X! q4 g) k8 a, J% h
课时22 创建Tensor-1.mp4
1 n+ ^7 u W' D/ c课时23 创建Tensor-2.mp4
2 L3 m* ]8 o" c, j& k" L课时24 创建Tensor-3.mp42 [7 U' e8 z; z2 Z3 ~
课时25 索引与切片-1.mp4
0 H: k& Z& R3 r课时26 索引与切片-2.mp4' P/ D+ }( ~) @ Z2 u; A
课时27 索引与切片-3.mp4$ l! G2 @: O I& E. J" f1 X
课时28 索引与切片-4.mp48 T0 C0 S& |# j. U+ D9 J/ W
课时29 索引与切片-5.mp4" V* o& C t* H; o
课时30 维度变换-1.mp40 f Z+ w. ?; e T/ L
课时31 维度变换-2.mp4
' |3 T! A, J; G7 l课时32 维度变换-3.mp4- f5 A- }, ]2 I% Y- q6 u
课时33 Broadcasting-1.mp4: ^ ^7 f- X3 d/ H3 s
课时34 Broadcasting-2.mp4
. s$ n- u9 T9 c" [& F+ \; E课时35 数学运算.mp4
C: K& f+ i' f$ p课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4 I' X/ s( S6 Q
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
+ S. P( P. ~9 {8 H% V7 y1 u课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
" ~8 u4 ^# T- o& l' k课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
, M) D+ K d+ _( N: A- A2 D" D- U8 A) P: v2 T( `6 q& d
05.tensorflow 2高阶操作
- L K! O4 _9 j" |& {0 b! u课时40 合并与分割.mp4
[$ n- t) D: p' g* U课时41 数据统计.mp4
& _, d5 `; @, b课时42 张量排序-1.mp4
6 ~% s9 b& ?& U! w+ A( _课时43 张量排序-2.mp4/ W. ]$ H) ]* g# l/ G# z
课时44 填充与复制.mp4" w- V. S- m6 `0 i% c! r
课时45 张量限幅-1.mp4
4 Y% W H5 {$ d+ e课时46 张量限幅-2.mp4
, ?; B4 F( o; [: ~课时47 高阶操作-1.mp4
( [5 k5 J# y- H课时48 高阶操作-2.mp4: q5 V9 n0 P" F/ x7 M! s2 }
0 `/ Z# T3 y b9 j
06 神经网络与全连接层9 c- \. q1 f, O
课时49 数据加载-1.mp4
+ j8 w9 U n( y& I' @课时50 数据加载-2.mp4
9 U3 w' ^# G' g9 }: f3 A1 t6 E课时51 数据加载-3.mp4# @1 ?- R" I6 s4 g, H9 j
课时52 测试（张量）实战.mp4% y. d: E: V8 ?) F& C9 G3 w
课时53 全连接层-1.mp4
" {; ^; y7 D+ J1 v课时54 全连接层-2.mp4
( O6 d3 o) i M. `' Y# o% ~课时55 输出方式.mp4. n+ P* T: z8 k* d( v
课时56 误差计算-1.mp4
+ w7 W" O/ s$ `, X课时57 误差计算-2.mp48 N" `) ?2 g' E9 f
课时58 误差计算-3.mp49 C" L! m1 d6 x; }
, T+ w# O1 Y% l4 x& H1 N. @
07 随机梯度下降) \) Z- ~# G' D! }) k! I
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
* C$ w7 i3 t) n+ O( y6 m; ^9 K, A课时60 梯度下降-简介-2.mp4* {2 ^! p3 D3 Y/ J" s& |
课时61 常见函数的梯度.mp4
# `6 J' O; W( h A& i) t课时62 激活函数及其梯度.mp4
/ _, C& V8 y0 z& r; l; f课时63 损失函数及其梯度-1.mp46 Z7 A9 u' H0 W4 S6 o$ t/ ~
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
9 b# `4 T) F% [" I课时65 单输出感知机梯度.mp48 X. ]% k; v/ Q! Y4 W* J
课时66 多输出感知机梯度.mp44 R1 e* V o4 ^* E8 N, b
课时67 链式法则.mp49 N k+ Y8 @6 H$ T0 [( T& G
课时68 反向传播算法-1.mp40 J8 r8 C% R9 @6 F9 g& I
课时69 反向传播算法-2.mp4* C; l8 p/ K* _# Y Y
课时70 函数优化实战.mp4
2 O w: h% S$ }. Z' T- F课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
& s% ~4 R3 d( A# u: x% b9 B6 L8 Z: r课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
7 b* M' S: X# p2 E课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
! L0 a+ z0 v. ?9 ]6 z9 R课时74 TensorBoard可视化-1.mp49 q1 `& y2 E+ e8 W1 w* t' q# @3 h
课时75 TensorBoard可视化-2.mp49 ]" s3 H: [; n6 R5 `/ [( l
" v1 M5 o8 a0 A! ]8 `- _6 N! n08.Keras高层接口3 C" W/ K% ?- ~
课时76 Keras高层API-1.mp4
9 J! U6 i& K9 |5 U% w9 k课时77 Keras高层API-2.mp4
" F+ [9 f6 d9 y) l5 @$ E课时78 Keras高层API-3.mp4: Q+ N$ O6 o; [: _" x
课时79 自定义层或网络-1.mp43 W6 n! P) n v2 ~$ G
课时80 自定义层或网络-2.mp4+ D" j" d. E3 h0 u# W& N( \7 Y
课时81 模型保存与加载.mp4) y9 x! Y; x5 ^& ~% `
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4: p* C9 {0 t3 w" N, \' J: B
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
2 a1 O9 x) o# a" |课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp47 q0 s! A5 L! t
( L8 f* l- L) c/ g6 a$ N+ o
09.过拟合
8 L8 n- z# e+ F4 o& T1 ^0 h# N P课时85 过拟合与欠拟合.mp4
1 u; M( e+ m, f6 \) F) p4 }课时86 交叉验证-1.mp4 `& n/ Y5 H6 ?
课时87 交叉验证-2.mp4
* T) Y* ?7 U2 Z# G& A' C: A3 A课时88 regulation.mp4: `. Q" E, N: Y
课时89 动量与学习率.mp4
' _2 u% p( w' m- A0 V* g$ O课时90 early stopping和dropout.mp4! B9 {1 y4 @1 k+ C/ d# a& d: q
课时91 什么是卷积-1.mp4
( \' A5 _# Y' u* ~课时92 什么是卷积-2.mp46 T1 i) y! ]: l% R
课时93 什么是卷积-3.mp4$ R$ \1 _# E( C
课时94 什么是卷积-4.mp4
8 L1 C) j$ ]* D3 \! f课时95 卷积神经网络-1.mp4
+ L9 X D8 }- D0 ^/ t# [/ \课时96 卷积神经网络-2.mp4$ C5 `" \' a6 G' X
课时97 卷积神经网络-3.mp40 P' {# H9 r* e* G- O2 m
课时98 卷积神经网络-4.mp4
& q' q: _3 A5 B课时99 池化与采样.mp4
2 L5 U% i8 E4 s/ h: g# p5 U
0 c/ B" d9 y2 b' a9 _6 _* J10.卷积神经网络
! d3 S0 w. _9 o* o9 a2 d% f课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
! D" H \5 _' v6 r课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4& O$ C2 R' z" Z1 R) g
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
: T6 S7 m0 t% ^9 F5 ?5 L- F9 m5 F) q课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
% ?* P# A& ^4 c3 `8 n: b P4 F7 m* |课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
6 ?* C& L) X( Y' z课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
/ m5 c; r- J2 _" J) O% ]7 r课时106 BatchNorm.mp4
8 T- R* ~2 |2 I! Y课时107 BatchNorm-2.mp4
" q( W# j9 B; @5 Z! s& r课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4; G. E# x/ M( z* M$ `
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
2 D% b6 t7 W; g$ k- f0 l课时110 ResNet实战-1.mp4
1 R' D4 F; g9 l; l- t/ B课时111 ResNet实战-2.mp4
2 w$ ?8 E! j: H- w课时112 ResNet实战-3.mp4
; y- ?. v# @* ~3 x* O, x" A课时113 ResNet实战-4.mp41 m- P3 W/ i) W0 C9 y/ o. p v) Y
" Q' R& a5 n' W8 P6 S% f. l
11.循环神经网络RNN9 t. y2 Z8 [- M4 Z9 q
课时114 序列表示方法-1.mp4
; [" C+ } A6 x/ x G3 J课时115 序列表示方法-2.mp4
6 N4 M1 o- u1 M1 B. K- L, k( {课时116 循环神经网络层-1.mp49 C7 \8 |& ]. V% _9 y6 A
课时117 循环神经网络层-2.mp45 W0 y- I! X$ A0 q4 T: a! m* [
课时118 RNNCell使用-1.mp49 q+ X, |8 |) G1 q2 d, F* Q
课时119 RNNCell使用-2.mp4$ l, ~6 R S% x) H, y& R: p' d: S
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
$ r% G. \3 s7 J7 R$ G. e+ m课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
) o+ G* j# a- y8 q) E5 e$ r课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
2 \3 b# x4 A8 Q2 _2 U) A课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
% z" j" u4 r+ V/ P& [/ V& [4 }8 j课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
; V- I F, V8 G/ A+ ]1 @3 f: W7 d课时126 LSTM-1.mp4
" v" z/ l0 \3 E4 B课时127 LSTM-2.mp4, \/ N8 z1 m' C$ R
课时128 LSTM实战.mp4
# A2 D$ B3 i; j" t/ T课时129 GRU原理与实战.mp4
: H$ A% z3 P+ [* Z6 w* @2 V$ P; f6 ^0 u/ f" T' ]
12.自编码器Auto-Encoders: A9 O( s: x9 ` e* s5 p, ]6 q" a
课时130 无监督学习.mp45 ^7 ?4 j/ w; o$ Q
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
# [$ {" V9 B* r" a课时132 Auto-Encoders变种.mp44 b1 G- Y; ]9 A5 v
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp46 T5 H3 q0 @+ x! t9 q" n
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
4 ~7 N/ _) D, x1 |课时135 Reparameterization Trick.mp4
( S1 Q+ x! Q* h& Y1 M) L, S7 B# N课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
1 u: R$ j4 V4 i. |! Q0 ]课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
9 M- \9 Z' [+ W1 ^: \2 J课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp48 }/ @8 T& d4 b
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp49 q0 ?0 x2 g T; D* Z+ U' G+ m, H' D
课时140 VAE实战-创建网络.mp42 ^: V/ Z9 {( T6 N( h, q
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp48 I1 [5 N' t3 C( T/ C A2 a+ v
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
& z, ^1 [% [( r; z- m6 ?/ N
U4 ?$ R( s0 ]+ I. m' R+ B13.对抗生成网络GAN
+ T; }. T6 c7 v7 M课时143 数据的分布.mp4
7 A- E, p, ~! m2 n) i* c课时144 画家的成长历程.mp4/ }* q# p6 V3 E) B( s
课时145 GAN原理.mp4
: W8 B9 B! j+ ]+ }5 B. U. \& [课时146 纳什均衡-D.mp4
G' L0 d8 r1 ]2 ]; g课时147 纳什均衡-G.mp4/ _3 q: |, T: Z7 ]" g$ [2 P
课时148 JS散度的缺陷.mp4
# @( Q! j* b# v7 K' `8 D课时149 EM距离.mp4
" N* k& R9 Z6 I8 E9 M; e5 U课时150 WGAN-GP原理.mp4" m ?! R: p1 Y* [' ?
课时151 GAN实战-1.mp41 P2 c1 o: I0 @: w; T
课时152 GAN实战-2.mp4
$ y" G( B# A* j6 U9 J课时153 GAN实战-3.mp4! ^. B0 S! {3 f+ \0 B5 V1 D& f8 X
课时154 GAN实战-4.mp4! c" [2 n8 O+ l+ a. \
课时155 GAN实战-5.mp4
# D% y6 ~' {. |4 L: G) D, Z课时156 GAN实战-6.mp4' e& I5 ?0 U, m& @% e" U ?
课时157 WGAN实战-1.mp48 j n# {' l! O" m w% T# V
课时158 WGAN实战-2.mp49 t; o9 Q0 b' L2 ^( @2 H
' i3 I8 P3 s# E3 }& d14.【选看】人工智能发展简史
! D# y9 G( g$ F3 d6 H+ r" W课时159 生物神经元结构.mp48 E* ]/ ^" z$ n% f- b
课时160 感知机的提出.mp4
6 M- k5 I3 c7 X0 ?: V( j; w课时161 BP神经网络.mp4 w1 D8 c( [7 J5 [8 a
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4, X7 |; Y# j9 I8 `! H( F
课时163 人工智能低谷.mp48 ^' S4 g; n" y( ^" T( s x
课时164 深度学习的诞生.mp4! x8 e {* T0 F1 u* v6 c: y
课时165 深度学习的爆发.mp4: l! i" X; }8 Z6 _+ g4 k" i- }& C
+ r( i+ R+ M& d9 H+ N% O d15.【选看】Numpy实战BP神经网络' \4 o+ o* r; N9 i1 w* c4 Q
课时166 权值的表示.mp4, [( Y& t2 m; h. ?0 P% h
课时167 多层感知机的实现.mp4' t5 _" s5 a- ^9 k" X- @6 g
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
, r5 W$ D/ \% G5 ~2 A课时169 BP神经网络反向传播-1.mp40 x5 G, y3 p9 _0 X8 Y" k, P
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
- ^- V- R2 T; H! u" M9 K7 a9 f课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
& h5 `& u' d) j6 M: y4 I% T* v课时172 多层感知机的训练.mp4
% V" D" @& i4 v/ w) j( B" }$ D课时173 多层感知机的测试.mp4
+ A8 t' L" s* \* U课时174 实战小结.mp49 e' y& D* m/ Z, c: s0 k
深度学习与TF-PPT和代码.rar
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\3 H5 g% ^8 Q$ ?〖下载地址〗& ~3 O) }; J0 p5 O, u
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, [* y( N. X! E' j7 y% C% ~
; ~. z S2 q1 C: j" @% y5 y0 Y; I& q, {* W( W9 v7 \' U3 t ]% G
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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
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1 y: Q' @( b+ r; J$ L* P
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