; v! e! z0 [: f) g& d
〖课程介绍〗/ {: x4 J2 s& E, [& k( h& u
1. 通俗易懂，快速入门% x$ j \6 g5 G5 u5 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。
' I: Q6 A9 c: } L( N2. 实用主导，简单高效0 R# o0 [1 R, @' R$ k
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%。! N, w1 c' O3 T
3. 案例为师，实战护航) w( x! H5 c: D
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。
( C- g$ O# n, [. |8 m8 j2 z% M/ ^1 N4. 持续更新，永久有效# s2 W& z0 Q; y+ K5 r' X: M) E& ?
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。
* \7 f9 V4 B" B8 o8 u$ P: V7 m1 m" r
〖课程目录〗
2 s0 v3 E) ?9 m# D1 s7 a7 Q2 Y01.深度学习初见
# `; W6 c" H$ u6 `! W+ w+ \课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
7 i* z$ K" K0 n! ~课时2 深度学习框架介绍-2.mp4# h w! |" s1 `( W
课时3 开发环境安装-1.mp44 n& v9 x6 M& T1 e
课时4 开发环境安装-2.mp4' O' _* p/ K/ u0 `" b* \
8 _! I3 S+ f) v' C02.【选看】开发环境全程实录
0 [! W9 H" T( Z, U" n4 I课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
% c$ X _5 x3 y6 L. T课时5 win10平台实录-1.mp4
* B1 }( A9 @4 y2 o& k课时6 win10平台实录-2.mp4
; r( H2 y! _8 C, J- `2 e$ d课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4- }: i3 I* k. a
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
: T% n. V. D: @, W% E) l5 _课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp48 s0 W& A/ d# L; b8 i2 n3 K8 ~8 l
) J7 H5 P8 I8 n& I# ~03.回归问题1 M7 u1 |' S( { I
课时11 线性回归-1.mp4- ?& j0 Z8 Z) M1 x. }( m
课时12 线性回归-2.mp4
0 S- q" y) w+ G% |( n; w3 B; ?$ C课时13 回归问题实战-1.mp4
+ S0 y( V5 ]4 }8 X课时14 回归问题实战-2.mp4
1 d$ }" @8 ]+ p; r% ^2 Y. Y/ _课时15 手写数字问题-1.mp4" p, |) r# D3 F
课时16 手写数字问题-2.mp4
. X' N7 ~, |. F' z/ a6 i% n k课时17 手写数字问题-3.mp4
+ @2 C3 ^4 Q' Q+ x/ L+ }课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
3 U, @0 M; F% i1 `课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
1 h- k' D! e& f0 w% a% |
# N6 b+ a% r5 {/ E04.Tensorflow 2基础操作
3 a9 t. V3 |/ [4 R7 x; }1 s课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
+ `+ C5 V. j+ z$ X" f$ I课时21 tensorflow数据类型-2.mp4' x! l: y( @6 C
课时22 创建Tensor-1.mp49 V5 v1 p/ I. X- v1 H, A& T
课时23 创建Tensor-2.mp4& O% [: \" s6 @9 a' r# g T( f0 ?' p! z
课时24 创建Tensor-3.mp4
/ m& H3 E( C8 T, r. d- I课时25 索引与切片-1.mp4/ y& V1 f D3 J) s
课时26 索引与切片-2.mp4
) t3 A8 Z! Y% v1 ~; L# P课时27 索引与切片-3.mp4# U' t2 M" i2 j
课时28 索引与切片-4.mp42 W/ A3 c/ g P+ U. l8 K
课时29 索引与切片-5.mp44 d7 T5 ~4 s" Z( \
课时30 维度变换-1.mp4
% a6 Z. q. k" y( M课时31 维度变换-2.mp48 O5 ^4 L& y0 Z
课时32 维度变换-3.mp4
0 B' \" C/ r: q u8 B' P9 T课时33 Broadcasting-1.mp4
2 B7 w( o8 b4 @, Z7 k- I6 v' o0 u) n课时34 Broadcasting-2.mp4
5 r/ {' r% S8 g$ F2 G9 R课时35 数学运算.mp4* j) a/ O% B2 C/ M; J( c3 u; a
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp46 R; y1 N: F/ G
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4$ s( ^- E2 O. k! X
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp49 u: @0 B& O, ~- Y+ |+ [
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
. @: h1 F3 ~& a* a. U+ H0 I
& g$ A, L- z" n: H c( ]; F05.tensorflow 2高阶操作( F$ m* x3 |5 z. M
课时40 合并与分割.mp4
5 x5 w+ C9 v2 g5 R课时41 数据统计.mp4
+ I* o a+ F- J) ]1 _4 p课时42 张量排序-1.mp4
3 ?0 g2 K5 z( i9 e课时43 张量排序-2.mp4
7 A0 k3 B2 Q) O0 [) o2 G2 U课时44 填充与复制.mp4$ B$ `; X% z3 [
课时45 张量限幅-1.mp4) Q( \! M5 C- j& Z
课时46 张量限幅-2.mp4$ H& D5 ^$ e, Z: h5 h
课时47 高阶操作-1.mp4
; p+ T7 K3 O/ D课时48 高阶操作-2.mp4
: A0 a6 `5 ^4 G/ V1 I; f
4 Z# _: {! u7 k! @$ t0 U- e9 P06 神经网络与全连接层
0 c# r' `: U0 L课时49 数据加载-1.mp4
. W0 V8 i, z/ Z4 h课时50 数据加载-2.mp4! ?1 l- M* U( P. V# M$ A$ N
课时51 数据加载-3.mp40 q( z6 o- f2 G" [
课时52 测试（张量）实战.mp46 ]- Z. I6 k3 d
课时53 全连接层-1.mp4
' z0 m( [7 t: ?( f3 f# e, ?课时54 全连接层-2.mp4
- T9 O* J. Y' G6 p课时55 输出方式.mp4
* G( m4 \& B$ i" G) K6 C( e课时56 误差计算-1.mp4
0 r1 @% B& K( m! `课时57 误差计算-2.mp4' F; C) a5 I, k4 s
课时58 误差计算-3.mp4
" f; K5 V/ A6 D
8 Z$ n% D7 e+ a$ k9 _07 随机梯度下降& [ f1 {9 ?& @$ ?
课时59 梯度下降-简介-1.mp4* j0 p+ u' k( m/ y) S, \
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
- C* R. J3 `- t" V, b; a5 n9 \9 K课时61 常见函数的梯度.mp4
{; l( e( M: w* p- C0 ~" s课时62 激活函数及其梯度.mp4! R( W1 t; \/ E' X/ o+ H( ?
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4& Y. b4 J& o: U' U: [
课时64 损失函数及其梯度-2.mp40 D8 z0 U6 ]# K: ^( Q
课时65 单输出感知机梯度.mp4- J! Y8 d+ d% x5 D5 `
课时66 多输出感知机梯度.mp43 X& i4 l6 l4 X
课时67 链式法则.mp4
4 q/ [2 N0 A u0 W4 g" V$ B& h课时68 反向传播算法-1.mp49 Q9 x4 u) V! t& j1 f, @7 _
课时69 反向传播算法-2.mp4
- z# T( s9 O- r1 j课时70 函数优化实战.mp4
b) k+ I7 L* v+ [- ^课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
8 i+ a! P) f5 V" ?课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4# ^1 \" E( i+ e5 r. k9 z: _* F
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
3 l0 A a1 k! ?" P4 j% v0 U8 e9 `课时74 TensorBoard可视化-1.mp4, C" B& G6 r8 n
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4, c/ m2 n: d/ Q. p g: |' P5 G
! f/ H. `6 A3 ?) Y3 @( h0 v08.Keras高层接口
! t u! T3 a, \- f' c6 ~7 b课时76 Keras高层API-1.mp4$ N1 M E+ [5 Q# k6 a
课时77 Keras高层API-2.mp40 d% h c( X* n5 {
课时78 Keras高层API-3.mp4 k d6 M3 B1 H7 f
课时79 自定义层或网络-1.mp48 v6 j& o' Z' [
课时80 自定义层或网络-2.mp4
. _! J* M$ g7 A3 u' x课时81 模型保存与加载.mp43 |/ g# \; _3 e' {
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
4 T( ?6 I3 g) V9 ~' |; e; z! h课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp42 h7 g4 @$ x9 G% G* U/ a+ W X4 K" V
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp47 o7 Y0 O( |& {
$ c0 } X/ k- k3 [9 ]$ x! C: C% M09.过拟合
$ b% M/ M F2 }+ O9 Q课时85 过拟合与欠拟合.mp4$ [0 X8 s1 M7 p3 ?! W# n& _
课时86 交叉验证-1.mp4
. b C# [5 m$ \# V" D. z" b课时87 交叉验证-2.mp4
v, g; D& g" R% H& r! C课时88 regulation.mp4
7 L1 A/ h+ \6 K7 e$ b- T3 ]课时89 动量与学习率.mp4
# [: {- x" q. ]8 e$ v$ Y5 C2 L课时90 early stopping和dropout.mp4; k" h( ]8 f2 D! E
课时91 什么是卷积-1.mp4
' ]' v2 }7 i0 \) O9 H, {1 `课时92 什么是卷积-2.mp44 s: z$ T4 i% @0 v8 j; I
课时93 什么是卷积-3.mp4
! _3 L, r* j$ @' Z6 ?. y4 \8 h0 Y d课时94 什么是卷积-4.mp41 f& e' {- g$ @) [9 F
课时95 卷积神经网络-1.mp4
5 A6 C5 h' F7 u* n- C3 r课时96 卷积神经网络-2.mp4. P5 C! l7 \" s# n, Y/ W+ `
课时97 卷积神经网络-3.mp47 v2 G% _9 @& g
课时98 卷积神经网络-4.mp46 g4 a4 @% m4 x6 d: J( B3 V
课时99 池化与采样.mp43 V* r' g& p) C% D" `
3 Z! V* E* B. Q& R10.卷积神经网络
6 B9 N& X( s: _5 `课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4- p& x; \, z% j3 Q1 e
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
+ V* q: t: {$ x6 t8 s: J课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
$ ~2 S, r; ?& @' c- ^6 t! S& m* q- f课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
- ^' y0 P! c! L' O! ?' m课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
5 `$ D, \2 |: V# b* T课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4) y) w& ^) k6 @# e# l$ f4 U
课时106 BatchNorm.mp45 s6 b# v* a. |
课时107 BatchNorm-2.mp4
0 p# u) D0 N0 |1 p, V/ T( N0 ~ O课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
- J, o' G/ O: b: o7 Q$ r3 R' [课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
% g2 w9 f O8 z课时110 ResNet实战-1.mp4( l9 G" b- D& L w+ G/ |
课时111 ResNet实战-2.mp4
- t- B) F0 ?) o课时112 ResNet实战-3.mp4
1 t; |* h" t5 c! ~: m1 `9 U o) P课时113 ResNet实战-4.mp4
$ B% m# x( I! }$ k1 I5 S1 }/ r/ C0 j$ Y: x: j
11.循环神经网络RNN1 W* G; D. S: b! k! [
课时114 序列表示方法-1.mp4
9 q: h- `0 y1 v" c b# b! k# ^课时115 序列表示方法-2.mp4
" f+ P7 A; L$ w" d; N9 T% A课时116 循环神经网络层-1.mp45 x3 n4 J% g. _8 g0 B
课时117 循环神经网络层-2.mp44 y i9 M' x) y) z9 s( c3 M7 ~
课时118 RNNCell使用-1.mp4" ^8 p$ E! k+ x: K
课时119 RNNCell使用-2.mp4
9 G5 W1 X8 C( v# A- Y/ c课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4: P+ Z/ Q6 u4 {& z) v7 l
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4# D0 t9 L! z9 }$ l3 I1 e
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp44 I! G. c$ i8 I- b7 |+ U
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
! D+ N7 l( Q, I) P% Q课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp40 Q: Y2 Y+ J, o% X( c$ H
课时126 LSTM-1.mp4
0 n/ a4 @* O. j) r+ S) x4 x9 ?0 m课时127 LSTM-2.mp4
3 C3 p$ T7 M& v! R课时128 LSTM实战.mp4
! E( [9 ?" T; \, N6 Q课时129 GRU原理与实战.mp4
' q7 K4 t+ w2 @! j3 X3 C5 Q1 P5 F0 I8 f( W( {, g
12.自编码器Auto-Encoders, c# M; P9 }0 `! h6 b
课时130 无监督学习.mp4
. B7 l# d* X* ~ h; ]8 O; R课时131 Auto-Encoders原理.mp4( q9 `3 @; S: v$ E
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
y8 h& R. J0 U4 G7 G c( c- r课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4 k4 ^1 E) J; ]' w" T
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4# c9 m& B0 r6 ?- g+ E& S* {4 b, a: L
课时135 Reparameterization Trick.mp4$ W! f. z3 H2 H5 b7 |: B2 G* U# P( f; x
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp45 T! w- v7 F5 h4 U8 @+ s. h Y
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4& G; q; l* U! W5 N
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp42 ?$ G& Y( M9 C# Z4 m" u; `4 o
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4/ ~) D. X; M- L- x6 n2 |% R% d
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
& x* e# l" c9 q1 U课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4% S+ v6 [" v& U9 Q, v2 d4 I1 s
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
/ ~/ p: f. R- A( i$ a) {. \: P- c8 m
* ?: }& b, S a+ `8 f) Z13.对抗生成网络GAN( K# s: t1 X' ~; ~! ]( r" P+ z
课时143 数据的分布.mp4
" O* f F9 h, O/ R课时144 画家的成长历程.mp4
. }5 ~' B; R4 q z5 ]8 c课时145 GAN原理.mp48 F3 i, R, z1 w3 q5 S! V
课时146 纳什均衡-D.mp4
- v, r% ~, M4 ]5 K& v课时147 纳什均衡-G.mp4 E: c" N# N% V" F/ t- W
课时148 JS散度的缺陷.mp4
# Z1 H$ V; ~, x7 ?4 D课时149 EM距离.mp44 V; }# w3 ^8 d- M9 k: Q4 t/ U
课时150 WGAN-GP原理.mp4
4 }( y$ P# B. {/ H9 B课时151 GAN实战-1.mp4
" b3 e0 p7 t) m1 _* Y+ _! y8 h课时152 GAN实战-2.mp4
" H O3 v3 n1 M. z" k课时153 GAN实战-3.mp4 i" Q. }/ ~2 N8 `6 `7 U7 P
课时154 GAN实战-4.mp4
0 h, ?1 z# j1 P0 w/ I课时155 GAN实战-5.mp4. L6 V' Z# r" d4 h5 N6 `" g8 ^0 ?
课时156 GAN实战-6.mp4
4 K4 x: W" b$ _8 j) A) A0 I: x课时157 WGAN实战-1.mp4 x" q8 a8 T# N$ g; ]
课时158 WGAN实战-2.mp4# L. ^- C, d2 k
$ J8 ?- |. ^& p/ d1 g
14.【选看】人工智能发展简史( G2 l5 z3 n9 v
课时159 生物神经元结构.mp4
5 B0 d; W. }. T! [9 H$ o& c课时160 感知机的提出.mp4- w- A8 F1 N% y# O' x$ N
课时161 BP神经网络.mp4( e* @- B- ~& q) b8 c
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
- M1 k s4 T9 Z# Z( H课时163 人工智能低谷.mp4% e! l1 k6 U1 O' [
课时164 深度学习的诞生.mp4
k9 y) N$ \$ R" G! Z( t3 R课时165 深度学习的爆发.mp4& W; v2 Z; l6 J% F" O, {1 N
5 P5 {4 G9 _1 ?- P) h* g15.【选看】Numpy实战BP神经网络. m: g6 v- y3 Z( r
课时166 权值的表示.mp4
5 ]9 R% d4 R4 m" Q0 i课时167 多层感知机的实现.mp4
) G& S" R$ P9 b( r8 U% f课时168 BP神经网络前向传播.mp4. c B0 O2 h# b3 k
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
- V! j# O) _2 d3 `( k5 o, s课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4/ u2 ~$ _: S! s
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4- U% K: ~( v8 J+ q9 ]2 W5 [. K
课时172 多层感知机的训练.mp4$ N/ |% `+ u! ~% a* u
课时173 多层感知机的测试.mp4
* {4 y5 W ?0 ]1 Q5 ]( }4 O课时174 实战小结.mp4
8 n) W8 l8 s9 j, j+ k9 S& W& d5 i深度学习与TF-PPT和代码.rar+ P: Z0 D- b" a) z% D4 x) I( y
& q8 ~: ^" w) R9 S: t. g) M" @
〖下载地址〗, f& F# w% B/ h9 M- A6 b/ p
0 e+ S; w! n0 j$ h4 F& I7 `( \" G3 X* e2 x
7 y1 A) r0 I2 r7 p0 C& ^+ @) y% l) G( F" ~
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; k7 l4 I& ~1 _) C& `) q( [; D〖下载地址失效反馈〗/ v% ?: f) f/ ]
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.com4 T; } Y9 r2 m |
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。; w0 F& a! `7 {$ m
# t0 l6 S& t& J6 B# x8 o
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