5 L x3 K7 o( G0 L
〖课程介绍〗% A7 P- `; D2 `$ h5 F
1. 通俗易懂，快速入门8 @/ b: k! ^: F/ K" {: {
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。! K4 v& K2 ~ e. y1 N# u
2. 实用主导，简单高效9 }% ~, K) i J4 |9 d% W1 V
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%。3 `! Q& V2 G. O" j7 |% S
3. 案例为师，实战护航% r4 _8 x& r# X9 T9 {. p4 ~
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。0 e' n4 { g5 l1 N( j% `8 n1 i9 G
4. 持续更新，永久有效
9 M& c. V. E5 x" D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。2 Y1 |1 ^6 h9 o: ^0 r, m: E( E' b
9 O+ F6 n% R; o- P
〖课程目录〗
1 U5 S; M# s6 Q. y5 u01.深度学习初见
: Y& p" W# _' S: l课时1 深度学习框架介绍-1.mp4/ F" B; y; E% E: _* a
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
. Q1 h( C# }4 z课时3 开发环境安装-1.mp4
! ]+ {) A+ a% w! e) k课时4 开发环境安装-2.mp42 `* e _& T. P$ R
4 U1 M! t4 X8 [% D- T
02.【选看】开发环境全程实录! R% `* S+ [& e+ B! J2 h
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp47 x! h5 g" ?7 Z- R% h4 D
课时5 win10平台实录-1.mp4
& A# e; w) A9 }$ J3 d Y3 L# j课时6 win10平台实录-2.mp4
( h' T5 \* T: R J7 X" v* m) a; ]课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp40 _+ `$ E$ l2 K! {7 a9 k1 ?
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
% y" p/ P9 R# G/ h. g+ J# d% s课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4# B$ f" G. p W# |6 {
" P8 k& K! D) P! y03.回归问题
( U1 w- v6 K, @" ?) B课时11 线性回归-1.mp4
3 B) C$ e3 D: a0 i& U: Q课时12 线性回归-2.mp49 s1 K* ^ w7 n
课时13 回归问题实战-1.mp4
O- P! ^, H& e, p课时14 回归问题实战-2.mp43 f B4 S' ^) n# j+ i
课时15 手写数字问题-1.mp45 W$ d; O; ~2 e8 r+ {3 g
课时16 手写数字问题-2.mp4
0 m$ x" ?2 }, h课时17 手写数字问题-3.mp4
1 F1 _+ ?& f0 \课时18 手写数字问题初体验-1.mp4/ R; o% Z6 ~3 z
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
7 d1 w: `4 o6 N% P" Q) R, Q
! Y! m2 b+ n% K04.Tensorflow 2基础操作9 R% v- s# v4 U7 o: L
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4/ t& `+ r; B& E w1 X* x* u6 V
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 e' @+ R* U8 ]! n* o! `0 Z
课时22 创建Tensor-1.mp4: E: I) R9 `1 Z
课时23 创建Tensor-2.mp4
- ~# S* Y0 W6 f' t& Z课时24 创建Tensor-3.mp4, j' K! g) r% d6 H! i5 o2 Q
课时25 索引与切片-1.mp4/ c4 g! d! c$ U; W/ {
课时26 索引与切片-2.mp42 F1 a$ U1 O( z( {1 M3 \: ?; {( g, y- j
课时27 索引与切片-3.mp4% F) @. A+ c0 J$ w C. U
课时28 索引与切片-4.mp4! ]; b/ W J- m, ^) D7 Z' r
课时29 索引与切片-5.mp4
& O! v) \; n( N- g; F0 }课时30 维度变换-1.mp4
. |2 _" v! T4 L& n5 T课时31 维度变换-2.mp4
4 g+ `/ W4 p1 X- w, L1 B课时32 维度变换-3.mp4
: x* m! j U, F) A8 }课时33 Broadcasting-1.mp4: J& G3 b' H1 X2 ?
课时34 Broadcasting-2.mp4
9 G' m B; e0 [; m1 p课时35 数学运算.mp4# R. r$ f/ a' X* C
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp49 N4 N; a( d6 a' s/ U7 [
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
1 V) B% |7 x1 g# j3 o! z. x课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
# O k! k @) g1 C( d" v课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp41 S- R, D, d2 b- ^
* G" a6 R- C! E6 z6 L7 E; D/ G A
05.tensorflow 2高阶操作% X) F6 a5 ]9 R# I6 e
课时40 合并与分割.mp47 p* l/ T) z( Q& a i' S
课时41 数据统计.mp44 o9 z; A( H7 O9 B
课时42 张量排序-1.mp4
6 l f D% E4 H# F. G k: k6 o课时43 张量排序-2.mp4* Z( ~, @" i {
课时44 填充与复制.mp4
2 ^/ j5 {( L; \) N) m课时45 张量限幅-1.mp42 c& O7 f! ~3 A2 k8 v
课时46 张量限幅-2.mp45 N/ e1 `& S" ?3 F" B; U
课时47 高阶操作-1.mp4
' f) W* J$ |* l3 |课时48 高阶操作-2.mp4' Y0 C* e$ D$ ~8 C6 }0 l
. |" E; ?- R* n, s5 J& `! Y) S" a4 _06 神经网络与全连接层# {, ]% K- b* E# d. {, j
课时49 数据加载-1.mp4
' [# [! T1 d2 n8 m课时50 数据加载-2.mp46 Z) V, O$ B# z- g/ U% v7 |
课时51 数据加载-3.mp4
* w$ `( F4 S1 J课时52 测试（张量）实战.mp4
% u# z1 W& c0 b' E课时53 全连接层-1.mp42 D( V( C' V! n* g; ^
课时54 全连接层-2.mp4
) {( V* o- J! _3 F* _0 u课时55 输出方式.mp4
8 L+ P p5 \- @: i6 R课时56 误差计算-1.mp4
) O$ V1 y4 A" p j& \课时57 误差计算-2.mp4
9 I% ?0 t7 j" f' g& R$ j* ]课时58 误差计算-3.mp4& r4 b" k h0 n. L) T4 @7 t7 e7 n
( b1 y7 j u' E }1 S9 T9 h7 }07 随机梯度下降
" C. Z0 l/ }2 u& x m课时59 梯度下降-简介-1.mp4
% K3 a2 ~$ l$ i, \课时60 梯度下降-简介-2.mp4
6 C8 q! a" x/ f2 N课时61 常见函数的梯度.mp4
$ ` R# [: n* J# I' `( Y5 D! x课时62 激活函数及其梯度.mp41 T9 `( P3 g' l. V2 D ~
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
- X. b( [2 u) M, q1 U课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
5 F- a9 x' h' t' |3 O课时65 单输出感知机梯度.mp40 D. J0 I% T' v3 R7 I( f/ y
课时66 多输出感知机梯度.mp4
i' d/ C* j0 j6 t课时67 链式法则.mp45 B8 O2 R9 ?: o) ~
课时68 反向传播算法-1.mp4
0 {! B {. A) q8 F/ I4 A课时69 反向传播算法-2.mp49 y. ^* k+ T5 I2 w: L. D
课时70 函数优化实战.mp4* _) @8 J( E1 R0 Y9 H
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4: i7 K) i* F0 T3 [9 F5 R$ y v
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
' [- B F/ F, a( E5 ?课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp41 W7 b5 L' d- r# N& D6 r) J! i
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4, R% F4 i8 h1 f% E
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
' u) \3 w- l" G- j9 \: P' l6 T+ u b! G; \
8 p$ z' E$ ]5 b4 }08.Keras高层接口' q1 F+ R4 t+ g
课时76 Keras高层API-1.mp4
/ Z5 k5 h0 d0 B7 b课时77 Keras高层API-2.mp4
. U9 A7 z# ]* k2 k6 Q$ m+ W" h1 l课时78 Keras高层API-3.mp4
0 N" }( m( a2 O+ d5 ]课时79 自定义层或网络-1.mp4
3 {( j& o' @4 v. z Z M课时80 自定义层或网络-2.mp4# w. V1 }: q2 F7 ~
课时81 模型保存与加载.mp4 }, V b, L6 ?! r8 w; j
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4; J3 ]$ x5 M/ O$ Z8 o3 B$ \
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
6 a1 ?: f1 E2 O. S6 t# C' s5 l! N课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4. y' m- F' Y3 Z, }
( B. t" U; y0 ?9 Y' y; h
09.过拟合; p: \; |( e3 R3 m* ^
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
; M/ b4 x n+ C; t$ P课时86 交叉验证-1.mp43 h! e+ S2 W* o; ^! ]8 D
课时87 交叉验证-2.mp4
+ \0 x+ Q& D; N6 Q& v- z课时88 regulation.mp41 {& G" S6 z& L+ B1 b p. j
课时89 动量与学习率.mp4% {/ F2 E3 U& o4 |
课时90 early stopping和dropout.mp4
; p1 U1 N0 q2 n0 F课时91 什么是卷积-1.mp4
" E5 q/ {# j' P; a" T% f2 D C% N课时92 什么是卷积-2.mp4
; Y8 K+ {3 [$ @" o9 }课时93 什么是卷积-3.mp4
5 U* L3 A* g3 Y9 O9 x6 o/ ]课时94 什么是卷积-4.mp4
: q; h+ x# f# c; \$ T5 [3 t d+ p) W K课时95 卷积神经网络-1.mp4
* X+ [3 C! H0 ^9 E: h/ Y4 o3 _# k课时96 卷积神经网络-2.mp4 T) l& n0 o" `: J+ f
课时97 卷积神经网络-3.mp4( N1 Y: \5 _/ d8 K0 S2 f
课时98 卷积神经网络-4.mp46 D+ R" \5 ~ ]. c
课时99 池化与采样.mp4& g. e2 R* R+ K+ `9 |8 L G: Z
, Z+ A6 k2 z% p% _
10.卷积神经网络
l3 _- J6 H1 ^# y" k课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
- K1 o3 M. I6 g$ r8 W& x1 E0 c7 M课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
! o& J s8 G2 F- e课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp43 W7 V" G" Q9 Z/ y6 {" s8 _. g+ U
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
5 i1 r7 e+ l7 n w. }2 A课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
/ @) L! k! v0 k9 y课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
+ e3 d, U; |% v$ R& A2 e课时106 BatchNorm.mp4* L, ~+ F5 I4 ]3 w8 t
课时107 BatchNorm-2.mp4; r8 `7 x# ]) n
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
! b6 R8 y! W+ g( Y: T3 y" s2 X# @课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
6 ~& y% b0 M. T$ [2 P# N课时110 ResNet实战-1.mp42 l. }7 [ P* j1 w v
课时111 ResNet实战-2.mp4
4 y7 w; O. y5 e& V }7 m7 g课时112 ResNet实战-3.mp49 Z" Z6 U1 A g$ c) W
课时113 ResNet实战-4.mp4' ^1 q% y* v/ Z6 @% D2 i6 G
6 D/ u: N2 {. ~ i
11.循环神经网络RNN
3 j5 R1 ], n* s$ [ G9 a% k课时114 序列表示方法-1.mp43 i) g9 t5 y; S1 p y0 v T
课时115 序列表示方法-2.mp4
1 f" s% H" L2 K1 h4 p( A2 ~6 S课时116 循环神经网络层-1.mp46 _ M; ?: f/ e; e. s$ x5 n1 f
课时117 循环神经网络层-2.mp42 I% s Z2 U0 D/ t. G/ ^& e8 x
课时118 RNNCell使用-1.mp44 p' m* v/ N$ V) a" {; l
课时119 RNNCell使用-2.mp4
/ i" N( l' o4 p+ z课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
5 l& w7 G! R$ x Y3 Q课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp40 Q+ y- U# `% l4 Z4 K4 |& h, w \
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp49 N/ @3 }6 n( i9 W; m \
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
* l2 D( y5 ]' ^2 f2 X课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
6 ]/ l; M/ F V* J; z: q课时126 LSTM-1.mp4
0 G5 C) K7 u+ X" n5 l0 N! `课时127 LSTM-2.mp4
) g/ O; Y* H) k4 B* b课时128 LSTM实战.mp4
' C, ^( q2 C/ j' r; i课时129 GRU原理与实战.mp4
$ a- e! u) [4 S/ K6 y' @
$ A# b! R3 D1 |+ q) e D8 p0 K12.自编码器Auto-Encoders
) Z7 m0 \5 w/ ]% k! E" _, R课时130 无监督学习.mp41 c' e3 ~1 s& J' [/ h
课时131 Auto-Encoders原理.mp4 v; D m3 @5 z% X
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
/ z" N$ ?( p( a( {课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
* R! G& t, B: o7 h9 O课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4! A% o0 S6 v& P/ u8 G# \
课时135 Reparameterization Trick.mp4+ ^' T6 s3 ^" U8 @- y* {0 Z
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
+ y9 a( a8 [7 }$ t- T3 B: o课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4; J- `8 t- R- { R9 N
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4; U- x- K8 x' Z, p
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
Q9 y7 z; Z; o8 H; Q7 z+ {1 f) |课时140 VAE实战-创建网络.mp4
# \+ ?0 j9 i3 l% C( \- F* E( T! i课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4/ |- e* [0 v9 \2 o' H9 a
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
( U E; |! C+ p) N. K8 d8 H6 V
2 Z9 b! {9 S! F; b13.对抗生成网络GAN
8 y. ], s# e1 `( |# R4 G课时143 数据的分布.mp4, K" Y! V. s! v' k
课时144 画家的成长历程.mp4
( a) e% n* W2 {$ J; z$ H课时145 GAN原理.mp44 F9 O( I$ B* w' X5 z# H3 X6 H
课时146 纳什均衡-D.mp48 c! E) Q1 C+ G% ~( I n
课时147 纳什均衡-G.mp4
" Q6 |+ J; d: I) w5 H7 Z课时148 JS散度的缺陷.mp4
4 R+ A2 c" j5 E& |课时149 EM距离.mp4
6 s. J& l, `) }2 k! @课时150 WGAN-GP原理.mp4% B6 f' @; y& v- C5 _* g' [
课时151 GAN实战-1.mp4
) a6 L C0 r" d7 x课时152 GAN实战-2.mp4
! g0 k! f# q, d3 W0 d$ P- ?课时153 GAN实战-3.mp4# ~ V0 f$ w( H
课时154 GAN实战-4.mp4
. @2 |: ~- q9 h5 S f' S- X0 @课时155 GAN实战-5.mp4
1 o6 [) K: n/ X' j. W$ z A; s课时156 GAN实战-6.mp4
6 i& Q4 j: g# m/ z0 ]0 u$ t课时157 WGAN实战-1.mp43 }5 N! f4 N9 A* c
课时158 WGAN实战-2.mp4
' f$ Z: N) @0 B# p# @" c4 p- }0 b8 a' U' T' {
14.【选看】人工智能发展简史
% T; M: d% W8 }$ C; j课时159 生物神经元结构.mp45 s6 T/ s7 n3 p" N" N
课时160 感知机的提出.mp4
, \, n; \- Y: x9 A9 G+ N4 |: Y6 S课时161 BP神经网络.mp45 O: T& I" w" b4 b& l& _. n7 x u
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4- _$ c: d3 K4 V M( b# y
课时163 人工智能低谷.mp4% e- W/ R5 c! A' r2 f. ?
课时164 深度学习的诞生.mp4
/ s+ j3 {( _+ y3 F' e" m" M课时165 深度学习的爆发.mp4
: G: `6 ?% \# Q& N
5 D+ ?8 w7 }5 G! B) D+ B15.【选看】Numpy实战BP神经网络0 F% i3 G4 c7 Q4 h+ Y) z" k
课时166 权值的表示.mp4
; N1 ?: Y" J4 }- U课时167 多层感知机的实现.mp4- t2 g4 T% O, H
课时168 BP神经网络前向传播.mp4$ M* O: X+ x2 f3 @# A5 |8 N; e
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
: ]) y) s) t9 P课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
8 D) W4 o" Y9 x; m% Z5 x5 ^- B课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
6 L7 |5 g5 g2 t, Q, m7 R课时172 多层感知机的训练.mp4( |# [4 y1 P" {2 o$ M9 n* \9 ^
课时173 多层感知机的测试.mp4# M* }5 i% p E. d0 T( N8 J
课时174 实战小结.mp4
4 m* c+ L0 F( u F2 p: W+ O$ N2 `深度学习与TF-PPT和代码.rar
: e' `: N8 C1 Y& f
; y" w3 T3 N9 U1 q+ m! Q( O# | E〖下载地址〗0 c) @8 A6 l5 j+ Z! Z, r
+ O: i5 U, P* m) l) d, M6 j
# H8 Q3 h$ x6 T7 ^+ y
6 ^/ J2 g7 l, n
% ]8 L0 Y! U4 [1 M8 v9 M$ q----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------' ]/ w# `! u: j& |4 [
& ~1 e! F4 _& O* L* i9 c: u S〖下载地址失效反馈〗
# u5 P+ e6 Y: o4 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
; L$ I. }/ C G; k/ i+ ~% o/ W- j0 f, G/ K ?
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8 R% X$ p3 ?* O
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
7 v( A; C) Q/ K. A) p! U+ A8 E; P5 o5 N) O( u
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