4 a/ z: _9 O% q) N# O. F〖课程介绍〗7 i2 w! F8 ~& I7 e( f# v
1. 通俗易懂，快速入门6 h3 H* `6 i) }/ F, G8 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。: e) s& U* C! J2 p* }
2. 实用主导，简单高效
, S2 B2 H, r& {8 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%。3 x; D C% l( Y# q/ E$ m
3. 案例为师，实战护航, |5 |, w+ J1 W
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。: a/ P' H) j3 M0 H/ I; t& S' [
4. 持续更新，永久有效
9 \8 y& b% s8 ?* c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。
% j* O5 A* t: T5 u8 j4 W0 v: B; E; t2 ^$ n Y+ X
〖课程目录〗; \- \/ _/ P- l, F) g
01.深度学习初见
& ~0 z' P8 E a课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
1 ]0 l+ `# i& D0 P4 ~课时2 深度学习框架介绍-2.mp4% W, o: n* W8 ^* d6 a/ v
课时3 开发环境安装-1.mp4" {) l4 [5 ^* u; K# j- g+ R
课时4 开发环境安装-2.mp4
1 `2 ]" S3 V. G- p6 `: d; v3 `, C5 w) H1 J4 [/ E
02.【选看】开发环境全程实录
/ X# q8 U& W% A# b9 U% v课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4' G, C( b' ?$ `. s* j
课时5 win10平台实录-1.mp43 Y4 s; k+ d2 Y- c% U" x. N4 x
课时6 win10平台实录-2.mp4
( v* r3 I6 t$ B课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4, D3 f: K! S0 s; B. m! x4 S
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
2 I" D, I/ o. U) Z2 S9 F课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
1 p' H3 {; Y& H) h( p6 z$ Z/ N5 I, U+ F& J8 o9 b
03.回归问题
& A$ C" |/ B' I$ p课时11 线性回归-1.mp4
7 ]7 d5 p: N% n+ D' C$ n3 d课时12 线性回归-2.mp4# E6 I4 T& r, Z2 X- i
课时13 回归问题实战-1.mp4
' y1 a; i7 N M( T课时14 回归问题实战-2.mp4
, t, w4 m1 ]- ?6 c" w" g课时15 手写数字问题-1.mp4$ ~% U- {" `9 S1 N, A& ?
课时16 手写数字问题-2.mp41 C# _( d+ q% J) p/ A
课时17 手写数字问题-3.mp4
8 s# I! P( _; o7 K课时18 手写数字问题初体验-1.mp4/ q' @1 A0 ?( S/ `
课时19 手写数字问题初体验-2.mp48 O0 u& d( J) o5 ` ?
4 j9 x6 ]- @/ [9 h
04.Tensorflow 2基础操作
3 p8 d1 C3 h3 D课时20 tensorflow数据类型-1.mp4% C0 F \+ k8 i0 i
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4* Q7 ` Z: I7 u2 }. F
课时22 创建Tensor-1.mp4
" H( ^* b7 W) T/ U2 Z课时23 创建Tensor-2.mp4
8 _9 C) V' P1 i" Y# k- ~. ?+ r. J课时24 创建Tensor-3.mp4: ]+ a, E% X+ a+ N/ ~( j. d
课时25 索引与切片-1.mp4
2 L; Y q; U7 C/ U: R) o! Q课时26 索引与切片-2.mp40 O: B, E9 e/ M* m. I7 d# u" ]
课时27 索引与切片-3.mp4% y8 M0 P/ i$ \7 t# s8 R
课时28 索引与切片-4.mp4$ `. ~9 q3 ]1 F8 E
课时29 索引与切片-5.mp4
7 B+ K% I5 ]! B$ ~5 Q: o; H课时30 维度变换-1.mp4: s) B. T( X' O% E1 T: K: E
课时31 维度变换-2.mp4$ g1 W# j& O L/ _, r" X5 ]
课时32 维度变换-3.mp4# q9 ?6 K( d: a
课时33 Broadcasting-1.mp4
7 b" _) B9 L2 p: ]0 \& v8 Y课时34 Broadcasting-2.mp4! [2 ?7 H5 L4 w" v
课时35 数学运算.mp4/ r" ^, n, c+ v& V0 ~2 T
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
+ R# o- U( c# h课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
, o C! ~8 d+ X o; q& O6 ^; J课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
$ S' u" S1 b5 j+ b课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
0 H9 h# l# h' ]$ h: B) a* Z: Y8 G( e7 K5 U2 W' o0 F, }
05.tensorflow 2高阶操作
0 f/ A" H3 G; U8 Y6 p" v7 p课时40 合并与分割.mp4
. W5 F! W) L9 e D* @- {课时41 数据统计.mp4
9 I6 |) e# C, O课时42 张量排序-1.mp4' v# H( [7 o% ^7 ~' E ^
课时43 张量排序-2.mp4( \" }" \& T1 C; P/ |' e5 p
课时44 填充与复制.mp4! v1 c7 Y+ a9 L
课时45 张量限幅-1.mp4
7 r! G+ J1 x. p课时46 张量限幅-2.mp4. b* h# w$ T, r, [& \8 {
课时47 高阶操作-1.mp40 m0 [% p& P1 O5 W2 P' x: S5 `
课时48 高阶操作-2.mp4
u4 l2 }" k5 ^5 J8 Y0 H2 o, q; a
, G; e2 j( F# ~# u06 神经网络与全连接层
7 @0 Y5 S7 C2 H0 ?课时49 数据加载-1.mp4
- e, s% k/ o; K1 m0 m: l课时50 数据加载-2.mp4
9 u8 ]$ V' c- ?; [, A课时51 数据加载-3.mp4
0 Y# w: \$ s( c+ S3 u课时52 测试（张量）实战.mp4
* k# e' k( P0 E: P* U# Q课时53 全连接层-1.mp4; q, x# _1 s5 Q$ x6 h
课时54 全连接层-2.mp4: v2 e) g$ ^ m
课时55 输出方式.mp40 [: K4 n/ ?' Q. q) i
课时56 误差计算-1.mp4
) c& }, l) { E; b" h9 T9 ]. ]课时57 误差计算-2.mp4
+ u5 M6 F( ?" O* f课时58 误差计算-3.mp4
. p' l9 \: {) L4 r! N$ ~ b( _4 G9 K) k# L. F6 d
07 随机梯度下降
( |+ ]1 ~0 u/ X) C+ [7 G课时59 梯度下降-简介-1.mp4
! l( U: F) p' P6 N6 p4 X0 b课时60 梯度下降-简介-2.mp4
" o! b9 Z0 l6 p: o5 \5 r课时61 常见函数的梯度.mp4
$ d- k8 f; d+ I& @: C( B3 K( k课时62 激活函数及其梯度.mp49 n$ b/ Q& ^' `
课时63 损失函数及其梯度-1.mp40 x& z# @( Z* f/ y( e9 E: y
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
]! w0 p3 e$ s1 ~# h2 k课时65 单输出感知机梯度.mp4
* ]/ H" G% b) c" k K课时66 多输出感知机梯度.mp4
& c8 y" t* q) v9 A课时67 链式法则.mp44 u' c+ J( }0 m
课时68 反向传播算法-1.mp4& @, A! Q' \. p3 ?( k( G
课时69 反向传播算法-2.mp4
- Y* A( A3 N2 x( j. B" T, i. g课时70 函数优化实战.mp4
- M7 |" I4 [1 x c8 e# s课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4! G6 I5 L& L. K4 n
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
+ p" j. K) l, K0 L; d* C; d课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4# k" e! ~! g" `% E+ Z& S: U1 M' R
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
6 V* M3 l+ S# u; f( Y! L课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
& `& m( N% m; T( M1 R
5 }% [, D7 X, E; X9 ], G. _' L08.Keras高层接口6 r+ Q( m) H: P7 [; }
课时76 Keras高层API-1.mp4
4 ~% j3 l% n0 X6 o% P* M {$ A' n课时77 Keras高层API-2.mp4' B3 _2 E Z! h {, s8 q8 P
课时78 Keras高层API-3.mp4. s9 \# T+ m8 v# j! u- A$ [. V) e* L
课时79 自定义层或网络-1.mp4
3 `, r% t2 u5 z* f0 K! _课时80 自定义层或网络-2.mp4
3 F7 u$ U3 j9 C" i课时81 模型保存与加载.mp4
2 O5 l1 [2 e! I* S2 G; q1 C课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
( |! ?8 m0 n! y; u$ ^课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp48 @" R( \/ H$ |' n/ m+ z& ~
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
" a4 P0 ]- S e8 j L! f$ d/ { g
09.过拟合2 o. l' O6 m Z
课时85 过拟合与欠拟合.mp4# M1 E& }( m5 \4 |
课时86 交叉验证-1.mp4
. i9 M0 |# t$ ~# |% h课时87 交叉验证-2.mp4
2 k! J x2 X2 ?) b4 a课时88 regulation.mp40 A0 r2 b0 E/ A% _
课时89 动量与学习率.mp4
; p7 j% A0 N; V+ W! e! A课时90 early stopping和dropout.mp4
5 |) I5 K/ f% h) Z; i6 C% h# ~课时91 什么是卷积-1.mp4
; P7 n/ ? [ u. r1 X7 S. |. R课时92 什么是卷积-2.mp4
( s- U& Q" y/ f6 P; a3 ^, _+ a" c课时93 什么是卷积-3.mp4
$ H" T* f6 S5 m' p2 I9 Q课时94 什么是卷积-4.mp4
8 g. Q5 z/ u! \课时95 卷积神经网络-1.mp4
. O( Z" A3 b. q( |课时96 卷积神经网络-2.mp4
+ p _8 g! f" n% Z课时97 卷积神经网络-3.mp4 E1 h2 R4 I+ K. k7 U
课时98 卷积神经网络-4.mp4# V$ T) i2 r2 Z$ J( L w) ?
课时99 池化与采样.mp4
% n: }9 {! U# t6 t) ~; F/ G. z- y; z0 C
10.卷积神经网络9 t8 H2 V4 g6 L$ e. r
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
7 b: F, a0 a# \- { `8 @! o课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4; k8 _; x1 D& x! O$ k! h
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4* g7 L# ]7 }) `
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
% n- S9 n% `. ?) ^4 a- o% M课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp49 ~; ~2 i4 o: I! r! j3 W2 |; g
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
3 M7 W/ W! q6 g: j3 L; v. X% h) r课时106 BatchNorm.mp4! f: i. X$ y8 |6 g* A2 Q4 X s
课时107 BatchNorm-2.mp4: m4 i( l; ?+ K( _7 D
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
, [, m2 x; P9 P: x2 ]5 H% U6 T课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
F6 \; g6 n8 a }2 I5 L课时110 ResNet实战-1.mp4
. C* i0 `% Y- _9 C% R. p+ E课时111 ResNet实战-2.mp4
2 D- A" H8 D% V3 q; z" ^' C课时112 ResNet实战-3.mp4
7 l6 S0 ^* s+ ~5 d% L课时113 ResNet实战-4.mp46 O4 ?8 s6 v& K0 A
- r1 q& C' R F1 ?* h11.循环神经网络RNN+ [8 W& w( [* d8 _- p* M: J
课时114 序列表示方法-1.mp4& j& k) }1 @' t$ j* ?+ x* h& c6 ^$ e/ @
课时115 序列表示方法-2.mp4" u5 u; g; Z1 M9 S( h5 }. G" ^
课时116 循环神经网络层-1.mp4
8 g% C3 p! R; T Q9 k% l6 V; ]# T课时117 循环神经网络层-2.mp4" n; n C5 ?. q
课时118 RNNCell使用-1.mp4
2 `/ e/ [; B; f* G课时119 RNNCell使用-2.mp4
! T$ ?% w8 F6 b9 J& e5 s) H课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4+ Y& ?# t' v% c! y* Q6 S4 Q
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
2 {+ j( t3 \3 p N课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
; Y" u3 s: {" I- g3 a H课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4; i% z" @: g1 K- j! |1 w! p
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
8 N/ `) J3 u0 y9 {3 Y课时126 LSTM-1.mp44 V& q: j$ ^! \% u! ]4 w$ ~, x% ]) g$ m
课时127 LSTM-2.mp48 Q3 F( `8 G5 B6 n2 A4 o
课时128 LSTM实战.mp4
- Y6 i$ y, `# u0 {: q e课时129 GRU原理与实战.mp40 a' |" ]/ d1 [: C
, E, z1 f: b Q12.自编码器Auto-Encoders9 H) Q9 D+ E- I6 O9 I# ~
课时130 无监督学习.mp4
4 R3 w! Y$ A2 p4 v1 s课时131 Auto-Encoders原理.mp4
5 G' Z- _7 \ X" {8 d$ ?' A4 }课时132 Auto-Encoders变种.mp4
. o1 ^8 R3 W' {& [课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp43 K F& w% \4 a$ e/ s7 [- k6 N
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp40 j/ k. ^+ [5 ^$ F5 F' ]
课时135 Reparameterization Trick.mp4
4 W9 h( Y/ y+ s* s课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp40 _1 X6 k1 t/ H+ T! L) U
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
% K3 k1 l- a+ D7 R& x( p% t课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp46 ~3 Q) L! b1 \' }- Q( ~
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
& c p! S1 v, c# {: e课时140 VAE实战-创建网络.mp4
4 K5 h4 h2 D; R1 W4 v+ C课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4# H$ C& Y l) ^9 I6 I
课时142 VAE实战-训练与测试.mp48 r) [8 z% E- i& W
9 s, m& M2 |2 D( r' Z* _13.对抗生成网络GAN
& U' F& d" c/ c/ k4 d9 r1 o( T, p课时143 数据的分布.mp4
- E# d- Y' S# Z0 |8 v课时144 画家的成长历程.mp4
f7 ?" ~, m, X- n8 C课时145 GAN原理.mp4
' v# q5 r7 u1 r1 J7 ]7 K课时146 纳什均衡-D.mp4
6 r6 P$ F7 y7 e+ E. `+ |+ H" G+ h课时147 纳什均衡-G.mp4# [( e/ M( H/ f, d8 u {
课时148 JS散度的缺陷.mp45 ]: K' a# n2 S# ~8 l# j* Q
课时149 EM距离.mp4
/ u; p/ q6 b, ` j% ]课时150 WGAN-GP原理.mp4; E* x [; ~5 H# f$ Q6 b# f1 z
课时151 GAN实战-1.mp4
: s- R" ]2 d* v- O课时152 GAN实战-2.mp4& v# Y s; ]7 l& ]/ W! O6 ~
课时153 GAN实战-3.mp4 o+ N- x4 [. R* P) K3 {
课时154 GAN实战-4.mp4
. b* E D" U/ P0 x e h; A课时155 GAN实战-5.mp4
# b8 o* O* Z6 X0 `' o& T课时156 GAN实战-6.mp4
* r8 v f( Q z$ I课时157 WGAN实战-1.mp4
; L- i7 H8 u( X$ z( q/ a# [/ A# q+ `课时158 WGAN实战-2.mp4
" m* n$ G% H; z# t- X+ H* [$ p
$ z6 n+ b4 x# |3 v& ~14.【选看】人工智能发展简史, K0 @6 N- E ~- k
课时159 生物神经元结构.mp4
' O3 V$ a/ Y0 M9 A2 c课时160 感知机的提出.mp4
' z$ x0 X$ P7 d" |课时161 BP神经网络.mp4
. y8 A3 U& W9 x6 G! Q9 g- E) ^课时162 CNN和LSTM的发明.mp4' u; N9 }5 K/ ?" p
课时163 人工智能低谷.mp4' {. @3 ?: I' J3 l3 e( x9 A) }
课时164 深度学习的诞生.mp4
: q0 V* t5 n, e6 Y! m$ S# i' `! y, i8 L课时165 深度学习的爆发.mp4
- w- N1 S) m \- @3 v7 E4 m4 C3 C) I8 S- t( J) A8 X/ F! n u
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
7 g3 n; g% Y8 |4 L课时166 权值的表示.mp4
) }" v* w, X/ W1 S' d( X6 P, J$ A8 \课时167 多层感知机的实现.mp4
9 }2 d: C$ z4 l( p, w; `课时168 BP神经网络前向传播.mp4' z$ R _9 T8 ~9 Z
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
1 G, n/ X/ E# [/ p课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
/ G4 ?+ R/ M9 ?: @课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4# O4 C$ E6 F) X/ ~; w k
课时172 多层感知机的训练.mp4
# y( m$ G- |+ P课时173 多层感知机的测试.mp4
5 t, h$ V2 \# n0 b课时174 实战小结.mp4
F. l- i3 H) E. x深度学习与TF-PPT和代码.rar
H2 L$ s( b5 W6 Z' k
0 H2 a0 J7 v* w: V( v) w$ j- i( k! W〖下载地址〗
2 m9 P8 r! [) X% `! g3 u2 h' s6 s$ j% ~0 k% Z) i
5 j: M' o4 z. g# X% o
, N- g- B2 a( ^$ h6 ^5 u# t" U/ B5 l, V6 k, T" t
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------" t/ I0 o0 b) d( I" d
4 v8 X$ r" _ i" U, O6 Y8 v〖下载地址失效反馈〗+ l& {: H4 A) t4 N
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.com3 c: h* E/ V, q4 w4 T' M
* H' B/ e( G. {8 {. m/ M; N$ s+ t
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
# ?" P* V$ L \全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
- W/ l! ^6 N* k7 R" g: f) j; y7 Z3 k) x
〖客服24小时咨询〗* x8 g( q0 a, [2 J5 N1 l0 Y+ l
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
2 L3 h2 t6 |" D& ]+ F& w% \8 q7 @
4 j6 _+ [7 F3 I( n9 S3 e" m, ]* U+ O3 c% I6 n" o4 {! \! K4 t% D* v
|
[复制链接]
