, @5 H; i5 ?8 q
〖课程介绍〗
. C1 W. `2 ?* `1 f. P7 G& S1. 通俗易懂，快速入门
1 ~' g5 B3 e. u6 ~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。; ?* a: r1 {. M& x9 p0 k g
2. 实用主导，简单高效4 {: D4 |& G7 @; u! h
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%。
+ }/ q" r0 W4 Q3. 案例为师，实战护航
, f6 l8 P( T, A& t- Y5 R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。& R C3 d8 W: n' u9 S
4. 持续更新，永久有效
( G4 m5 f; e7 A$ ]7 p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。: H) y: h" a% |: b6 Q6 l
. [" m, e( F3 F: k% T8 p8 z〖课程目录〗
% W! j- r* n' K" X- C+ D01.深度学习初见
: V0 b5 u; y. A课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
7 H8 W. c& `" B- _& t( T# X2 N课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
0 n/ V; h0 T/ z课时3 开发环境安装-1.mp4' W/ a2 }4 ]+ I$ \% M( y
课时4 开发环境安装-2.mp4+ R/ i# M3 q2 j; `. S9 ?
9 t( o# x5 p3 x! b02.【选看】开发环境全程实录: a3 M+ e" X2 D$ b
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4! s% g! F( @4 k# D- |" F
课时5 win10平台实录-1.mp4
& B8 G0 ^+ Y/ f. l7 Y课时6 win10平台实录-2.mp4
- m# }3 R7 m: l6 p: q课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
. Z# U& z6 h4 d# N0 w+ m课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
1 }; \+ b, ~" M7 y课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
: w; D/ s/ Q) n, X7 o2 U
* n2 k8 C- U: X03.回归问题
; {% t6 `- X* ]8 C! O4 i2 |, w课时11 线性回归-1.mp4
% c: p. D+ x) ]/ A K" ~' i9 m8 A课时12 线性回归-2.mp4, V' ~2 ?9 I6 b( g% g. c
课时13 回归问题实战-1.mp4
* D( G$ {" B: w7 ^课时14 回归问题实战-2.mp4
6 o7 o8 B5 d6 F6 G- G) u) v课时15 手写数字问题-1.mp4
3 C d' X+ H# V$ y4 ^3 I课时16 手写数字问题-2.mp4- k& O. W. S* B1 H9 x1 ]
课时17 手写数字问题-3.mp4/ O- H9 y" n3 q' ?
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
. x4 J$ n9 W8 H- S% ]课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
$ F& k, p- p3 e3 f/ ]! `9 [! y9 j* m3 f$ ~/ ^7 j. D+ p
04.Tensorflow 2基础操作
8 L3 t5 r2 h" w% Y! d, k$ B2 f课时20 tensorflow数据类型-1.mp44 `6 O3 Q& N6 x! l
课时21 tensorflow数据类型-2.mp44 ?" S! z2 ]$ B
课时22 创建Tensor-1.mp4) i; \: ~. G" K2 X
课时23 创建Tensor-2.mp4
^# E0 g* H) z9 D) u% ?& Q课时24 创建Tensor-3.mp4
+ f# A4 D' I1 J- V- R课时25 索引与切片-1.mp4# M7 A7 T- H& r6 W
课时26 索引与切片-2.mp4; g5 n; I0 j" I) A* @8 l6 i
课时27 索引与切片-3.mp4+ Z7 d5 Y6 ^7 ]5 r# ?
课时28 索引与切片-4.mp4# E7 ?. x1 C* K/ | _
课时29 索引与切片-5.mp4% A8 H1 E- Y& g$ f+ O9 b4 H
课时30 维度变换-1.mp4' a: z/ w9 ]$ y
课时31 维度变换-2.mp4# z& H- f. z- Y$ U' c
课时32 维度变换-3.mp4
1 k! U6 r, d O' _课时33 Broadcasting-1.mp4
: @' y9 p% h0 h" r$ m课时34 Broadcasting-2.mp4
: s' M6 g. o& P课时35 数学运算.mp4
. b" P) P& g9 d, B- r' N- q I {课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
4 r( X; }: Q. q. C6 C9 O课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
& A! w$ n5 s! a; ? M$ J# J! m# B课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4* v y0 `" i4 v8 R& ]& M
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4! d% S0 V S/ L- ?8 A1 B: T
* d9 @5 c% ]* W* x. I1 ]2 W9 C
05.tensorflow 2高阶操作* j9 B$ P9 I0 q. b& N/ i
课时40 合并与分割.mp4) _% |$ N4 q+ |; G9 `
课时41 数据统计.mp4
# p4 \6 `; D8 [8 s5 M& w& D* |课时42 张量排序-1.mp4
. Z& b8 M9 A6 s1 @5 V- T课时43 张量排序-2.mp4. f. C* `+ T; V& j3 L$ r
课时44 填充与复制.mp4
& Y" q; s. L2 d: M% ?; ~课时45 张量限幅-1.mp4% V7 u F: D! B7 d
课时46 张量限幅-2.mp4" Q& F% V. T$ U- R1 k
课时47 高阶操作-1.mp46 D" @, m O6 ]' g' ?& i- K: K
课时48 高阶操作-2.mp41 U2 U4 \" Z7 ]0 x, z& s3 h# b
: m O8 E! W1 t06 神经网络与全连接层
; M" K2 C" [+ y; J5 o& \+ k. B7 H) |& _课时49 数据加载-1.mp4& Z d: c8 g' n$ G$ r
课时50 数据加载-2.mp41 o$ f$ C/ v; Q2 B8 ?8 M* l
课时51 数据加载-3.mp4
& t1 c, R& l6 t- v* x( Q/ Q$ O课时52 测试（张量）实战.mp44 S: u* F! {2 t9 |0 d% E/ k. t
课时53 全连接层-1.mp4
+ [+ G7 Y3 W( t8 i% n: n课时54 全连接层-2.mp4
7 D3 h7 H' s1 q- `课时55 输出方式.mp4
0 c2 M" R) c" P }课时56 误差计算-1.mp4, a. g; J9 J: O4 x" M
课时57 误差计算-2.mp45 d- U$ C O( o
课时58 误差计算-3.mp4
9 @% O( L. E/ Y1 | G9 K8 ^, j
0 A2 y4 k: _7 N4 _1 {0 I9 A07 随机梯度下降
" z1 x5 b" A( ^- B' H& X% h, l: M课时59 梯度下降-简介-1.mp44 s) |/ i/ T4 H2 c* T6 @' p& R
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
; K/ s8 W" x: w* u8 i9 W课时61 常见函数的梯度.mp4
- ]# h' k3 X/ D( ?8 J) p课时62 激活函数及其梯度.mp4& M b+ n! l% u- C, I' o' u
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4/ O! r2 s. f( j% H
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
) S5 }& b+ o4 M课时65 单输出感知机梯度.mp4
: A! V! Q' W+ u$ X! v, u9 l课时66 多输出感知机梯度.mp4
8 w% I* b: G4 y2 u# _+ P. [6 E; W课时67 链式法则.mp4
3 }9 r! N7 ~' a/ f1 V课时68 反向传播算法-1.mp4/ P! `9 j. ?0 {/ J
课时69 反向传播算法-2.mp4
& D, z( t! H& [ b& l- Q2 F% M课时70 函数优化实战.mp48 L5 a2 k5 J4 f: M& D3 c
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
' ~5 j& B& {: k4 }2 C! {9 r4 T课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
7 m1 ~( z: {7 ?+ i# R课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
) K& k1 L1 C; W$ p; O' W课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
, e" x; P7 c7 n/ D3 ]' }9 Q课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
' @8 C& Q( u6 \' j1 ~& J
; O# K0 G& s$ e7 M9 M |1 F6 Y08.Keras高层接口# N# M& X/ j; a1 e% I3 _
课时76 Keras高层API-1.mp4
% ? a! a+ d2 n, T) \) T# h9 E& M6 T课时77 Keras高层API-2.mp4+ r2 _+ U: j# x1 b1 r: ?% ~
课时78 Keras高层API-3.mp4* w. E9 M1 l7 `8 _! @1 A- z
课时79 自定义层或网络-1.mp4) `% j- a* u/ |' f
课时80 自定义层或网络-2.mp4! j0 M C. H4 s$ A/ B* k5 T
课时81 模型保存与加载.mp4
# k( |! _" q* X5 R" ~, n, x' i课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp41 b+ m" n2 `3 \$ |$ y1 p' Y
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4. \+ [& T9 |( h. @9 O* U5 e
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
/ W3 j) @ l4 u1 _( |# d% @, \" N/ h% f
09.过拟合
# j: I1 s7 N! t6 I7 |5 ~9 X/ O$ y f课时85 过拟合与欠拟合.mp49 _3 T# p$ U$ l1 Q+ ?& Y
课时86 交叉验证-1.mp4
1 u! X. }, e, ~; c, P0 {+ r) w/ `课时87 交叉验证-2.mp4
3 z r. w0 Z* A" ~+ [! F: o课时88 regulation.mp42 M1 H% Z8 L/ ~ x) u0 x T
课时89 动量与学习率.mp44 ^$ l* k9 x7 C4 w7 r
课时90 early stopping和dropout.mp46 j r# q+ {" F7 O9 m2 P7 [
课时91 什么是卷积-1.mp4
7 K+ L( l/ f: p8 j课时92 什么是卷积-2.mp4
6 ?& l1 L8 e6 p7 ~; n: ~课时93 什么是卷积-3.mp4
3 k7 j; r+ t( a" `4 I课时94 什么是卷积-4.mp42 S# a. k) L- H4 O9 o
课时95 卷积神经网络-1.mp4! ^7 E2 p0 V; Q6 z0 ~* @
课时96 卷积神经网络-2.mp4( b& y5 f& \' v0 L8 g
课时97 卷积神经网络-3.mp4
: a" m# |# G Q* E) R# \* s* x% e课时98 卷积神经网络-4.mp4+ F; s% G. j* ]7 ?. j1 Z i
课时99 池化与采样.mp4. F5 q4 }' f6 b
- J% v3 v% D9 Q' |% {
10.卷积神经网络+ X/ |. m: \ n2 h, H: Z) W
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp42 x5 z+ O: u3 _
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
) R+ G2 X3 ]" ]6 M" [课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4" `; Y3 j- g+ f1 D/ v8 Y% ~; }
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
7 {6 h7 Y! @4 }" o课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4- o# |0 T) U6 u3 C* k
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4. J- N! r: M2 B7 T2 E+ a4 e
课时106 BatchNorm.mp4& ~0 x5 @1 X2 z' g3 t- n
课时107 BatchNorm-2.mp4( p0 G1 h3 E% w+ y3 j0 ]
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
. ?8 q0 n- H& O" W N' @0 z2 M# @课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
) k9 I6 r. z5 }! }课时110 ResNet实战-1.mp4' a$ G M$ o @- V4 m. \
课时111 ResNet实战-2.mp4. v2 k$ @' Q1 Q% n$ \
课时112 ResNet实战-3.mp4
, U& Y# x6 H2 u1 Q$ Q. ^课时113 ResNet实战-4.mp4
8 }4 r: [. L7 W: j( k, x2 l
- _& k$ C8 Q- W$ W3 `8 J11.循环神经网络RNN0 y/ L4 M( c+ S7 @* V
课时114 序列表示方法-1.mp4 }! T8 W: f$ |
课时115 序列表示方法-2.mp4/ c# Z4 Q1 ]% B3 d, V( M* d
课时116 循环神经网络层-1.mp4' A9 B- x# [" K) @1 k1 _8 F
课时117 循环神经网络层-2.mp4
w9 \4 l# ^! X o+ e( s课时118 RNNCell使用-1.mp4. h$ [* \# L* l4 |/ \- w' P; ]
课时119 RNNCell使用-2.mp4* W+ G# ?+ o% y1 G4 N C
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
. O; ]5 _1 j* V$ J1 {9 z/ u课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
6 [ Q* _+ ]. [$ P5 P$ w7 T课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp44 D7 x+ ~( n3 i9 z+ R
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4' t5 M4 @* r- r3 Z9 @) Q- x) K' M
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
7 V/ ~) m. a/ b; y$ J- Y" j5 e课时126 LSTM-1.mp40 b z- L3 N. F' b
课时127 LSTM-2.mp45 Q; C& @0 V7 S9 e/ I
课时128 LSTM实战.mp4) T4 X$ w; L9 S) `8 }: ~' P
课时129 GRU原理与实战.mp4' E; `0 n, n( Z+ A/ v \
0 J) p9 @; K: @
12.自编码器Auto-Encoders1 Q0 @8 b; E( I- x8 Q0 q2 s
课时130 无监督学习.mp4
0 z" V$ ~' F( B" ^课时131 Auto-Encoders原理.mp4& t0 s4 {% k! t$ x- t/ k
课时132 Auto-Encoders变种.mp4. d. r: w5 A/ s9 s' {4 Z, M
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4# G- N) e& ]8 h% i8 F( v0 }7 F
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp46 r9 w" W- ^; s9 \1 _! u4 }+ J$ ^3 P; `
课时135 Reparameterization Trick.mp4% ? I4 u. m! }' ^# a6 E, s
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp42 J$ s6 c; h! E/ A% [. V! S- ~* ^
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
4 e7 S8 p! ^5 w$ P- j4 g4 n0 Z课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
1 v K/ x' g( i: ~0 P课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4) C! }* ?" z i' |
课时140 VAE实战-创建网络.mp43 a5 k# s. d. O" r8 F
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
7 b- J6 @. \* K: z5 d& ^0 k课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
^1 M% T. U4 r7 Z% A( v! x7 Q1 I; c% J$ m) l
13.对抗生成网络GAN. G5 v- {+ }; P0 z3 V$ p4 E
课时143 数据的分布.mp42 N& B3 x2 n# C# k
课时144 画家的成长历程.mp4
' a+ F7 y$ S+ o* m3 @; u! Y课时145 GAN原理.mp4
. L* r8 O5 ~- Z: A' `课时146 纳什均衡-D.mp4
! V7 C" W# l+ y9 M1 S) b: F5 G课时147 纳什均衡-G.mp4
1 R" n3 F3 a( A0 O课时148 JS散度的缺陷.mp4
- a$ }- P/ B6 }& T7 @( [课时149 EM距离.mp4
6 {/ S1 C% u) E/ d2 |2 B课时150 WGAN-GP原理.mp4" B2 l* {$ f3 h1 j0 U2 B
课时151 GAN实战-1.mp4
5 @ }( z" t; D课时152 GAN实战-2.mp4
* l5 l* k6 K: U) e4 p课时153 GAN实战-3.mp4
6 C$ d; N: `0 I! `3 |0 l3 p课时154 GAN实战-4.mp42 ~0 ]% t% h3 [8 p
课时155 GAN实战-5.mp4* X* ~% r! H# @1 P4 U4 z, w& K {
课时156 GAN实战-6.mp4$ o. k" W% @$ O
课时157 WGAN实战-1.mp4
% @% x, p/ k0 R" C9 Q# y" ?3 N课时158 WGAN实战-2.mp4% k- h1 P1 S* a# Y$ E$ [
N5 |/ c- L$ w7 j& G14.【选看】人工智能发展简史
( R; y2 r: r; P4 u" G1 B' E. S( \, R课时159 生物神经元结构.mp41 Y: d' _0 _% r( ^4 l: |! V) E; J. G) w# M
课时160 感知机的提出.mp4+ E. d: [8 u$ W
课时161 BP神经网络.mp4
0 l' g: X# Z7 J4 @% o. L' V课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
5 O8 N9 | r% ?6 m6 \7 Y) A课时163 人工智能低谷.mp47 S8 ~5 m1 \7 K* C
课时164 深度学习的诞生.mp4
* a' ^8 Y5 l0 A! X! R) U: S* k' b/ I$ t课时165 深度学习的爆发.mp4# O9 A; b+ C Z8 F# @
" b a$ t5 d5 e* R9 w6 u15.【选看】Numpy实战BP神经网络; ?" L- y" k, H: E
课时166 权值的表示.mp4- E* F @# ^3 k
课时167 多层感知机的实现.mp4
# h5 ~6 `0 ^4 f$ Q# M课时168 BP神经网络前向传播.mp4
7 u( M0 I0 |4 H) q课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4, C4 J) d/ w: M m( R: Q+ p
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
( S U6 U& g/ @- R- I2 A) Z5 D: j课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
! U* t' L3 U# v) ^1 |7 _课时172 多层感知机的训练.mp4
3 y; w/ Z4 b& q7 @- D5 e5 W) s5 a4 M课时173 多层感知机的测试.mp4
2 X2 l0 s) z0 W+ A课时174 实战小结.mp4
9 s, g. k8 |. B8 T3 K. L5 P深度学习与TF-PPT和代码.rar' o0 M/ |# K% ]" e, p( a1 i
3 r2 G* i, H) a. r" J! w- c( N〖下载地址〗
9 p( K7 V2 [, w, v6 h1 {* a
. k+ X/ V. Y5 D1 Z( Q0 J7 F y7 e6 u4 I0 R
. E( m9 D' Z" t h1 o
8 v$ h0 m' F% L* w# j2 x
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------9 n$ U, {* c% Y
) b2 a4 f6 C& d' l+ z
〖下载地址失效反馈〗) \6 f+ r5 f' V
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
5 l! ]9 }! g7 {# m" V8 k+ N" f: x/ y+ V( \8 Z1 I4 @$ G
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' b4 T+ [5 T: D( M6 V* o" @+ s! D2 F. A) m" S3 O( E
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
# J ^+ X; {: {& B* ?. N7 ~0 I4 V* m& R5 i% f' R2 w
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