5 Q& c: D0 X& m% B〖课程介绍〗$ p* S; u$ }* N
1. 通俗易懂，快速入门% \, r s" |9 P3 B
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* o' Y/ ~) h$ @. Q# @2 |+ Y: Z4 t
2. 实用主导，简单高效
# Q; E; p& t7 i' i' v9 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%。' R$ s s2 z; J, i3 v( H/ T9 r. }* Z
3. 案例为师，实战护航- ^$ |- }" W9 U% G' J8 v; [
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。
6 L& F3 v$ x1 @9 y {4. 持续更新，永久有效% @, Z, o* S& l. c; Q
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。
m T. g/ M, h1 H8 E1 B( x
* g7 ^! \" y( S) U: q〖课程目录〗7 r8 j U) S0 q
01.深度学习初见; A1 u1 B% Y2 R. e4 I1 z
课时1 深度学习框架介绍-1.mp47 D" l9 E V- l7 I
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
& N& A% V, Y0 }1 q: B) t8 p课时3 开发环境安装-1.mp4( ^+ x3 v( b- v& z
课时4 开发环境安装-2.mp4
& `/ F8 j. q4 `- t1 ]" N: o5 L" A4 ?4 _2 s$ ^
02.【选看】开发环境全程实录
& L0 a& F! F' {1 b3 X5 Z1 h, t" T3 A课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4$ J, c/ W; d& }$ D! N. J
课时5 win10平台实录-1.mp4: k# r' G( M t+ a
课时6 win10平台实录-2.mp47 q% n9 f ?% r; ~; G
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
3 b @& I$ ], c9 T J课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4) [0 ~# T1 i9 m- k$ C+ H, R9 E
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
% S z1 m* f' w. ~5 Y% M
6 i( V4 G, Y, \% A" o( {) }' ?03.回归问题
! @4 g4 U0 T3 |, B; w9 M课时11 线性回归-1.mp4
6 ]5 e1 K. u* g1 h" g+ Y课时12 线性回归-2.mp4
! i) \* g$ c3 [4 n课时13 回归问题实战-1.mp4
- ^) K0 p2 Q& K; J1 s! s( p课时14 回归问题实战-2.mp4
. ]% {; g' v i课时15 手写数字问题-1.mp4
" V! ]2 s. D$ X0 X( D课时16 手写数字问题-2.mp4
: u- d4 k2 j* U# v" b( |5 e课时17 手写数字问题-3.mp48 e9 u+ o, C# L! z! V
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4! H' L# e, o% v+ j
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
: r6 @1 k8 _% K3 h
1 h& t5 ]6 c: k4 }+ F0 K( e* r3 c: [04.Tensorflow 2基础操作( X4 [, J7 E/ u
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4/ [$ X0 K7 i7 e: q4 e
课时21 tensorflow数据类型-2.mp43 Z5 A( d9 W# I& Y$ s$ `% ]4 s
课时22 创建Tensor-1.mp4( I# C6 d, E" s% b+ s: ~ }
课时23 创建Tensor-2.mp4, ~3 Y) k, V+ I! M
课时24 创建Tensor-3.mp4: ?( Y( T& E$ F
课时25 索引与切片-1.mp4
, h0 `* x4 L3 [# r, V8 K课时26 索引与切片-2.mp46 `) J; Z) B5 }9 \
课时27 索引与切片-3.mp4/ @# j6 a4 a% T1 Y' X1 U3 \
课时28 索引与切片-4.mp4
* Q& S0 U* H* I7 \0 X% `课时29 索引与切片-5.mp4# K# ~% Y) u; `+ a, I7 s7 h
课时30 维度变换-1.mp45 C w' r8 w ?5 o* q8 B4 B
课时31 维度变换-2.mp4
2 {; S. x: V& v2 ^/ p7 J课时32 维度变换-3.mp4
, q0 v r- g/ V. R课时33 Broadcasting-1.mp4
+ ~. Q9 H+ a: Y0 G9 Y* R2 o! Y课时34 Broadcasting-2.mp4- f1 @' A6 [3 G) g! [
课时35 数学运算.mp4% v$ c& F- Y8 P [8 q! X
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp41 m+ v9 Y/ p0 ^+ F5 k
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4! u- t( p- Q \$ m7 Q3 k
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
/ j! T7 A/ ^* a+ }课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4' E2 P* G4 t4 u
1 ~/ P, Q( P( ^" {/ h05.tensorflow 2高阶操作
9 s! T) M+ Y& q& V( K课时40 合并与分割.mp4
- W! }1 @; y# V9 f1 L6 H2 S课时41 数据统计.mp4
8 O8 b' o0 x4 ^. `课时42 张量排序-1.mp4" g6 ^8 g$ }; u
课时43 张量排序-2.mp4 M5 H4 t3 @$ T; ~/ y
课时44 填充与复制.mp4
( A( ^, F' M. X- g( l+ m课时45 张量限幅-1.mp44 P/ M2 q( x z) h& ] @7 F
课时46 张量限幅-2.mp4
( U8 |6 D, b' t+ S! u# n* j课时47 高阶操作-1.mp4. a; c" O' y2 A1 l/ H
课时48 高阶操作-2.mp4
1 d2 R4 I& N, `* r2 g& t6 Y/ D4 n5 {! {) ]
06 神经网络与全连接层9 ]3 X9 D6 N5 g0 g: i& d$ Q
课时49 数据加载-1.mp46 F ~) t# o" s/ w
课时50 数据加载-2.mp4; D; `+ L$ X D$ P, b% m8 e
课时51 数据加载-3.mp4$ m( \3 s) \+ q( z6 i
课时52 测试（张量）实战.mp40 F9 h2 }# C9 Q; o, a
课时53 全连接层-1.mp4
0 A, ?0 l* q2 _; `2 i, k课时54 全连接层-2.mp4 S+ P3 m. t" C5 {+ ]7 t
课时55 输出方式.mp4
1 u7 `% K/ i; G2 h6 s6 V4 {课时56 误差计算-1.mp4) W! m& {5 \% _7 X8 S
课时57 误差计算-2.mp4- R3 w8 a7 A0 @( w2 b
课时58 误差计算-3.mp4
5 H8 J- s4 K0 P. `8 e- y4 H$ S8 ]2 n0 j3 e: {. @8 J
07 随机梯度下降/ N! y. j0 s7 E W8 j' b; i
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
& \9 ^% b. J$ |5 t6 E课时60 梯度下降-简介-2.mp4
& w$ F" u4 Q: s课时61 常见函数的梯度.mp4
0 [ Z# y& K, i/ O: D0 o# ^课时62 激活函数及其梯度.mp41 i( x$ \7 O! K7 A4 p
课时63 损失函数及其梯度-1.mp41 x& M% G: A; y/ E9 ]
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4% J S2 k) H! M5 j V
课时65 单输出感知机梯度.mp4; I8 H/ a4 R/ }! E+ C0 w% f
课时66 多输出感知机梯度.mp4! W" l4 u* V; _( ~1 ~
课时67 链式法则.mp4
( B7 }0 J+ |: ]课时68 反向传播算法-1.mp4( x! e# w* u; u7 K1 @
课时69 反向传播算法-2.mp4
+ u1 F& }$ q7 F5 V; S- u/ }课时70 函数优化实战.mp45 H1 v' V, j: h4 c5 A f9 ?. U
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp49 l; G/ c; W/ f. v. t$ h8 V% W
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4$ O& u( ], T% _8 n: W N. Q
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
+ S i: n6 A9 R7 x. t3 a: w课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
) O8 l+ ^+ `9 Z6 S2 s4 g1 P2 l5 y课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
' O( S# z' Y# @: S
2 S. Q" i& p7 W8 S# Y% D" B) o9 T08.Keras高层接口0 t6 h: `# ~1 v3 f" v" x
课时76 Keras高层API-1.mp4/ [ u. ~, ]2 n4 J
课时77 Keras高层API-2.mp4
0 a+ p$ T; A' w/ R( d课时78 Keras高层API-3.mp4; P! j' w O( V
课时79 自定义层或网络-1.mp4
4 Y/ k' `7 o+ W7 _课时80 自定义层或网络-2.mp4
% V/ v' @' @; W3 c5 {$ L0 w7 y. g课时81 模型保存与加载.mp4
8 z1 S. h. [* Q" C0 s6 Y7 z课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
3 I3 X w8 j& }# G6 e+ x& B% q9 Z课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
" w0 e; Q: d" ~, R* {1 ~, _5 a8 }) B课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
4 \' i& ]# G7 f$ y3 l( b( c( m8 N6 N3 }8 ^2 L1 l
09.过拟合8 \2 e6 s- p- x3 d: h, h
课时85 过拟合与欠拟合.mp4' U$ `6 j! c9 I& z2 H
课时86 交叉验证-1.mp47 c: k2 V, ~4 a5 w& Y
课时87 交叉验证-2.mp4
6 P6 f6 ^; D o9 x; h: c9 D课时88 regulation.mp4
0 b# P4 R; n6 b0 e! J% O' d# h课时89 动量与学习率.mp4' U0 X9 m& L- L
课时90 early stopping和dropout.mp4( j5 E' V5 V4 s, m$ l
课时91 什么是卷积-1.mp4) F( D: u) N8 G) D- G# I
课时92 什么是卷积-2.mp4
0 k) ?7 ]4 @# q9 }# {! Z课时93 什么是卷积-3.mp42 W$ B7 E+ L! S5 i
课时94 什么是卷积-4.mp4* @' V9 V# i9 i* ]3 }$ p; k# B
课时95 卷积神经网络-1.mp49 X& N8 V) A' @! q! {
课时96 卷积神经网络-2.mp4
& t% P4 Z& w- M0 Y1 \4 l9 E7 `课时97 卷积神经网络-3.mp4! t8 d; m. T( K1 |7 `# v
课时98 卷积神经网络-4.mp4- @$ l2 s2 \3 n
课时99 池化与采样.mp4
3 N+ \5 p4 f1 G, Q: J
/ m9 y1 P6 S/ W3 V' M0 |" D3 l10.卷积神经网络
) H1 [. ?' \) j) _; P0 [- _课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp45 I( }1 ^9 J: Q6 V4 m
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp43 { X6 u0 z0 H
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
3 h' g# D+ c+ X% c课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4) b2 ~- Z8 I* ?: Y
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
+ ~0 Z* L0 Q( k课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
8 x: q* e' ~3 F. w# O: ^: ^- m课时106 BatchNorm.mp4
5 a2 ?1 |2 C( ~1 S课时107 BatchNorm-2.mp4- x0 K2 b! M8 R0 Q4 s
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
3 k. K2 }' y) r2 s课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4( y3 V4 S0 h1 a: n5 `0 W
课时110 ResNet实战-1.mp49 q8 X; k1 B, ~
课时111 ResNet实战-2.mp4/ p, o* ^8 r# L0 T) \# e
课时112 ResNet实战-3.mp4
- g( F! O7 O% t6 m/ `9 R5 t课时113 ResNet实战-4.mp4
2 M. \* _& `8 h3 a
. ?$ H+ R" K; d+ w* C/ ?11.循环神经网络RNN
- K* A) @! T7 v2 h/ T h! ^课时114 序列表示方法-1.mp4, r4 }4 m- l' [$ L, b) K f
课时115 序列表示方法-2.mp4
6 [ E* w7 c' z& S课时116 循环神经网络层-1.mp4
; }" H+ G4 M0 K7 k- H1 O课时117 循环神经网络层-2.mp4
& P: i# M L3 d3 ~课时118 RNNCell使用-1.mp4
- G- P, `& O' S/ W6 D& k课时119 RNNCell使用-2.mp4
+ I* A, N1 D. A/ C# F. {课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
: R9 {- I$ \! O w2 T! ?课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4& |" j: f8 v1 y0 e3 P! X+ E
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4$ q g, h5 A& r8 b" ?! o
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4* G I/ ], o I5 I) |, u7 X
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
0 j. x4 `1 ]# ?$ H. P$ n% W课时126 LSTM-1.mp4) w2 l; s ~: O$ C
课时127 LSTM-2.mp4
4 u: e5 N+ B# _' j8 m% c) M. K课时128 LSTM实战.mp4
3 N3 _* R( r* Z5 V4 _课时129 GRU原理与实战.mp4
6 T V5 t% w- J8 d. X2 D, x( W4 i( [2 [3 X
12.自编码器Auto-Encoders
& k, l, w* a5 G+ C5 C: ]; g课时130 无监督学习.mp4
: I( `6 a7 ^4 K" j4 x+ D课时131 Auto-Encoders原理.mp4# l6 I5 F8 f3 ]( r$ b
课时132 Auto-Encoders变种.mp42 c* r: A4 |+ X, m" z4 j
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp48 z7 T. e" u& y+ s) g
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp47 O: j7 Z7 B0 d; s* H
课时135 Reparameterization Trick.mp4! u6 T9 {( {8 `# \/ M3 ~6 Z8 q
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4" X' { n) E E: i: l
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
* s0 e& m2 i' _7 H3 _* e课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4& |) u" w( a1 A1 f+ r, j
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4 y. u7 f( N& j
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
1 K$ N3 ~, ]' F/ q9 K8 U+ [: S课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
4 A# b, u( U) G3 b* _( U课时142 VAE实战-训练与测试.mp4+ B. o5 ?5 }+ P* Q
- K7 e7 w6 @, N, G9 P4 C9 F5 P13.对抗生成网络GAN, x) e, t \2 X m# U
课时143 数据的分布.mp4) W1 @4 \& X1 Z6 {
课时144 画家的成长历程.mp4. G& [6 n% t) Q/ S+ Q j% e! W
课时145 GAN原理.mp4" D* _/ C8 N+ [2 C" o0 |
课时146 纳什均衡-D.mp4
% [# r" J& ]# Q课时147 纳什均衡-G.mp44 Y2 n" W: R: j& a3 C
课时148 JS散度的缺陷.mp4. Q: }5 a, P f: H8 Q# C
课时149 EM距离.mp4
* V, A. g" {/ m. z. m$ N课时150 WGAN-GP原理.mp45 {2 M/ ~, Y& z# l Z6 m5 H
课时151 GAN实战-1.mp4
: `/ y/ d' K: S+ |3 X4 L课时152 GAN实战-2.mp48 m$ |/ B% F; m( G4 j
课时153 GAN实战-3.mp4; D# V/ U8 m3 o* o9 ]$ k
课时154 GAN实战-4.mp4
$ l. `5 y5 R" s$ J; k; {课时155 GAN实战-5.mp46 Y/ F5 b" r) D$ p$ ^3 g$ U" B& g9 }' G
课时156 GAN实战-6.mp4
8 f( a" y" g# `* g* u3 j课时157 WGAN实战-1.mp4: F# j3 U: h; S. T1 A2 y
课时158 WGAN实战-2.mp4; M1 k C& X9 T2 x$ n
7 S& y9 q* v& R14.【选看】人工智能发展简史
- M! K4 A& P2 x& b2 u9 K课时159 生物神经元结构.mp4
- W) Z% @! V. b' X课时160 感知机的提出.mp4: Q4 Y: W# b# n* f
课时161 BP神经网络.mp4
8 T, P, l5 e4 R; F7 I# e课时162 CNN和LSTM的发明.mp44 G; l3 a7 _) R, O5 b
课时163 人工智能低谷.mp4
7 p1 {% O4 Z: d! s& z课时164 深度学习的诞生.mp45 [$ r- l# i! R/ D
课时165 深度学习的爆发.mp4
4 n) \" _) Q% E2 y
; w( V3 r1 y- {1 w2 l& g# J15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. J2 A3 I% d: d. |" H课时166 权值的表示.mp4
, r1 j" _ H* c( S课时167 多层感知机的实现.mp4$ K2 z3 R ?7 C! ]4 c+ ]6 ^( d3 ]
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
+ y) P' S7 l6 ?2 i" ?2 Q1 j# `8 K7 x课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4+ r1 M0 u' j% K
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4& v" K( V5 x! d/ I; ^% I m" v
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp44 [: Y& b$ W4 ?; m5 q$ ~
课时172 多层感知机的训练.mp4
A$ K; O6 ^* F3 C$ K- R课时173 多层感知机的测试.mp42 c3 V: `7 A) E9 P" f% z0 F
课时174 实战小结.mp4
* j+ b& o) z1 }3 r' M深度学习与TF-PPT和代码.rar
7 `4 k2 \. R! }% ~3 j$ z% |& T( F: a Y" |2 e* L
〖下载地址〗
( d3 v4 R8 e1 Z+ W/ r Y! {5 Y2 u C5 V
! e& z3 r2 x& w; z: U2 J- {" D' `: P Q( U2 U# i: S: b: ^
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----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------* [ s5 s# n7 e# J( w: J
9 h1 @4 }2 U( E" `4 O! I〖下载地址失效反馈〗
: s6 x8 G) Q1 |- K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; ]. W4 ^; t! ?5 q6 x$ h
( }" N5 B! i9 _2 u6 K
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1 g0 _; p1 f& e9 |7 w# S1 U/ A: _& t, H7 s
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。( S" X. u0 n$ _# s1 S) I
& j7 d% ]( W T1 j! P c3 t) |- E; d/ n: v
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