深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
/ o$ i  u! k* K4 \: H1. 通俗易懂，快速入门
" `: ]' p( C6 L- k" m+ }' n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。
2. 实用主导，简单高效
3 |/ w9 P5 @  }0 p. I" [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 g6 p- S" ]. R& j3. 案例为师，实战护航
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。
4. 持续更新，永久有效
+ d; g1 [5 T2 M5 q) 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。
7 l9 Q: f: O- ^0 b! n6 d
〖课程目录〗
& p3 j9 Z% e, F1 V1 N01.深度学习初见
' j0 g1 J2 m! m3 \8 H5 ]课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
4 I: c, v8 v: h( Z课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
7 o4 F, N3 a' u! T4 {0 w5 k0 ?' z2 j
02.【选看】开发环境全程实录
3 B  F* e# q0 h( S' u  G+ p6 b/ o课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
( U/ [  ?7 O8 _" w7 X5 i0 d+ L课时6 win10平台实录-2.mp4
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
/ C/ x2 X. T! i$ k* \5 U  i. Q课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
5 F7 o) N  Z1 b7 e8 ?课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

03.回归问题
$ `4 Z! _! m' t' ?课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
: _% ^* b, K. N6 E3 |1 p& a4 ?" Q课时13 回归问题实战-1.mp4
9 P/ p  j+ N" j) h5 a! B) L" f课时14 回归问题实战-2.mp4
" O0 ~/ k+ F, P  N, x6 `5 h课时15 手写数字问题-1.mp4
( L( C7 A- S3 T- k$ m! D( u课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
, ]. k  M# f# l3 m5 |课时19 手写数字问题初体验-2.mp4

8 d( ?5 t7 o1 H+ q+ n04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
- z) O& G1 L  A- M' w4 g4 b课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
9 g$ d; l1 @4 G" F7 _3 C课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
课时25 索引与切片-1.mp4
5 a) Z# J6 }9 {% W! Q, a- Y课时26 索引与切片-2.mp4
1 X# L+ U& E: b5 @# S$ S5 _; I$ X7 _课时27 索引与切片-3.mp4
课时28 索引与切片-4.mp4
6 J! r; {4 ^' d* S课时29 索引与切片-5.mp4
) ^' I$ B5 E3 y8 q! a课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
, e# S* D% S9 J" A, o4 x课时33 Broadcasting-1.mp4
  b! z; \% n2 Z" a7 Z课时34 Broadcasting-2.mp4
: b! q% p# I/ ?4 v: S课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
8 t. `' j2 P1 D课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
+ w  Q5 ~; ]+ U& P( S8 D! S
  V5 }. ~9 f( j05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
1 z) M3 V$ I* b* P$ d& _* B  J课时41 数据统计.mp4
( O6 O" G/ u% N1 g) u( L$ G$ v5 f5 v课时42 张量排序-1.mp4
5 v, T! a% H% M/ Z( z课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
6 q2 V7 Q" r' X: s0 I' b. i课时45 张量限幅-1.mp4
) h- z! z% y" W5 y课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
, d% I8 S$ M  F7 ]; A' T$ O. |课时48 高阶操作-2.mp4

3 t: r/ h! a1 _/ R) n1 n4 |+ T  M06 神经网络与全连接层
- i" ?! O# j, Q- }课时49 数据加载-1.mp4
3 x9 @  w( k) p% n3 @; B' w课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
- F/ C1 P- f( ?- |0 W8 @4 [" M6 N课时52 测试（张量）实战.mp4
' S# w) N" J9 l* b& O; ]$ H课时53 全连接层-1.mp4
8 `+ [3 p. r, k. ^$ l课时54 全连接层-2.mp4
& x$ b( j5 p4 d5 i课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
6 K2 E3 q2 D2 c$ ~% i# s课时58 误差计算-3.mp4

& L) ~# P7 b% U; d6 z9 g. O% s: Q07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
, H/ ?0 A" J4 w9 ^/ A6 x! Y8 B课时61 常见函数的梯度.mp4
7 n# U2 [8 G  _! n) Q  N. F课时62 激活函数及其梯度.mp4
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
+ C/ u! T; ~# s4 \6 B! [2 @课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
$ T5 |- z) ~9 Y7 e1 {- L9 w8 [课时65 单输出感知机梯度.mp4
课时66 多输出感知机梯度.mp4
2 B) I8 P5 r" k5 O课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
( Y& \/ U" w  h, b& q8 ^0 H$ a( D6 K课时70 函数优化实战.mp4
! C) ?1 u. S3 ?4 x7 O课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
0 {. [/ _: j/ c5 a8 r课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
( q) t) X6 |  ]课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
7 y$ Z& I4 I) x0 c6 l课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

08.Keras高层接口
/ \7 A( _: b3 U0 B0 i# V* j4 z$ F课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
课时79 自定义层或网络-1.mp4
课时80 自定义层或网络-2.mp4
- J. ?! |! ^( s: ~! [; T+ d4 e课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
/ l- q+ C( Z# s课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4

09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
$ ~$ E. ~! L7 l; |( {/ K课时86 交叉验证-1.mp4
% {! y* g3 P/ H% G! B! L& M; w. l7 K课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
" r9 w9 d8 C3 U1 `2 m1 Y* M课时89 动量与学习率.mp4
& G! `! U) V+ O( t课时90 early stopping和dropout.mp4
课时91 什么是卷积-1.mp4
课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
9 s" k: J7 {+ e, n课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
4 ^: y2 d: a+ f4 |, v" Y课时96 卷积神经网络-2.mp4
* z. D5 }- A( K8 M7 g* ^5 l课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
: b" z1 O3 X$ c7 ^! `) z: ]课时99 池化与采样.mp4
+ C" a3 y8 a# T+ p
10.卷积神经网络
" S! Q$ p/ F; `课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
  x6 V, U7 @( m! |) l  E# _课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
+ w+ T, S& D: A课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
9 p0 c& v, i3 `. W! E" O' v9 b课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
课时106 BatchNorm.mp4
+ }  c# }" ?) h& V7 h2 F9 q课时107 BatchNorm-2.mp4
" _; T: i/ [# ], D5 j- u7 b) q课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
+ U3 \2 E# w+ Q; m课时110 ResNet实战-1.mp4
: S0 a6 \" X4 t2 d6 j7 N课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
课时113 ResNet实战-4.mp4

11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
7 `/ e) g  F) A; i) e7 S* p课时115 序列表示方法-2.mp4
$ o0 W% M* b! P! C课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
! [9 |. h0 K+ ^: ]7 Y, J% v课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
3 V  U7 D8 J1 t- d, m: h6 _1 a1 s课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
1 W, _; b2 p% c课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
! e7 N  {1 [5 v" C( h课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
# O8 v2 C& n) y课时127 LSTM-2.mp4
  A- J! l4 s) |课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
) Z, J8 `2 ~* S$ u* v% A! j
3 e) S2 \' ?$ Q# j) \12.自编码器Auto-Encoders
/ E! d2 `, e# R2 Q) J0 X课时130 无监督学习.mp4
! @: {. F+ S% f课时131 Auto-Encoders原理.mp4
- z) _: E# m8 t/ J课时132 Auto-Encoders变种.mp4
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
0 T5 \- v# O0 p5 s: x课时135 Reparameterization Trick.mp4
5 Z7 {) K  j4 b! j课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
6 D" V8 d) y! s$ }7 {& B课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
; ~2 `6 p0 `2 l, W课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
$ g, a; U6 j' l. }1 O* G课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

13.对抗生成网络GAN
- Q. K) N7 Q- Q: d9 x课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
课时146 纳什均衡-D.mp4
$ D6 g4 _( `. _课时147 纳什均衡-G.mp4
7 b3 w6 W2 v% t4 G课时148 JS散度的缺陷.mp4
4 K4 }% k' P  V3 D6 m8 a' p- F课时149 EM距离.mp4
+ ~* Q" G+ q, h3 j6 q+ q+ q课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
/ p0 z( K- N$ c2 A/ d& H课时152 GAN实战-2.mp4
* I' B. k& i) [课时153 GAN实战-3.mp4
6 P2 N, D4 M6 K/ H课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
9 R$ ?; q8 x+ e2 j) D课时157 WGAN实战-1.mp4
9 C. W& O% w% r6 P+ j% G8 Y5 X课时158 WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史
课时159 生物神经元结构.mp4
5 r5 H- U4 t9 F( p/ i课时160 感知机的提出.mp4
5 m: @0 Z5 B( k9 l- ~课时161 BP神经网络.mp4
3 l& {% _: Z/ C% E  v1 M课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
0 ?8 u2 [) R$ B. m/ n课时163 人工智能低谷.mp4
$ ?' s5 V9 O9 V& h2 U6 l; F3 Z课时164 深度学习的诞生.mp4
4 d- W) t% D, b( |' T  @9 p6 x课时165 深度学习的爆发.mp4

3 |, N3 x; I4 @7 A8 U( Y" a) {! y- V15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
5 e0 `( ^- Z; }课时167 多层感知机的实现.mp4
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
- D! K/ I. e6 g% {! L9 ~* ~课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
课时172 多层感知机的训练.mp4
* B$ r, y! j$ G9 A& i1 m7 s+ i课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
3 q* `7 f: d2 s, s深度学习与TF-PPT和代码.rar
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, Z. q) R3 C( lmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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