6 p t- D3 u1 Y# n: ~6 P% n, m4 d
〖课程介绍〗
6 B+ r0 u7 P" S( t) H1. 通俗易懂，快速入门 w. a. |( z9 {
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。4 n, @/ ?. A1 E9 w
2. 实用主导，简单高效0 p/ t: \6 A* H% O8 X; W* \4 r; \7 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%。+ {( U) G) [* N+ A( y! W+ |
3. 案例为师，实战护航- f0 t1 E7 B: t9 N+ [+ s i
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。) X$ \3 k( N a! w
4. 持续更新，永久有效" m% w- z: a& T8 v
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。
; C( t, F" e' U7 F6 h5 X
* o( |) N+ ]% d, |4 E8 @〖课程目录〗
' G \4 p# s: g$ {$ w01.深度学习初见
2 E$ m' J# o6 I; X$ k% y课时1 深度学习框架介绍-1.mp4- B# `4 s5 ]; k( r: }% }
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
: b8 M+ o( P* c8 N# r课时3 开发环境安装-1.mp4- H0 E4 c; u- U9 A; Z
课时4 开发环境安装-2.mp4$ ^9 | W! f2 l. d# i
! V- R9 N5 w7 S/ {
02.【选看】开发环境全程实录
" _ ~( q+ C/ l0 p4 R7 ^课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
$ C7 t' |8 |1 a. m7 S9 |5 a课时5 win10平台实录-1.mp4; b( B1 T+ G2 E) K& z% v3 S' _
课时6 win10平台实录-2.mp47 f" y" ^$ y6 b% W
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
/ Z" @& }( l( b课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
, k$ [. M8 l F* O' }9 ]课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
5 c, }5 ]6 z9 x' N. b
+ g d; X7 ]* D# T03.回归问题
- e$ r9 {' g5 i* P" Z( ?4 ~( c课时11 线性回归-1.mp4
5 C, T8 o& T% n) H课时12 线性回归-2.mp4
& a/ M o s$ f; g5 a# I5 P课时13 回归问题实战-1.mp4, I+ b4 B. m! A3 z, d8 ^
课时14 回归问题实战-2.mp4( V5 j( Y" c. r
课时15 手写数字问题-1.mp4& h( ?3 u9 P, N4 y6 O0 C
课时16 手写数字问题-2.mp4
: V4 U7 b; E& I6 l* V课时17 手写数字问题-3.mp4
* }/ H2 Q" i- k {$ ?- X" X课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
3 K2 H& j. I- j& p课时19 手写数字问题初体验-2.mp4& V( v$ x, g1 ^2 d
8 g) Q0 n) U) J9 I1 I04.Tensorflow 2基础操作
9 A3 B$ v; }: d( O& @课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
9 Z9 l. J- `& T/ q. a2 e课时21 tensorflow数据类型-2.mp4$ v9 t0 ]$ p. i1 n, R( W
课时22 创建Tensor-1.mp4
- ]* a p p8 |& \课时23 创建Tensor-2.mp42 b! K- e0 \" D6 w) P
课时24 创建Tensor-3.mp4
% g! c; h0 q+ i: I: P! K( t8 k课时25 索引与切片-1.mp4
1 Y7 x! q; w7 L* O) [! P8 m. T课时26 索引与切片-2.mp45 |2 f/ ?* w, A3 }$ o5 ]- g% J
课时27 索引与切片-3.mp4- h5 H/ t" i! T, N; T- f( W+ n5 \
课时28 索引与切片-4.mp4
8 G: T# T, D( W4 F# Y4 m6 e5 s# o5 g课时29 索引与切片-5.mp4
0 S8 { c0 h9 j1 K, h课时30 维度变换-1.mp4
1 c% }* k# [, N5 k; y5 j0 b课时31 维度变换-2.mp4. i7 \' ^3 z+ c- E4 x8 k
课时32 维度变换-3.mp4% S" V B2 [2 i1 t8 q
课时33 Broadcasting-1.mp4( z2 `) s9 c3 y
课时34 Broadcasting-2.mp4% ^% P+ s* p3 }
课时35 数学运算.mp44 u% u& [0 X( j2 o
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
( ]- i1 D$ E, Z$ c课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
; b/ ~$ r, C* c1 t课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp41 t& m& l1 k* _# D
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4( j( q8 Y L J/ l
% H1 ] s, p1 C! _/ d
05.tensorflow 2高阶操作. ^ ^& y1 I' V ?/ n+ j% z
课时40 合并与分割.mp4
% t* C$ q3 Z H( t$ v; V课时41 数据统计.mp4, b/ f" Y! S- [( w
课时42 张量排序-1.mp4" Z& S# E7 p6 B$ Y/ R# V
课时43 张量排序-2.mp4: M: [: \, |+ A3 ?) `# p/ q' v
课时44 填充与复制.mp4
- u/ Q$ ~4 y; O% j Y% R5 D课时45 张量限幅-1.mp4! U; U5 S w1 T; Y7 r: H+ P' _1 e) y
课时46 张量限幅-2.mp4
4 e7 p/ U( K, n6 ~: s' {9 |, K课时47 高阶操作-1.mp40 y9 i. c& x1 s) G( c+ r0 m$ E7 S
课时48 高阶操作-2.mp46 H' [' z: B; |! ^0 s
^3 d4 A# T6 P. p, l+ t4 @06 神经网络与全连接层. I$ h4 n( w* h1 I! T" O' S
课时49 数据加载-1.mp4
- j/ |8 f- z4 V. l! j4 [1 I课时50 数据加载-2.mp4) o, M1 q& y/ P, Z9 T) K
课时51 数据加载-3.mp4
) g' [$ f; a" Q( N% r; p5 B课时52 测试（张量）实战.mp4
. d& X9 s6 K0 g. M, A' A课时53 全连接层-1.mp4
0 S- i, U5 C( F- X, @课时54 全连接层-2.mp4, U& ~, ~0 Y% \
课时55 输出方式.mp4
* ^8 b, M) @; z. @课时56 误差计算-1.mp4, k5 S1 M1 }9 Q( D4 |
课时57 误差计算-2.mp4) l4 r. T0 R# m2 Z# m& H
课时58 误差计算-3.mp43 u; O( G) ^: Q1 }2 x0 x
5 N+ u& e Q1 ?2 B7 v" m07 随机梯度下降4 s% U( P1 @/ S2 Y' {2 Q8 k
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
r. l F" N/ L" `课时60 梯度下降-简介-2.mp44 ~* L( I+ {$ C7 T! x' E8 @
课时61 常见函数的梯度.mp4 a8 B7 ^3 w# C" a
课时62 激活函数及其梯度.mp4
* ?% @5 ^( P8 l* K课时63 损失函数及其梯度-1.mp4" l% }6 C9 |% N4 O
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4& i6 v0 p7 k9 K% R5 C# z
课时65 单输出感知机梯度.mp46 I- c/ i, b7 L* F4 N1 C
课时66 多输出感知机梯度.mp4; Y% } r% u) p8 V$ i
课时67 链式法则.mp4
) X2 L v9 K/ ?8 R课时68 反向传播算法-1.mp49 @7 u j, p$ V! z
课时69 反向传播算法-2.mp4
9 e; E7 L! L# V7 ?! w+ S课时70 函数优化实战.mp4
' p' a) \1 `3 J5 ^6 J课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4" z: A d( U! x0 c
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
+ o9 J" Y; l7 F& n p3 H; e6 C课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4& S |8 a% c0 H
课时74 TensorBoard可视化-1.mp46 x% T( T0 f' z( Z* T5 n+ ]' Z( }2 [
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
7 N- E. M& i( P. G% W' Z, P- |' S( p8 y C- V/ E2 j- e' y4 i5 }
08.Keras高层接口3 F* F0 R7 M5 ~$ K1 m$ e, N- w
课时76 Keras高层API-1.mp41 N' J9 U8 Z+ D/ z @
课时77 Keras高层API-2.mp4& B; H. N0 j" R' Y1 U q
课时78 Keras高层API-3.mp4
9 Z$ P7 ]& e5 [# ]课时79 自定义层或网络-1.mp4
: Q0 r! c* o! H8 ?# l2 `课时80 自定义层或网络-2.mp4
* O) h7 c) m; `0 s! L! }( e课时81 模型保存与加载.mp44 p! v5 N3 O4 z8 A0 B
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4$ B7 G3 Q# D/ Y3 O1 w
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp48 w% Y: S+ E* j' K+ q: H: b
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4' r5 ~' [: \2 n! {8 W
2 p9 i$ t" P/ ~09.过拟合
! w& k- x; ]( w- R$ L9 s' U$ g课时85 过拟合与欠拟合.mp4! N/ f T% C! L# c9 Z: r
课时86 交叉验证-1.mp4
) ?+ y; O7 a. L$ T' o课时87 交叉验证-2.mp4
% _1 j+ {/ r$ F. {9 g课时88 regulation.mp4* q6 E6 G3 S- o" \" C7 c
课时89 动量与学习率.mp4
, ^8 v- Z& b7 ^% c2 w X# g' b& z; I) v课时90 early stopping和dropout.mp4
9 s. \' d8 I7 F; `; H) L! A课时91 什么是卷积-1.mp40 \# U7 d/ n2 e0 @; r" C
课时92 什么是卷积-2.mp4/ l4 [1 @- R9 c4 ]! X% F* ^, Y3 `
课时93 什么是卷积-3.mp4 W* V! r/ K0 z4 X
课时94 什么是卷积-4.mp4+ i: z; R; G# P+ z" ` J/ M
课时95 卷积神经网络-1.mp4) @" g6 E2 I+ h' r, h
课时96 卷积神经网络-2.mp4 ^ _% `0 s4 [
课时97 卷积神经网络-3.mp46 n9 \5 K0 \9 {6 @+ B5 x( R* p8 O
课时98 卷积神经网络-4.mp48 N- y L- j+ y+ C8 L( j
课时99 池化与采样.mp4" P+ G0 \1 q) m& L
. F# z- M/ T. T. Y10.卷积神经网络0 x( x/ C1 H. [2 I: s& L5 \
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
4 O- j* O1 M/ K1 O课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4* `' |1 e: @% o6 [4 a, J
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
- M* g! |% {3 B4 Q( H! }! \& C课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp48 Z3 Y9 d4 w; i3 `# ?# V# b7 h
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp49 U- ? C( j7 W4 W5 H
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp40 k. |8 b7 l5 W: L" Z% U# C
课时106 BatchNorm.mp40 j" ?8 r$ p; u3 g5 @, x" L
课时107 BatchNorm-2.mp4
/ U& g! r0 i' U1 C& \% y# |课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
, n4 d% H+ _0 B) _课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp44 d) |+ I4 K( N& i
课时110 ResNet实战-1.mp4' } K& q4 i* |% G5 d, ~) R
课时111 ResNet实战-2.mp46 y' Y) j8 W1 C# k+ t
课时112 ResNet实战-3.mp42 B. u9 O3 H' _% `
课时113 ResNet实战-4.mp4
! V7 M: V, B4 H. q& `/ n4 T% A$ @" U; T+ E: r
11.循环神经网络RNN
, S5 W; ?; ?: |课时114 序列表示方法-1.mp4
* W2 V2 j' c' M! f0 U4 D课时115 序列表示方法-2.mp4
. N7 {: a c# b( I i+ R+ H课时116 循环神经网络层-1.mp4% A! f6 h8 ~9 C
课时117 循环神经网络层-2.mp4
) |/ K; N2 i3 i; e; e' }/ `6 ]( Q课时118 RNNCell使用-1.mp4
/ F9 A! q/ w1 S: Z课时119 RNNCell使用-2.mp4. [2 p: U/ y, i
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4' Z8 A3 Z' W6 z1 |
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4( W( x8 G$ R$ E' I* h0 o$ I
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp44 W/ U! d1 k1 x2 W2 @
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4+ S" H+ t6 u/ e7 e) p: _
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4% w: B% h5 g$ k5 r) s! }
课时126 LSTM-1.mp4
6 j! j' V# M0 A+ l' P课时127 LSTM-2.mp4
) z$ @; P, f; P- H" Y课时128 LSTM实战.mp4. M# e! k2 R- ]9 q4 H9 R7 h$ r
课时129 GRU原理与实战.mp4! g4 P4 x E( u) k# ^7 x( w4 t
k, F# W5 e* n( g( x
12.自编码器Auto-Encoders
5 G6 f5 T) ?& z) l1 n* D- S8 n课时130 无监督学习.mp4
) y4 ?: w) {2 i" }* @课时131 Auto-Encoders原理.mp40 g* Y2 m/ V4 [, A: P
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
2 ?! |& N* u( R0 m4 O5 m# L M6 r课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
+ C1 H6 v3 u% I! s8 Z$ l/ N2 g课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4& i) i+ W2 d+ i, Q
课时135 Reparameterization Trick.mp4
5 O. A1 G# ]2 Y课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp41 @9 {6 S* J% f- D+ D
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
" ]2 t( _ j: b0 P& q课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4- q3 T l/ @+ w- B6 t9 O
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp49 @( M" k# r, H
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
2 W7 \2 [* ^6 P( g) ~课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4% A9 V% k; y' q9 B' {3 O' L; b1 m
课时142 VAE实战-训练与测试.mp43 w+ X9 G$ _- z' v) U
9 N7 W- }4 F' L& b0 k13.对抗生成网络GAN
/ {7 m* P& d t: D1 L5 q7 w课时143 数据的分布.mp4/ o' \. S" U. b m `& y; u7 N
课时144 画家的成长历程.mp4" E* F" |0 {! {) q1 M1 O
课时145 GAN原理.mp45 Z/ Z2 Q5 S/ ]- m9 q% o K& z
课时146 纳什均衡-D.mp4
q" Q! L4 m, M2 o课时147 纳什均衡-G.mp4
8 [. d. U% P' t( `课时148 JS散度的缺陷.mp4
' c. [7 N6 R J% z课时149 EM距离.mp4
4 i8 I$ p* \4 s课时150 WGAN-GP原理.mp4
! X+ v- w b+ d* k& a& w+ {# }- O课时151 GAN实战-1.mp4, V/ `8 K9 e% D/ i
课时152 GAN实战-2.mp4$ P6 W* a+ T% p# z& ?
课时153 GAN实战-3.mp47 U1 \0 k Y" J
课时154 GAN实战-4.mp4
/ r( E" z. N7 N课时155 GAN实战-5.mp4% F+ v- w4 ~! T5 G, H, U
课时156 GAN实战-6.mp46 v* B+ H b! C
课时157 WGAN实战-1.mp4, I# k# | F1 [# X- V
课时158 WGAN实战-2.mp4. O9 P5 v3 B7 O6 ^1 ^, h# u2 B: s0 m
; q( I6 l- @9 [
14.【选看】人工智能发展简史
( v3 n: T- D, z7 z课时159 生物神经元结构.mp4" j6 }8 m! Q0 k
课时160 感知机的提出.mp4
" h! `9 o: }7 X, V) Y5 C6 S, ~, l课时161 BP神经网络.mp48 O) o: U3 ]! q- o7 `3 M8 F G
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
' @$ m' @7 S0 o& }. A课时163 人工智能低谷.mp4- ]& H9 w- M, X6 c1 Y0 d/ W
课时164 深度学习的诞生.mp4 S$ {' g4 U6 Y2 ~. N4 c
课时165 深度学习的爆发.mp4
, f/ Z) f( k: H+ F5 ?. r5 K( K9 K2 j& N& K$ y. W/ ^0 \7 _
15.【选看】Numpy实战BP神经网络6 `: t" T, r" C% h$ H. v
课时166 权值的表示.mp4
. e. O4 ~3 y1 a$ D/ F( J. i课时167 多层感知机的实现.mp4
$ Z3 g4 ^# F! |9 }课时168 BP神经网络前向传播.mp4
8 B; P3 d1 _3 X }! _' l课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4+ p3 ?) b9 f7 t( L5 f. b
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
+ K" g9 [9 t! P+ Z5 S课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
/ z5 q, [2 M0 C" V, ~课时172 多层感知机的训练.mp4+ n! r0 v+ F+ A; |
课时173 多层感知机的测试.mp48 O! |: Z" l7 Q9 X! Q3 r, I2 b
课时174 实战小结.mp4
4 ~3 ?- X( n1 J* p深度学习与TF-PPT和代码.rar7 y! a( u# z$ S2 W8 F- w4 { p0 C
, b# [0 K% x6 z7 Z! a0 i6 N! \
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3 }: K& X ]2 b5 M/ f7 o l% E) ?( _6 ?8 O7 T
6 c7 G$ c6 f. V# A$ B! g5 k9 }/ b
4 ~# Y! E G+ P9 C, B1 z# N) {% p; R7 [
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/ a3 A: q0 X: E& R
〖下载地址失效反馈〗9 u" r; W9 l1 ?+ C. T- e* A
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8 I C- }6 d/ N) Y4 }1 O/ p* o3 ]
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