% W. s% h2 ~& {( ~( l〖课程介绍〗# W: b! D1 Z* h% W
1. 通俗易懂，快速入门- w* o7 ~ k7 h+ P7 Q" z9 f I
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。# s) D* I1 _9 B$ K1 ~
2. 实用主导，简单高效$ i' ]6 y5 p/ X9 g
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%。
" P" P2 o$ h9 ^$ N8 x/ o3. 案例为师，实战护航
( \+ x, w8 W6 E/ t# ` I5 K1 U* q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。
}( m; p% S' n$ {- y# T( g* ?# \4. 持续更新，永久有效5 |; x9 Y& S7 G6 \' K% e
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。
1 F7 ]& Q* n2 u1 B& g; w( N, D% `1 E% ~. z
〖课程目录〗( E2 P7 o2 D7 x6 |5 y( Q
01.深度学习初见
3 K- |8 l" @1 D: L3 P/ S, f. ]6 X课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
; B- a7 f! N4 O! O1 m课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
1 l% C5 C2 ?9 ~/ @1 X" p5 C课时3 开发环境安装-1.mp49 K3 a; T: y V" s2 l9 L
课时4 开发环境安装-2.mp4* B0 A( P, ~. t) U+ V# f
! m* k; V3 l) c/ U3 Q8 f02.【选看】开发环境全程实录4 K& V" V/ h4 ~ j/ S
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
( S4 [ _1 _; J6 L5 x' e课时5 win10平台实录-1.mp4* g+ w( I$ @: J' q3 I
课时6 win10平台实录-2.mp4
* w$ ~! m$ d9 I# W课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
' u" l) p* t J/ S# b% A2 F4 [, |* U课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
: E& y! ]4 t+ \; E% Q课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
9 Y1 G" r" P" `, D+ c3 O( i
% v6 ?$ B8 B- v6 I7 p( p03.回归问题/ k9 X C; Q6 R3 ^1 X) I, a5 ^
课时11 线性回归-1.mp45 n- l, E7 X9 P5 {- T4 h
课时12 线性回归-2.mp41 k; q4 u! [8 z
课时13 回归问题实战-1.mp4! J G/ U9 O7 g! C2 R' ?( }
课时14 回归问题实战-2.mp43 Z. b% x; H7 z/ a) J8 J4 }
课时15 手写数字问题-1.mp46 O9 D: Q$ ]: y8 Q
课时16 手写数字问题-2.mp46 ?* T5 T/ T0 t A! C+ ~
课时17 手写数字问题-3.mp4
" }6 H1 u& l- B3 Q$ `# P课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
# r6 X* {& z( z5 R4 |+ q课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 P5 I$ U7 f: ?& a% E% a
, U$ ~& u# ~' p; p" c04.Tensorflow 2基础操作" Z( z+ `! I* ^2 L, R
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4( i! g( h2 @1 ]( E" X" }' ]; n- ^
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
' E& u6 c! u2 |* M% E( t课时22 创建Tensor-1.mp4
# C+ _, k2 b% p7 K课时23 创建Tensor-2.mp4) U6 g/ m1 i) |: _
课时24 创建Tensor-3.mp4
9 V b+ b8 F" t) ~) {+ {, V5 O' L课时25 索引与切片-1.mp4
4 |# ^# p2 o( m/ c* k$ w课时26 索引与切片-2.mp40 A( e1 m$ S2 C0 g3 j& z, N
课时27 索引与切片-3.mp4( c! k ~+ [0 P! \, X% e0 K
课时28 索引与切片-4.mp4
& S, z+ d+ L, k; y课时29 索引与切片-5.mp4; ], {/ y# r3 `# l& K
课时30 维度变换-1.mp4. `( l$ P( v7 {* S
课时31 维度变换-2.mp4' i0 O4 P7 b* @ J9 ^, D4 ^
课时32 维度变换-3.mp4
$ i2 M6 U$ S/ Z' X; R$ `课时33 Broadcasting-1.mp4
$ f) \) U7 ~, v5 V$ w* i" Y$ W+ q! _课时34 Broadcasting-2.mp4! \" M7 D0 g# W- w- O5 k
课时35 数学运算.mp42 _) T$ }7 u# l4 k) j2 k% w
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
g; v& ^2 o% v课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
# _( W: x _' S) o$ }+ X课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
8 r0 X0 J& U$ T% `0 H4 c4 h课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
# U( F% i4 T6 v- S: H
- Q2 h( z6 Z: A0 U05.tensorflow 2高阶操作4 g @5 m) J9 r( D; b& V. j% a$ ~
课时40 合并与分割.mp4
* W4 T- L5 A! o8 [2 M课时41 数据统计.mp4
+ j) `! J9 }4 c1 {, e' w课时42 张量排序-1.mp4( k+ i9 c- ^1 w- e
课时43 张量排序-2.mp4
: B% H, u- o( d0 ]" J课时44 填充与复制.mp4
3 E% S b: F0 I( r课时45 张量限幅-1.mp4
- r/ _; t) y3 Z9 F8 i课时46 张量限幅-2.mp40 g, [, g+ b5 @: p% q9 s) s# V* [/ F
课时47 高阶操作-1.mp44 l2 `7 P5 ~+ N0 b$ g9 j! n1 D: c
课时48 高阶操作-2.mp4
& H( F4 B7 e5 e M5 q l E8 K
: t- H; o( o- W" ?5 p$ O06 神经网络与全连接层% U, {0 x3 K+ A
课时49 数据加载-1.mp4, d0 H# K8 A7 o* y- U/ _, _" s
课时50 数据加载-2.mp4
, W" {6 ]# d8 H4 g: ^4 @! b; n课时51 数据加载-3.mp4
" c0 R7 H& Q3 Z课时52 测试（张量）实战.mp41 ]2 t# |6 ~2 t' ?7 z. q, Y
课时53 全连接层-1.mp4
" D; N+ p8 l3 G- F课时54 全连接层-2.mp4
3 W# p* _" F" U3 I课时55 输出方式.mp4& Z4 g# R! C- E; l- X& ]1 S
课时56 误差计算-1.mp4
( z# I' R- u0 g- B) c课时57 误差计算-2.mp4! a* H1 T7 d: m- ]' Z' E
课时58 误差计算-3.mp4
6 K/ T* r. B( k* @
8 A+ q. R- S5 q5 [* ^07 随机梯度下降
# ~" v) L% p5 N6 T; E" m课时59 梯度下降-简介-1.mp41 |/ W4 x) _" ?/ T
课时60 梯度下降-简介-2.mp4% A3 J' _. o$ m; K8 [( O% [! j9 H
课时61 常见函数的梯度.mp4% r) `: D. s2 g/ S3 d9 `" t% l! h1 [
课时62 激活函数及其梯度.mp4
( h5 X3 s3 F8 D/ c9 R/ {0 P课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 o, W$ s) p. w& r: k
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
3 d" w9 [( m1 O. R+ w; Q% {课时65 单输出感知机梯度.mp4
6 _% v5 o5 j0 D4 R, g; O课时66 多输出感知机梯度.mp4
8 C9 r7 `( l3 E7 K* o课时67 链式法则.mp4: d! }6 N9 @' n0 t3 x
课时68 反向传播算法-1.mp40 W0 W2 n# [- g& e4 t. Y: X
课时69 反向传播算法-2.mp40 r* {! i* e$ I# X6 c; |9 Z
课时70 函数优化实战.mp4
5 ?) a5 R& T" `" H) \& L课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4: ^1 s+ V4 i* h7 [# a, c
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4" T2 @6 J6 @, w2 l$ D
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
% \, N6 s7 g3 ] K课时74 TensorBoard可视化-1.mp4, i/ |7 \/ m$ r- B7 ?6 G
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4, T3 s/ B: Y, Q7 l
9 [. b+ `2 l) o$ k+ }7 u
08.Keras高层接口
# E; j' D' ?% q% `$ ?% m: n5 Y8 B课时76 Keras高层API-1.mp4
* e6 [+ [8 Z; R5 s6 T- P课时77 Keras高层API-2.mp41 b$ _$ {0 Z6 A( c& C
课时78 Keras高层API-3.mp48 H3 t- Q! \6 y# k" j- y6 s
课时79 自定义层或网络-1.mp4, O& ]$ @) C( b
课时80 自定义层或网络-2.mp4" ?6 P7 t- b2 S, z
课时81 模型保存与加载.mp4
0 g9 C+ B* E' G" F3 p课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4/ A2 T6 P1 ]' z6 h+ _
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
7 M2 |) Y4 c; ^9 D) V& u课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
! s3 C( ^: f3 ?/ n7 g& l; g3 b/ n1 d
09.过拟合 n6 ?. c/ \! n; V8 Q, e) q3 Q, Q
课时85 过拟合与欠拟合.mp4 B& D# R7 {5 |
课时86 交叉验证-1.mp4
9 Y) \2 m. f' w' _3 H8 d' S3 u课时87 交叉验证-2.mp4
! a9 l1 w: I4 d+ _7 U& j" [课时88 regulation.mp4
V, k1 n% G% V: [- u7 r+ o1 x1 E# |课时89 动量与学习率.mp42 g" R" j0 ]( X2 K- I
课时90 early stopping和dropout.mp4
, p# S8 f$ a6 |* i6 F' K课时91 什么是卷积-1.mp4( D3 r3 H$ |5 p0 ^0 Q' w
课时92 什么是卷积-2.mp43 C/ V7 e& O( x
课时93 什么是卷积-3.mp4
, q; p- y" t% r( [4 I+ w% n& j课时94 什么是卷积-4.mp4
0 r( t1 J9 t& c, ~. \ J课时95 卷积神经网络-1.mp4
3 ?! }' X* n4 I8 v+ i/ H( m: |. a课时96 卷积神经网络-2.mp4! m, m4 M6 P. p$ S6 B/ h
课时97 卷积神经网络-3.mp49 V3 M8 _" g6 g: j7 D; s- c- Y
课时98 卷积神经网络-4.mp42 [, w9 Z5 S6 j! ?; W5 S
课时99 池化与采样.mp4
5 D# o2 r W1 S4 ]" a4 T: ~1 `1 S0 k+ ?* H2 X: r$ \4 K& Q
10.卷积神经网络9 n U* c! D- t' K% H# @% @+ C
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4- Z) H4 {+ X* @
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4# G* v* M5 ^! m& i' _8 l, A9 b( E( V, \
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp48 K' q! i- G6 H. o8 f% U1 L2 V
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp42 R$ A3 {' v3 @+ f( n
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 ?* ` p3 Z8 M
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp47 t" h1 f# H# a. C
课时106 BatchNorm.mp4
. y, V% i' @9 V. T课时107 BatchNorm-2.mp4
' ~$ r; v5 t, k! z+ f+ w课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4/ [1 V3 c# D9 M
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
' I% |0 a5 H* r# P0 \课时110 ResNet实战-1.mp42 A1 Z( a9 _/ O+ v( n6 g& y; i
课时111 ResNet实战-2.mp4
. K7 N) {; m0 D3 j) }课时112 ResNet实战-3.mp4+ j7 l0 c/ J T4 ]. s. |
课时113 ResNet实战-4.mp4; T7 d' B& D% H. k7 b& k
: z. c5 ]1 n& C, G* {! k' t11.循环神经网络RNN" ~9 P8 Z7 g( B3 p
课时114 序列表示方法-1.mp4
6 | C& F3 }9 g1 @: Z课时115 序列表示方法-2.mp4. L/ I. g: Y* ~7 w' O7 Y3 R
课时116 循环神经网络层-1.mp4
7 O7 e# v2 }* M3 Q+ H% M课时117 循环神经网络层-2.mp4+ O6 j. o7 i; o
课时118 RNNCell使用-1.mp4
6 }; ^9 J9 [! |. E课时119 RNNCell使用-2.mp4; B. e3 e% w% a+ D
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
: c7 s* C( @+ ?6 V6 H8 m+ _3 f, r. _课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp42 ]8 s0 U6 [2 {& h/ V' ?5 b
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
, T/ T1 ?/ X4 `/ v I课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
/ B( q. h# b: ^* Q课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
" P. A2 ^( L( i v* I课时126 LSTM-1.mp4
0 ?! p# H# f; m% v+ _: O课时127 LSTM-2.mp4
5 r; g$ \1 _2 h* W& n3 s课时128 LSTM实战.mp49 @% \* A# L' P! Z. c9 N. X
课时129 GRU原理与实战.mp4
& z2 Q: f/ ^4 s
1 T1 j5 z, K d0 ~3 g+ d12.自编码器Auto-Encoders
- W) p L; B4 [课时130 无监督学习.mp4
4 F7 k6 a9 Y" t$ Y# \) d& o. _; t课时131 Auto-Encoders原理.mp4
2 r9 Y# G( c# h) j8 k" \课时132 Auto-Encoders变种.mp48 `: f* d7 P& F" A
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
* o, } n+ c' f: H6 u/ I课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp46 j! K# z# o) R1 ~
课时135 Reparameterization Trick.mp4
$ u/ ?; g6 ?* q3 r0 J课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4 c2 O; _5 o+ ~8 ^, [5 |8 E2 q1 }
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4+ y# |1 e1 o: I) R" f
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
y T* q3 |7 O4 |; U& h课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
5 c3 r: y/ f! |4 M课时140 VAE实战-创建网络.mp4( J; B8 p) s1 J8 t1 _: x4 w
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
6 C0 n: H8 w4 Z% Z5 q' q9 H3 [课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
( y/ w5 f5 q4 |8 ~& _2 a
5 x% [! p3 w0 l; q d) B' @' V13.对抗生成网络GAN
; X4 L8 s0 D$ X1 O; u课时143 数据的分布.mp4 Y+ @1 B2 J3 i: d; d
课时144 画家的成长历程.mp44 R0 ^9 {2 L* g7 v
课时145 GAN原理.mp4& X3 p4 q! f. p# c% b
课时146 纳什均衡-D.mp4
/ Z/ H/ o5 G% b/ F8 N课时147 纳什均衡-G.mp4
- g$ F: c" h" v课时148 JS散度的缺陷.mp4: [3 @& F0 y; j% k
课时149 EM距离.mp4& M6 X( s6 y: |9 y/ B- S
课时150 WGAN-GP原理.mp4
6 H% Z9 [, Z' G; z4 x课时151 GAN实战-1.mp4+ Z' W X; R# Q% F' V2 E
课时152 GAN实战-2.mp4# R% x& |0 S7 A1 @, q! A J
课时153 GAN实战-3.mp4* V- B! Z) k1 X# @3 u$ q* q! ? X9 {
课时154 GAN实战-4.mp44 x+ l. V5 I: C$ T d6 N
课时155 GAN实战-5.mp4- ?( H; F/ N, b7 C
课时156 GAN实战-6.mp4
) K8 \0 F" e1 `课时157 WGAN实战-1.mp4
) d# w: n# t: {" g, \* ?7 r课时158 WGAN实战-2.mp4
, D7 u( u. v8 ?5 Z7 M. t7 o$ A4 ]+ `+ K
14.【选看】人工智能发展简史
" W& [$ K( w% d% ]1 i课时159 生物神经元结构.mp4
P7 H' N! | e2 P) K1 A8 h" A课时160 感知机的提出.mp49 ?! k* d1 g6 s; J, K1 k$ Z. W2 l$ n
课时161 BP神经网络.mp4" C4 n ?% U- s7 m9 u' g
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
, J* ?4 }/ B" [" \$ i% l# A课时163 人工智能低谷.mp4
6 [/ Q+ c1 U6 v课时164 深度学习的诞生.mp4
7 w, `$ Y) X8 Q0 S! r8 L7 t课时165 深度学习的爆发.mp4( {4 P8 N) M# p
6 E: R" \( @1 I15.【选看】Numpy实战BP神经网络
" Q- o A+ z& s( B( S/ K9 o+ C课时166 权值的表示.mp4( E! m; h1 m# u$ ? |
课时167 多层感知机的实现.mp4
, s1 I$ P7 Y$ y6 f课时168 BP神经网络前向传播.mp4
/ L+ I7 w3 t" d+ W3 T课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
6 `7 j- B# P* A- Y课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4& Y3 v+ c* y; o1 \
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
/ V% N- c0 Q3 ^1 K* B n课时172 多层感知机的训练.mp4
! Z; r# H# I! f) `5 l课时173 多层感知机的测试.mp48 Z% a5 x$ n: O3 c' T( G5 v8 R, t
课时174 实战小结.mp41 v$ V2 b0 D3 ^- q
深度学习与TF-PPT和代码.rar
+ g" K# U+ F$ k6 U! K/ C! @' L% Q% \+ E9 S! m
〖下载地址〗
, c4 J2 {# v- `3 B4 j! }7 |2 E
! r! Z( o+ c' Y- Y* g$ B% q, V! _. U: O% y) C
3 z5 I1 {+ g5 b% H8 }) C6 z' U: a2 ?
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
% d: R4 k6 z9 F$ B
! z% V" W4 m+ y! a/ A; ]〖下载地址失效反馈〗* f% B" y: p% 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
- b9 ~2 m' Y: {) N
* P4 P9 R A. W, D2 {" M4 v+ Y〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
' b2 ~7 n6 k" r% }; R; Q/ n$ a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
9 e/ i* S2 p2 ], I' j# g/ X
+ l' Q$ [) m _6 g' n〖客服24小时咨询〗% [" s$ L5 c; [/ [ k
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。8 B3 U/ y+ c3 r+ x) {* ~8 e+ a
2 z0 r$ Z& L5 A8 k' T
( [# G( ]3 [: {# S7 f |
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