深度学习与TensorFlow 2入门实战

. E) I4 o8 W: Y& N& v〖课程介绍〗
2 Q. X' c0 H: P2 s1. 通俗易懂，快速入门
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  Y% v6 q( M6 t2. 实用主导，简单高效
* v: R8 A7 e* h* H; h+ C  E% v! 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%。
3. 案例为师，实战护航
% k! }, I# l; V- @! 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。
( D% C* i( D( c+ D: I2 |4. 持续更新，永久有效
- S9 t3 b0 B  C- \  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。

9 P) l: I& U# g+ X* ^. O〖课程目录〗
01.深度学习初见
+ {) e. K: K6 b1 h$ L* v课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
7 |9 J8 a/ A$ u' S课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
5 b" \% ~4 Z' o  J课时3 开发环境安装-1.mp4
+ _, U0 B& ~' o课时4 开发环境安装-2.mp4
) \( W3 m" Q* K( Q  E/ ^' L; q, m
7 p! T/ P7 j+ s" C9 q& F( R4 e( _9 ]0 l02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
/ O7 t$ j% e( k: h课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
6 t. {+ p7 a! p& H0 t2 X$ l课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4

5 z/ k, u$ o9 k( A03.回归问题
' |8 m5 u# {9 K& X0 j课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
( O& D, ]) x. m! `课时15 手写数字问题-1.mp4
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
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
8 [5 z% T3 S# d1 u- ?( }
; C& _7 b! }7 h04.Tensorflow 2基础操作
( b" j9 s; `) x5 ]# ]% e课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
4 X3 K7 e# D( ?  e! M课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
: ]6 Z+ @5 S0 ]7 s  k! q! U$ ^2 z课时25 索引与切片-1.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
4 N" ^2 \2 Q$ ?- `8 j- X; q6 h( C课时28 索引与切片-4.mp4
5 R3 _0 M+ A, x5 Y8 l" G! m2 F  u7 v课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
2 D& U; ~, P  L2 B课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
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 Z2 O- \3 U7 n1 A" J! A课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
$ h% v2 p4 o6 h. a) M) s课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
: J. A. o6 h  |; z" |课时42 张量排序-1.mp4
# I8 s4 v/ Y% m: g: \) ?0 v+ V课时43 张量排序-2.mp4
5 ]+ ?! ]1 N- b4 E7 j课时44 填充与复制.mp4
课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
+ V+ v) [6 K/ Q% h" N+ i课时48 高阶操作-2.mp4
6 n( K9 l! u6 M( R* P' b- d! G
06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
! [" {& r, `# P' u课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
. w8 m" y" e( p0 s" ~课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
: @7 |# U) m) }6 e. V. @课时54 全连接层-2.mp4
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
课时58 误差计算-3.mp4
8 j/ V' p7 G9 `: \& Y
4 q+ ~7 N" N+ O% N  T1 F) a07 随机梯度下降
7 t1 D/ y% q; w$ n( V- v! I. j. F8 F课时59 梯度下降-简介-1.mp4
! Z5 A2 p6 v, t5 O5 [8 P) @课时60 梯度下降-简介-2.mp4
课时61 常见函数的梯度.mp4
7 u$ z( e0 \7 V6 v$ W- q课时62 激活函数及其梯度.mp4
. m1 o8 j# f* H2 e$ s课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
9 q4 b! w" j. H& j课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
& N% n% J5 L5 K; m: s) n* y4 R课时65 单输出感知机梯度.mp4
* ]0 |. m/ F- ^. ]) h) d$ S9 J课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
: P1 o5 ^2 }3 `5 J7 e/ f, W7 Z课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
# u4 W1 r1 f) c2 H- t课时70 函数优化实战.mp4
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
5 d+ ?5 v6 Q) s3 a课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

  H& r9 d7 a5 a: y) f' S08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
. n: |, b2 ?4 r! _  t# i/ [9 e课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
* \% n2 T$ j! ?课时79 自定义层或网络-1.mp4
8 L* T' f0 k& \课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
' u" ]& Z! g3 X3 W6 ~% `$ c3 ~/ m课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
$ }) p: X; Q" w) z% f课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
. P6 Q7 s  H' h/ J6 V' r" t0 g
( p" I8 e; S7 N) E- l1 R3 D09.过拟合
& n" g: _5 T" ?- U) r7 e课时85 过拟合与欠拟合.mp4
+ {" a. V% H+ e: `8 R3 k1 V1 S8 d课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
4 \0 Z: J9 K- W6 h7 F" Q课时91 什么是卷积-1.mp4
) Q5 E; l) C3 X/ d, I$ m! n# O3 O课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
课时94 什么是卷积-4.mp4
0 h. ]/ b" \& J" f' R课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
' a0 C- o8 n( L2 A课时98 卷积神经网络-4.mp4
4 N7 ]  b4 ^! M# B  q/ A" c课时99 池化与采样.mp4
% a2 t2 Y+ |: F3 I% M: t  S
10.卷积神经网络
! c9 \! f0 `4 g' N- Q0 u课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
. `% {' u% T1 p0 }1 ^  {课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
! w" E5 C( {: x# g) J4 h9 M课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
- K  P. |1 u. M课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
0 J  ]  l  _& T2 ?课时106 BatchNorm.mp4
/ H5 {! l7 ]# |) u) `% R' I: g课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
$ y/ Y- u- s- O  c3 a课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
8 b7 u7 A( m+ f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
! O8 w- r% p( x课时114 序列表示方法-1.mp4
7 ?% q: q# _! p$ P5 {8 ]( p课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
课时117 循环神经网络层-2.mp4
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
2 J* f0 l7 ]& y课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
% B  I) c0 S5 d& ]" Y" c课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
9 b, E0 d/ c" |. Z- s课时126 LSTM-1.mp4
4 }' L6 d5 F& t8 @  _2 a6 ]课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
; G* O* y" t$ z3 R  y课时129 GRU原理与实战.mp4

12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
% F; v2 T3 q" f8 f6 m4 c课时131 Auto-Encoders原理.mp4
5 T0 @" z9 F3 N' ]7 S课时132 Auto-Encoders变种.mp4
) d7 }% ^! Y! M9 P: v" j/ T0 j( Q课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
+ X) H3 {) M# |* y7 r课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
! z/ `: {( _5 F9 S( A1 H课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

  J( W7 Q' r2 T6 S5 d' o, E# ~0 k0 F13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
4 U% Z' {3 `+ J$ U! B课时144 画家的成长历程.mp4
课时145 GAN原理.mp4
9 Z$ v0 Q. R5 `课时146 纳什均衡-D.mp4
课时147 纳什均衡-G.mp4
! T/ X) ~; |) F! v( O/ B课时148 JS散度的缺陷.mp4
6 c) j1 M/ L$ T2 B2 B课时149 EM距离.mp4
- a7 _% `' l' r# g1 m4 j课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
; d( X5 w& |- b1 r, ]$ r课时153 GAN实战-3.mp4
课时154 GAN实战-4.mp4
5 d: k: Q+ F- E课时155 GAN实战-5.mp4
课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
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
课时160 感知机的提出.mp4
  U( I- x1 ?1 a2 @. X课时161 BP神经网络.mp4
8 X) E6 `5 l0 A. d, Q7 M课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
- e- |4 \( Q3 \: Y$ v! T. N课时163 人工智能低谷.mp4
课时164 深度学习的诞生.mp4
课时165 深度学习的爆发.mp4
" }" G, ~# J$ `# w" z  M* |
: [/ }! l/ G# w* g( _15.【选看】Numpy实战BP神经网络
8 c4 g& m7 K5 t' @& \* N课时166 权值的表示.mp4
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
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
" q  F" \$ k# z( e课时172 多层感知机的训练.mp4
课时173 多层感知机的测试.mp4
' s, a: q. X# o5 |3 s课时174 实战小结.mp4
4 P& f: [6 F" v) N9 g9 G深度学习与TF-PPT和代码.rar

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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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# I$ C$ r; I! Cmodalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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