; Q. b! w/ s& m1 p2 r( s% D+ z8 ]
〖课程介绍〗8 C9 e8 O7 L$ u" s& K
1. 通俗易懂，快速入门
1 V3 g/ }6 C5 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。
( k! H/ Q& d- \7 }2. 实用主导，简单高效9 L0 t+ }! I" j- P) y3 }* i0 m
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%。
8 _; \( h& r8 V3. 案例为师，实战护航
: m. f. ]' z* ~* @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。* l) d/ e% l& j( e
4. 持续更新，永久有效7 _% b3 [( h) Q6 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。5 k) g% z! \+ F/ C
# v5 l4 T. p/ e, G; j4 b3 A" `
〖课程目录〗
9 n9 S4 b! U; h1 g8 x01.深度学习初见
( b, Q0 k% e+ L: j课时1 深度学习框架介绍-1.mp4( M; y! r% a9 ^, @$ `
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
: k3 y. Q5 [$ r: r2 Y课时3 开发环境安装-1.mp4
0 ^+ Z6 k6 x- e$ n" f) a' o, t课时4 开发环境安装-2.mp4
; b+ e$ w' Q! z
2 d9 F" P. ]) S3 L* n9 |: ^9 @: T! ~' H02.【选看】开发环境全程实录5 D; a% X A# X* h7 u/ W. }
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
/ H* v& A6 I! K5 q% M1 |2 p课时5 win10平台实录-1.mp4; @! r1 o$ `- o9 B+ Z( G+ T& ?
课时6 win10平台实录-2.mp40 K3 ?% Z+ u; s6 z! ]
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4! }+ D: o; D+ _" u
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
1 b* {+ {8 V9 z/ ~课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
) Z5 r7 U6 J/ e7 ?. }' w# p" l7 A; r+ x; \! J
03.回归问题! N" ]7 c* T% u- l3 J& J U
课时11 线性回归-1.mp4
" {4 B$ `: u! ?% L$ O q课时12 线性回归-2.mp4; k# s6 r7 C9 h5 q
课时13 回归问题实战-1.mp4
: N- \. ~# i/ b8 d课时14 回归问题实战-2.mp4# J0 Q1 j# o& z
课时15 手写数字问题-1.mp4, j* q% E3 b% I* a* B
课时16 手写数字问题-2.mp4
$ t. q, o1 g' N4 ^课时17 手写数字问题-3.mp4
4 {+ o4 o i& n/ Q ]+ \课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
: @2 G& y u; u+ \! f9 m( A8 U5 R2 x+ K课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
( [+ f( R, r' M( l4 C
% }. W+ S' Z2 a9 I( Q1 F04.Tensorflow 2基础操作$ M( G' X. Y! K; F: G/ D% L
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
9 n3 A4 i' M" H y# s3 ~0 f课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
4 P1 [3 z# G1 ~& i& G# I课时22 创建Tensor-1.mp4
+ c P' Z1 S6 K1 N& o2 L课时23 创建Tensor-2.mp4
" ~, I8 h, V X/ K7 K. {! z课时24 创建Tensor-3.mp4
* p$ |+ y3 L+ k" w- ] N3 p7 z' u! B课时25 索引与切片-1.mp4
8 E4 ?1 E% u8 P$ Z @% K' r课时26 索引与切片-2.mp48 t2 J9 G3 X6 S. O' L
课时27 索引与切片-3.mp4
/ I+ V4 [' {: x9 x课时28 索引与切片-4.mp4% H K+ @/ O7 P. D" x4 B; l3 t7 }
课时29 索引与切片-5.mp4: n2 g1 o9 ]; }4 |3 `
课时30 维度变换-1.mp45 `# N; @* [. j3 A4 G7 i9 ?& `/ P
课时31 维度变换-2.mp4- R5 s5 c# X% [4 L: f0 d
课时32 维度变换-3.mp4
/ l2 x+ w) c* ?6 z) T: [课时33 Broadcasting-1.mp4
" {$ w3 L/ J, O课时34 Broadcasting-2.mp4# v3 L: M: \; `2 \
课时35 数学运算.mp48 U) f, M: z( @8 }. ~
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
5 b+ d9 r# [7 C- K! r! }- ?+ b课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
8 B9 o5 Z0 j/ u. _课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4 u& \! F3 @1 H# T' [8 L
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
' g: M7 m/ P0 y6 P! w
" ~) |: l/ f! D& `05.tensorflow 2高阶操作
/ j$ s# R6 N L0 w, s) w5 {课时40 合并与分割.mp4
3 L$ @! K8 {7 r6 K6 A) q课时41 数据统计.mp4
. i; c& _4 o) X1 Q9 [课时42 张量排序-1.mp4# @8 P ^& k8 F5 h
课时43 张量排序-2.mp4
. q! {$ p" y( m3 y+ s: y+ I( q8 L课时44 填充与复制.mp45 _! C. Q6 s1 z* X+ b
课时45 张量限幅-1.mp4
/ i: S6 T( F8 O+ l' E8 D课时46 张量限幅-2.mp4
) { U4 F8 L" k5 i课时47 高阶操作-1.mp4* {5 C& J0 F$ u3 d
课时48 高阶操作-2.mp4* ^* G: ]2 [0 I, B+ j( `
P6 m$ y- |( q: q' f6 M06 神经网络与全连接层
& y6 a2 r2 t- ^7 Q( V课时49 数据加载-1.mp4
/ Q. E4 B+ w+ O6 ~# l _8 E课时50 数据加载-2.mp4
5 _0 Z) t/ J1 ]/ w& V( s* N课时51 数据加载-3.mp4
3 [. H4 l# E! F$ k/ z课时52 测试（张量）实战.mp4
; F' M7 [6 }7 w8 P课时53 全连接层-1.mp4
# d. w% J& N7 H0 }课时54 全连接层-2.mp4
! |0 m+ J4 z9 Q0 o3 J课时55 输出方式.mp4. A* e$ ]0 D7 K6 ?$ x! c! w% F
课时56 误差计算-1.mp4
# r& r: p6 C& E' h课时57 误差计算-2.mp4
4 b) H k1 w& ~0 E/ e, y课时58 误差计算-3.mp4
% F9 J5 f$ G6 D t5 p, B
7 N/ i, J# r2 M1 u Y$ p Y07 随机梯度下降4 y' B5 H7 l) D
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
% n. n7 T0 X/ R: l- @2 q$ [2 J课时60 梯度下降-简介-2.mp4
. O, \7 M( x/ }& F9 O R" `, S4 X课时61 常见函数的梯度.mp4
5 A7 h+ A+ A" d5 X$ z0 X$ N; J4 G课时62 激活函数及其梯度.mp4
+ S: K( T2 n+ R! H! }课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
$ w$ }3 W: _6 A" ~, N课时64 损失函数及其梯度-2.mp4) S- A$ h8 o- t$ X/ s6 J) u
课时65 单输出感知机梯度.mp49 ~' K2 Q: J4 Z* O; X" Q
课时66 多输出感知机梯度.mp4& ^/ T) L/ I3 f: E2 O
课时67 链式法则.mp4
9 J+ b! C; u2 ?7 M6 w2 N; s" B* E课时68 反向传播算法-1.mp4: G: H$ x3 z A I6 f$ X: K7 H5 t
课时69 反向传播算法-2.mp4: D) J. u, C) J5 [+ q
课时70 函数优化实战.mp4! d$ V0 I6 m% @5 i
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4; N, a% j% l. ]
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp44 U3 [6 [4 I5 A0 o
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4. h# ^- J* I( e/ @; ?- D$ w% i5 N
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
" e+ {: W9 W4 L5 x% T, }% U* G课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
c6 X% }& h2 ~) i( G# c$ _1 Z. G1 \9 ]9 }; ?( i: y8 I
08.Keras高层接口
. T" {0 r( N+ K* Z, g课时76 Keras高层API-1.mp4$ d: S& t4 o. D, z* ^' N y" c
课时77 Keras高层API-2.mp4+ w' n c/ p6 T2 z8 ~8 k" I
课时78 Keras高层API-3.mp4
# R0 m7 m+ e" K, t& h3 G# n课时79 自定义层或网络-1.mp4
, V6 L0 Y( t) d( d: P课时80 自定义层或网络-2.mp4
3 x/ C- C3 N; \4 F" ~6 k课时81 模型保存与加载.mp4( e6 S8 D" D; r7 u' w/ I
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
' W) n# f' W, v" i3 X% V t% V% B课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
' u+ Y2 D7 h; q4 J2 f4 K7 G! A课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
* P/ v* O9 P$ s$ |
5 d/ v% f, v+ ]2 D+ ~9 v09.过拟合
9 _9 h" [) H- f+ F8 b' {课时85 过拟合与欠拟合.mp4
& z5 b4 I& J! ]3 H0 D课时86 交叉验证-1.mp41 h* ]$ c; o8 k1 _5 M: E
课时87 交叉验证-2.mp4' p, {: U2 @6 W; y2 @
课时88 regulation.mp4
: ?7 c. x; ^3 R) j- d5 z& G6 _8 X课时89 动量与学习率.mp4& c% v- }! h5 E _
课时90 early stopping和dropout.mp4
# l5 o: X3 _ E( A" i- V% W课时91 什么是卷积-1.mp4
9 `. p2 I6 x- p% d课时92 什么是卷积-2.mp4
% l% ]) _3 ^- s0 O! ]8 v# l课时93 什么是卷积-3.mp4
2 T% a) L1 h D) N9 h8 }; _: `课时94 什么是卷积-4.mp4$ Q0 @% u7 x' S1 R" Z2 Y' n
课时95 卷积神经网络-1.mp4
- O& R# g+ R) h3 Q5 ^3 L* l b课时96 卷积神经网络-2.mp4
$ q- k1 l) l# R! r8 b9 _" W; \7 }课时97 卷积神经网络-3.mp43 R% u; g( ?; ?# G
课时98 卷积神经网络-4.mp4
: a2 Z# v9 x6 \5 `$ a2 B$ `课时99 池化与采样.mp4' }/ W4 h7 ~4 i2 h
8 F9 K5 r5 d) W
10.卷积神经网络1 O7 T( }8 t. N: J! }2 E
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp43 ]2 \4 B. O: T! D
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4: C+ g3 [4 r2 {& E: Y% M
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4- t' O$ t# O) j0 s6 g
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4, V; W7 ~) ?1 h- e! e! o
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
$ X+ _# U1 P3 n7 h课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4; L% N) F4 [ T( o
课时106 BatchNorm.mp4
$ N9 k% _. D4 e, X课时107 BatchNorm-2.mp4
% X' M5 G u" ~" P3 W% q5 n; u! ^课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
1 i& o! Y: J0 V课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
+ v% {- A7 ]) g% n& a% Z课时110 ResNet实战-1.mp4
* y: X1 `& i* E4 N" z6 p1 R( P课时111 ResNet实战-2.mp4# ^( }; P3 V, a4 o. m+ e, i
课时112 ResNet实战-3.mp4) e# b! S4 q- q) K
课时113 ResNet实战-4.mp4
! @1 d, i: \4 N$ `. W1 h; {9 r1 X: ?3 G, E) [! X
11.循环神经网络RNN
; w4 ?- D k/ ?. s8 O6 Y' W! W课时114 序列表示方法-1.mp4
9 n2 _6 D O7 @; d课时115 序列表示方法-2.mp4: K0 t; ~' E4 {! H
课时116 循环神经网络层-1.mp43 D- W+ S5 x& V* a# b: f; y1 a" k) m
课时117 循环神经网络层-2.mp4
3 x+ v) _8 V. Q- y3 y课时118 RNNCell使用-1.mp43 m; P% `, u, q& A' h& v
课时119 RNNCell使用-2.mp42 Y; }. ?. C. G1 P" d9 r
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
* a8 ]3 S/ J( K: n$ L8 X D f课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp40 X$ _' C& B& x7 A
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4, A. }# O- N/ O! M
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
5 s! {2 e) k j# c2 Q课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp44 n* U5 e1 M/ j
课时126 LSTM-1.mp4
" g% s) o* O, W6 T2 s% X0 s4 r5 b2 B课时127 LSTM-2.mp4" q: a4 P/ h' ?! G2 Q4 A' m$ h$ M
课时128 LSTM实战.mp43 r" C( k, z& r" f, R# M: l
课时129 GRU原理与实战.mp4
; v; S+ t$ p7 p! f( O4 }' L9 L' O `) d
12.自编码器Auto-Encoders$ u! j6 N# t/ o' F" U. A
课时130 无监督学习.mp4- b' @0 u9 k! _& M
课时131 Auto-Encoders原理.mp4' l+ t5 Z3 ?4 V& L r) Y; b
课时132 Auto-Encoders变种.mp4! M* m2 r$ J; \, b
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4/ G* Q$ V) x+ M0 d S' ^( K
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
3 G: g5 Z1 x# X( L4 R1 T课时135 Reparameterization Trick.mp4
4 D, b3 E) K1 K! F课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp46 ~+ K" O8 _# @1 J, V: Z, M
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
/ u5 z8 B; Q! H' u课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
5 A5 i* f; e3 v6 ^/ J1 y课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4. P( e0 v. G8 }2 @5 O1 K
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
" `/ M" v0 j9 C1 l课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4: @: K0 ` N0 L5 V: i8 D9 u
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
6 m! k0 E" e. m, }) Z9 x6 o
# c/ O/ a0 R7 O* M$ J" c13.对抗生成网络GAN% x8 H, @7 S/ l) X
课时143 数据的分布.mp4
, F$ f( }* O7 Q1 D; i2 L0 |% K# C课时144 画家的成长历程.mp42 F* C; w9 {2 H4 Y. ? x& D9 {
课时145 GAN原理.mp4
: k" ?6 F7 s3 [6 w/ q' J课时146 纳什均衡-D.mp47 O' P) C) ^, C& p
课时147 纳什均衡-G.mp4
! }2 v+ \$ s5 ?- D课时148 JS散度的缺陷.mp4& m+ ~( l; r. t$ {0 Q
课时149 EM距离.mp47 {7 j8 U7 G# p% V
课时150 WGAN-GP原理.mp4
! Y2 Y) A3 E( v7 C" W课时151 GAN实战-1.mp4
6 ~" R3 y$ r7 u0 Z2 e课时152 GAN实战-2.mp4
9 a; Y; N( F! I, L- m课时153 GAN实战-3.mp4. B/ B5 P+ n/ ^ ]* G- b; C6 y* y
课时154 GAN实战-4.mp4
. O4 u$ g' X o$ r& v7 k2 ~课时155 GAN实战-5.mp4# o- z( \" {* [% P- X+ X, J
课时156 GAN实战-6.mp4+ U2 f2 ]8 M$ ?1 n
课时157 WGAN实战-1.mp4
; D# G" ~. L5 O* k( {& e8 }+ U, {课时158 WGAN实战-2.mp4
4 l; } T1 Q* q! j' M" S
5 L* |2 J& _' `: k4 L14.【选看】人工智能发展简史
# r" z. Z1 v. f) j* g- f# V课时159 生物神经元结构.mp4
' I: f5 }% I( W; t# t+ }) L课时160 感知机的提出.mp4+ u' {3 K/ W6 k: y# S' T
课时161 BP神经网络.mp46 r# M+ ?6 F7 ~. i' Y# b0 m% i
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4' X. R4 I. l" O: ~+ q
课时163 人工智能低谷.mp4
# t: Q3 j% z7 r9 [) ]: ]/ g1 h* {6 T课时164 深度学习的诞生.mp4
! |' w! E( n7 C课时165 深度学习的爆发.mp4% ~+ H0 F! i5 x- J* J3 s
7 e d. g- s- j& y5 }- V5 u, O' X15.【选看】Numpy实战BP神经网络9 G. ?3 {9 P) K) _/ a" A" y+ g* Y
课时166 权值的表示.mp4. e; P/ a' R* g4 b# q! P W
课时167 多层感知机的实现.mp4' o+ v3 u v# o, f8 |
课时168 BP神经网络前向传播.mp4% t& P( o4 {3 l% w$ D; T" u/ K. P
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4: ? z- _' ?4 Q, ?
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4! _4 q- [, ~' t; E# ~) r
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
! d) p9 v4 m6 {8 w7 J0 Z5 s课时172 多层感知机的训练.mp4
: X% S. q7 r8 z" i( T课时173 多层感知机的测试.mp4, s2 T' O! T% K2 d6 B4 P0 U( ^; p
课时174 实战小结.mp4
* [: {2 A3 b& ]7 L6 O( G& L深度学习与TF-PPT和代码.rar
/ c2 |2 I, H9 j9 Q' R8 i0 {/ ?. I) K: y- d
〖下载地址〗+ n- a' }% }; f5 |9 U; M
$ x% M3 w+ A7 b, b; {/ k
2 m8 ~+ L- u, C4 ^$ {) j; X, F( {& ]. a! V& G- d5 v0 S+ X6 a
4 u& R" s9 {7 {3 W
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 q2 c4 e% ~6 ~' x
" F2 p8 D y# F! }' i
〖下载地址失效反馈〗7 I, T: j1 s( @3 h6 X
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
0 I! c) {' | P: I( S8 |) o! x4 T0 H0 V. m y/ p
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- L4 A4 n% q: E. Q7 f9 ?/ e1 P( V1 D' j
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
' M7 U8 f* D( Q2 `- b# X. @# n& O
1 }- ?0 @/ N7 l1 E f! X) c' L5 e o9 b) H7 v& D
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