深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
1. 通俗易懂，快速入门
% N( e) w+ H, \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
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%。
1 s) `% O# `  P: L2 I3. 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
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。

〖课程目录〗
, b) }! p6 }' |3 q: I, w) E01.深度学习初见
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
+ i5 v; s3 H8 t1 c课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4

02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
6 b$ r/ c8 v/ e& }5 O. h& J课时5 win10平台实录-1.mp4
' [' I% a& x7 g课时6 win10平台实录-2.mp4
) C: j$ B6 X) A4 G# J/ Y- X6 ^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 W, ^# p! s" R9 y5 I
7 p5 P  M/ T, S% r; c  c03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
( c/ Y$ O2 H( h- @课时13 回归问题实战-1.mp4
8 K9 t# S# g. r2 e- M6 n. Q课时14 回归问题实战-2.mp4
) H. B: X  {1 l, w2 K3 Q课时15 手写数字问题-1.mp4
课时16 手写数字问题-2.mp4
9 T* U; O/ p& g: v课时17 手写数字问题-3.mp4
5 A) ?. n5 p0 k+ }# I7 d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

04.Tensorflow 2基础操作
8 ?+ w+ x' P" {' {, u课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
" k& j9 e, f% M8 d8 ~5 t8 f9 [课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
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
# t' m" p* N7 K$ @2 H. B" A: o! d课时26 索引与切片-2.mp4
& W$ E- U2 a5 y5 f% R课时27 索引与切片-3.mp4
课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
1 w# J& ?- t7 X% S$ m( m' g课时31 维度变换-2.mp4
8 F: |8 }- g9 o课时32 维度变换-3.mp4
% o! [( @) G. F# `+ W课时33 Broadcasting-1.mp4
( }. f7 j& U) f9 l; u7 p& {课时34 Broadcasting-2.mp4
) j9 H; z7 r5 {课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
! c9 ~  ]& M1 v& O课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
6 L5 `: _. I2 W8 j' k6 Y课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4

* O2 z0 [  X+ N05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
4 ~# ]$ C8 T: L, n课时44 填充与复制.mp4
' S3 {% [$ m1 w, p$ u, |" k课时45 张量限幅-1.mp4
4 f% j% p  p7 J8 t$ u课时46 张量限幅-2.mp4
0 p, m- @5 R% E. b2 ?3 C' p课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4

06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
% A" Q! \+ {; W) J课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试（张量）实战.mp4
课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
( C2 p9 d+ W; N) w课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
9 b3 B" e2 K, o( w- r; U4 V课时57 误差计算-2.mp4
: a% I- U$ J0 Q7 O& Z课时58 误差计算-3.mp4
( V9 @. h6 i! u  o" F1 |. E
$ v" ~; D! d! m* m/ F07 随机梯度下降
# j, k9 c+ Q: T  K; q5 h. ]3 s课时59 梯度下降-简介-1.mp4
; R3 a: q, V. o2 f% q+ O4 a; E' X课时60 梯度下降-简介-2.mp4
8 |7 |1 g1 f4 a& v7 k' ]+ y2 P课时61 常见函数的梯度.mp4
7 k0 o8 ^+ m1 B课时62 激活函数及其梯度.mp4
! ^7 \% K* W; P% M2 H课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
9 T# \8 [# o) i& }$ n课时65 单输出感知机梯度.mp4
2 C+ m, ]( }# W- z1 _  R课时66 多输出感知机梯度.mp4
课时67 链式法则.mp4
7 p( Q( i3 u3 u' P; W8 q  ~8 h课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
8 L+ @) i" S3 n, x" D0 p课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
4 t; u( K2 |2 _) R7 q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 T/ P; e0 @9 W2 o课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
9 J, ?1 j* N" C7 {" [& O2 F; y课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
: f( R5 O2 O8 v; P
08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1.mp4
课时77 Keras高层API-2.mp4
  S8 k" T# y* X* `3 K) T# T! N" `- E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
) n+ B  w- m% F6 ^+ r; ]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
8 W) {0 u7 v8 i+ k0 H课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
1 N$ B3 V0 X4 f/ d/ V: S- D( j
, O) _6 V4 s; v, J6 a% X1 ~8 M+ K09.过拟合
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
/ F6 f4 ^4 ^1 W, r: L( Y课时88 regulation.mp4
, `( X% B$ o: n- U2 k) n+ j课时89 动量与学习率.mp4
课时90 early stopping和dropout.mp4
2 c6 F1 S; d( N$ u+ c3 d8 H# Q- X课时91 什么是卷积-1.mp4
+ B  K! ^- T" T+ S, c课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
/ ~# h7 g. j: ?5 n课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
课时96 卷积神经网络-2.mp4
' G+ e' N7 ^/ c$ b/ E$ A课时97 卷积神经网络-3.mp4
课时98 卷积神经网络-4.mp4
. o3 H: i- o1 b课时99 池化与采样.mp4
. T! Q8 H5 z( b. D, C/ ^+ Y1 s' r' O6 P
7 Q6 O6 h+ n& {10.卷积神经网络
* f$ k; [2 R% r8 q; K6 D" R课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
7 X' W- Q" |* O- K, Z: I8 @  q/ N课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
5 {! P, C! h: @. I. \  B5 p课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
课时106 BatchNorm.mp4
% T; M$ }8 T) L3 e. d9 Q0 d课时107 BatchNorm-2.mp4
3 T" t# i* Y2 A课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
: V- ~. @% z3 {: b  x9 m+ d. H课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
5 ]# I) ?2 Q3 ?7 R, q课时113 ResNet实战-4.mp4

, w* E* Z* ]' Q( r# z$ p11.循环神经网络RNN
* c; M9 w  q1 ~8 L/ ^/ Z& @8 ^课时114 序列表示方法-1.mp4
5 A* f9 i" ~' l# {% m课时115 序列表示方法-2.mp4
' U4 F& L8 k2 I+ O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
. h4 c( U0 m7 g% m" i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
! N! _# X/ x( Y2 y! ~课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
+ o' L0 z6 p4 {. S5 J3 s* _- ^课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
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
课时126 LSTM-1.mp4
# T8 D: f4 R/ Z9 f; z" S: n课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
: O8 j! w' z* G" g
( L/ k) [1 ^6 ]5 i' `1 ?12.自编码器Auto-Encoders
课时130 无监督学习.mp4
" d1 F% ^. B7 q9 ?/ a! d! l课时131 Auto-Encoders原理.mp4
0 L; p  C8 @% ]" ~8 y8 }课时132 Auto-Encoders变种.mp4
5 J. C0 C" ]! s) G/ x7 i课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
1 H/ g$ B( |2 z" c. y& k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- L. Q3 n0 k5 O课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
: h2 _5 {8 k" ]% S9 h; x. Q- Q+ D$ A课时140 VAE实战-创建网络.mp4
% J7 E+ e# V8 b3 r1 D% p! r/ w课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
- `1 @" D- p1 M6 f! j  X; H9 v2 q" U课时142 VAE实战-训练与测试.mp4

13.对抗生成网络GAN
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
4 G% ^1 S# f, Z- i! B9 w- A课时146 纳什均衡-D.mp4
( K/ `. K& x" r9 i. N课时147 纳什均衡-G.mp4
课时148 JS散度的缺陷.mp4
课时149 EM距离.mp4
课时150 WGAN-GP原理.mp4
课时151 GAN实战-1.mp4
) ?* o4 c! ~% Q课时152 GAN实战-2.mp4
) D3 _& F7 e1 u7 [8 n课时153 GAN实战-3.mp4
' c! p& ?& Z3 K% N课时154 GAN实战-4.mp4
# g( x) ]& M6 r% F课时155 GAN实战-5.mp4
+ J- J0 {; `/ _2 s2 y" ~+ x' C课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
$ }# y  N7 _2 Z5 S课时158 WGAN实战-2.mp4
3 @( X& Y$ T. P" z2 ~
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( v* ?6 V* W* s( J1 K. p! L课时161 BP神经网络.mp4
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
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

15.【选看】Numpy实战BP神经网络
: \4 j: P+ g2 s! W& i. u1 M: J课时166 权值的表示.mp4
$ x0 H" G/ U0 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
$ b9 \7 K0 k0 ?" p/ {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
# o9 c6 ~3 b4 g& ~; \课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
- O  s) \" n0 u6 z* S课时172 多层感知机的训练.mp4
# K, O% A( ]; ?课时173 多层感知机的测试.mp4
课时174 实战小结.mp4
  F7 }, m- S' C5 P深度学习与TF-PPT和代码.rar

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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