* v$ h) p; {( t% T% {, v
〖课程介绍〗
: ]) F1 u& F1 n: Q+ B1. 通俗易懂，快速入门
) N) X }# k, \- U6 o7 f6 b3 y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。
9 J$ v g7 u4 R K+ a0 `2. 实用主导，简单高效
" K4 ?8 u7 F9 F/ T( b7 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%。
% _4 L. r$ p* Z- u' L, p3. 案例为师，实战护航
; T* |3 Y/ X3 e: S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。
0 Z+ ~% u2 C) H* f4. 持续更新，永久有效2 r# q9 Q0 o6 H0 J. d
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。0 a+ j. Z2 l8 g0 [6 R
" e+ }2 x0 D3 r/ @1 C0 Z〖课程目录〗8 E% L7 z2 S3 j
01.深度学习初见
& I( J, U4 Y$ Z! A% g$ q课时1 深度学习框架介绍-1.mp40 t* O2 `. w+ z
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4! u9 f7 g i5 d h! v, p& L/ E
课时3 开发环境安装-1.mp43 p. y' O0 g, k \5 M' L( A: O
课时4 开发环境安装-2.mp4# C# s6 l9 Z8 X6 k) J& g
; ~# V1 b* Q+ }2 P
02.【选看】开发环境全程实录7 |" `) N! t' G9 T
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 o+ q! O4 z1 d y+ t3 Z
课时5 win10平台实录-1.mp4
% P/ d" Z4 z; e J0 V) c `$ H课时6 win10平台实录-2.mp45 P9 [( y4 \3 g% K7 ^
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4% ]+ F0 C0 E1 |3 n' `. V/ C
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp43 V" y; ?$ Y/ z4 p1 c
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4; w$ w0 N o$ L
Q9 e. G& F Z
03.回归问题3 s t) R' p( j2 y1 }& F9 H) e9 Q
课时11 线性回归-1.mp4
0 B, |8 y' p* l课时12 线性回归-2.mp4, |% k6 s& C9 i3 t5 n) {( F( C
课时13 回归问题实战-1.mp4* Z3 B3 g( G& B0 i. _
课时14 回归问题实战-2.mp4- l# K0 q4 q) B& n8 y* p
课时15 手写数字问题-1.mp42 g1 @! S9 G. t' P
课时16 手写数字问题-2.mp4% O( m: o5 E! m# E4 _# _
课时17 手写数字问题-3.mp4! U/ ?* [6 w5 F- _
课时18 手写数字问题初体验-1.mp45 p3 C- O* {6 z2 x- o3 B! q8 `
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4) G, ]2 t6 D' d, Q8 D
8 s9 G3 @: _, b+ P' c4 R& r8 f/ [04.Tensorflow 2基础操作
( Y8 {. K% |4 R. o: V5 I# e课时20 tensorflow数据类型-1.mp4) V7 L% F$ T. o9 T' {+ m9 o
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
' F9 O! l7 e0 B3 u F& i$ T课时22 创建Tensor-1.mp4
, c( l1 k$ I. u. d课时23 创建Tensor-2.mp4) A* H9 n# @" B$ }5 Y
课时24 创建Tensor-3.mp4
4 Y S8 @* {; l' {# l" m课时25 索引与切片-1.mp44 e, ]) f c, t
课时26 索引与切片-2.mp4/ J* Z0 Z: k; _3 ~8 B7 o2 \$ U N
课时27 索引与切片-3.mp4
! R6 M' P# p4 b8 |课时28 索引与切片-4.mp4
4 y3 z4 Q/ u/ j课时29 索引与切片-5.mp4
) W( J; z# r# t# V! H9 ^4 X) ?' b课时30 维度变换-1.mp47 t% Y; S3 {: R; C
课时31 维度变换-2.mp4
1 ]& i) L, A# o" _. a D课时32 维度变换-3.mp41 m% s9 E: l x# T# I4 r- ? |
课时33 Broadcasting-1.mp4
7 e6 I" N# O5 `$ d, W2 s; Y8 e" a课时34 Broadcasting-2.mp4, Q6 P1 H9 |6 [/ [9 K
课时35 数学运算.mp41 C1 a/ X) w7 w
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
+ r+ j; j/ b, Y) _! g课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4& u- m8 I# E/ }2 a2 l
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4* H" s2 v% M; J8 m
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
6 x7 U" X7 X2 _1 }3 W0 H' V! j
1 a& K/ \: U8 {" G6 w8 X% K: A/ U05.tensorflow 2高阶操作' k( q0 m U5 d9 s4 s5 w
课时40 合并与分割.mp4
% w1 s) X6 m3 L7 k" I7 n! J课时41 数据统计.mp42 O: J, m% e$ W2 g$ L5 q7 z
课时42 张量排序-1.mp4
& Z% z! D8 Z, ` a* }8 K课时43 张量排序-2.mp4
0 p, v6 @- |' U* R6 ]8 T, J4 p课时44 填充与复制.mp4. ~( b% O( c$ x1 ?7 b& O+ e
课时45 张量限幅-1.mp4
: w& u4 p' j' d1 T课时46 张量限幅-2.mp4 m( |2 K1 o1 O$ k
课时47 高阶操作-1.mp4
7 {0 @2 n8 P9 H) b7 _课时48 高阶操作-2.mp4
* w' Y0 s- g. f# w7 h9 W
8 Z4 b# @6 _4 p2 Y% s' O06 神经网络与全连接层9 n( }9 t) v$ ?- _+ ]- {6 q
课时49 数据加载-1.mp4
% {: |9 j1 h0 o/ X: c' y+ @课时50 数据加载-2.mp4! ]7 y6 u+ D% ?) E- c' S
课时51 数据加载-3.mp4 h$ U2 j3 [% { N+ C8 T
课时52 测试（张量）实战.mp4
) \9 I' i6 ]0 Y2 G# J1 H课时53 全连接层-1.mp4
5 @2 q. Y/ E) y5 K) T# x2 T4 {# J课时54 全连接层-2.mp4) V. Y9 }4 A% Z5 i; E7 Q
课时55 输出方式.mp4. w5 h% w& U2 h* A$ J* d
课时56 误差计算-1.mp40 S9 |4 f% }& U2 S1 t8 S0 y; {% v
课时57 误差计算-2.mp4$ ^, w' B8 i6 |3 _. L z
课时58 误差计算-3.mp4
3 I; K% H" E) Y: \* b( n; a/ a; A* g' K5 G4 t
07 随机梯度下降( z. [0 h) O" s# p% w4 |
课时59 梯度下降-简介-1.mp4, r# N+ i+ r' k: R- A9 V3 H/ i8 d
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
5 y! U' W8 n) ~课时61 常见函数的梯度.mp4
/ ? `$ Z6 Q3 _+ E课时62 激活函数及其梯度.mp4
^- ~6 E5 I+ }. J; y, U课时63 损失函数及其梯度-1.mp4+ t- n, ]; T# _/ [5 _
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
: ^: [2 I1 y6 i* M+ u课时65 单输出感知机梯度.mp40 ~2 {4 \/ j" Y* y) N2 Z3 w! q z
课时66 多输出感知机梯度.mp45 ~: R- U g# x) y, k
课时67 链式法则.mp4
Z, Y5 O" q/ f7 G% Z8 H: o# x4 D课时68 反向传播算法-1.mp4
) h1 S5 f1 o* B' f$ `: b: K课时69 反向传播算法-2.mp4
8 L9 z0 M, A6 I' T6 \课时70 函数优化实战.mp4
% e1 ?3 P8 \ u% A& {7 M0 ]5 B, P. m课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4* ?7 [4 E: g, x5 B
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp48 {" v% a% n+ s/ B1 E/ n# m
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp47 ~7 F- B# g, j1 L
课时74 TensorBoard可视化-1.mp48 [# }4 ]9 ~# x4 M3 k4 S8 |
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4* @+ `0 U8 e, I. n( j
- ~( J' N% o2 j& \0 B08.Keras高层接口4 R3 d/ {( m% X; g$ [- k% P) H
课时76 Keras高层API-1.mp4
8 [! j2 {" C+ s- h5 R9 z- }3 p' q' V% e课时77 Keras高层API-2.mp4
( ]6 E2 w: b9 L" ?* Y课时78 Keras高层API-3.mp4
# f9 P2 i8 w7 s) d! g# R课时79 自定义层或网络-1.mp4
4 Z4 N4 b" I8 X3 _, B0 g; _课时80 自定义层或网络-2.mp4
$ g0 [& d% L+ w: x, l) \课时81 模型保存与加载.mp46 a0 E: [$ v" Z, y' H
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
; H6 N8 E0 I5 i8 ^! o. C3 E! ?8 A课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
( U4 C2 ~" a6 k/ W课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4) Q8 s: E* l5 `1 n1 R9 m% |
4 W$ e- a: b; E2 j7 [09.过拟合
5 m; ^0 Y0 U k! f" P5 ]' J课时85 过拟合与欠拟合.mp4
6 F9 L: J6 p: ]6 @& Q; T9 Z课时86 交叉验证-1.mp4
" I9 y3 z9 O' R; x; x" {课时87 交叉验证-2.mp4
5 [/ E2 _7 _8 _2 e# k课时88 regulation.mp4
3 z6 r: {# u6 m% ^5 z) R课时89 动量与学习率.mp4
3 \/ Q* G2 o- ^/ W2 V课时90 early stopping和dropout.mp4
+ s* F8 j+ }/ z' W# k& |8 V课时91 什么是卷积-1.mp4
$ E2 Z/ ^: _) m课时92 什么是卷积-2.mp4# y3 A0 f' ^: R6 |4 S
课时93 什么是卷积-3.mp4
% J5 g A* |5 M! d% B课时94 什么是卷积-4.mp42 `/ v8 ?0 u* q! X$ s8 i9 L
课时95 卷积神经网络-1.mp40 t' S& {3 W9 B( I- g* V! ]1 q
课时96 卷积神经网络-2.mp4, S6 H0 q; l) `$ H( X, x* `# E
课时97 卷积神经网络-3.mp4' _; @" M, {4 s4 F3 U7 B
课时98 卷积神经网络-4.mp4
3 |9 b( \; ~( ?课时99 池化与采样.mp45 H6 t9 F7 m1 a* k2 W9 _! b& t
: N( N# C2 Q. R) `
10.卷积神经网络
# A3 p& a' J5 b V课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
: \, V# [5 K7 ]& g3 o课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4. O9 U9 M+ F# T, | J/ s T
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
( r2 F3 G4 ^5 x) e& o" G. E( l课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
9 ^' Q& m7 t3 |5 w, I, s课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp45 A% D$ S9 d% `+ p
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4( y$ \7 C9 I: b
课时106 BatchNorm.mp4
3 _6 L6 B/ t& x; T: n课时107 BatchNorm-2.mp4
3 S3 w% Q8 J9 T. S$ H& M课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
6 t ~" H, ?' A# V( J课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4/ {0 o- }( ^% j B) r5 Y) [) [& ?3 r6 L
课时110 ResNet实战-1.mp4! i. o6 x1 ?5 K6 R) G+ N2 ?5 P
课时111 ResNet实战-2.mp4! t/ w' j E1 S; u1 ^
课时112 ResNet实战-3.mp4
8 C% y1 K& ?# L P课时113 ResNet实战-4.mp4: ~5 m7 {: |# D/ D
5 Q# [" T5 D# d# R
11.循环神经网络RNN
% k1 r7 }1 T7 \9 ]课时114 序列表示方法-1.mp4
" E; x8 Q0 }# m( ~% B3 Y# l课时115 序列表示方法-2.mp4
7 [% k7 R; Q. k. {& L9 k课时116 循环神经网络层-1.mp4
+ W1 B( ] g0 E3 U8 V; z6 ~0 x课时117 循环神经网络层-2.mp4
9 T0 Q' _1 E/ L7 q. M: a课时118 RNNCell使用-1.mp4
6 m; K3 \& O% E0 |( m& x课时119 RNNCell使用-2.mp4
" k: t% n8 H+ r6 _. Y$ n课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
7 T/ _- U) z1 ~$ }( t! m课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4! f3 M5 m' I& V7 a) U2 R9 H0 ~! m2 r
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
9 S/ i) M; c. y; |. g+ ?$ Q课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4) q3 j$ V5 a( p, G- G! Y. H `1 i* C$ o
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4* c% S( ^8 h8 w! e9 C
课时126 LSTM-1.mp4
3 [8 C1 ^" b+ c7 B1 o" K" z课时127 LSTM-2.mp42 D2 w$ G* a4 ]2 L# j! }
课时128 LSTM实战.mp4
- G8 T7 M5 ~$ s' \ j ^课时129 GRU原理与实战.mp4, N" Y; V7 r: K3 o) f
O; b: K- N. p2 O5 r/ g7 J7 Q* R
12.自编码器Auto-Encoders1 f9 n- C% N* g4 p
课时130 无监督学习.mp4
; r& [3 d% d9 x. g$ d9 U w# ?2 ?课时131 Auto-Encoders原理.mp45 P& }# g/ F4 F- v7 L: h
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
2 g$ K+ O5 f" C课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
7 Y# p# a; d$ ^, A, ^7 w: F1 i课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
" B# {5 P/ {' j课时135 Reparameterization Trick.mp4
1 K8 \0 O( i0 e- x课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp45 q: h4 K7 G9 R
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
- U" _* Z& `/ f& `课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
5 ~. D9 x# }5 j' _8 L3 [课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4) e2 A& M4 y$ O* V5 h# u7 l7 Y. i
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
! K/ N+ V H7 @" p( r! \; A" O2 m5 T课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
' S \" E v8 V6 i课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
1 p$ M1 l5 g( x1 a( c |' z6 P1 K2 F8 N+ `
13.对抗生成网络GAN9 w6 O1 Y- C* J( n
课时143 数据的分布.mp4' m0 P- r: A- B2 E
课时144 画家的成长历程.mp4
3 _5 v4 P' o0 Y1 I课时145 GAN原理.mp4
9 i$ e2 L& f7 _& G8 m6 ~6 N7 `! n课时146 纳什均衡-D.mp4& }2 ^3 u c% }- T! |- V" ?
课时147 纳什均衡-G.mp4; Z0 R& d- t6 ]
课时148 JS散度的缺陷.mp4
' @" U, T Z) L& \% O课时149 EM距离.mp4' @8 I3 |& ?5 \5 U2 d
课时150 WGAN-GP原理.mp4 X5 @4 U' m" D( w
课时151 GAN实战-1.mp4
: ?' z- E8 d- `4 X课时152 GAN实战-2.mp4
+ \) j" T: s! Q& a3 q( z9 `课时153 GAN实战-3.mp4
: Q7 W; s4 d1 h课时154 GAN实战-4.mp4
9 v( h9 X& N% F% V, m. g0 h课时155 GAN实战-5.mp4
' d/ L; x/ u0 p7 e课时156 GAN实战-6.mp44 D0 ? O2 s( L- \' ~, A. R: X
课时157 WGAN实战-1.mp4
. J- n' [( L& {" x& z课时158 WGAN实战-2.mp4
~$ V7 ]2 a x- k9 D/ y& u7 i" z3 I# J }0 `9 D. _4 G
14.【选看】人工智能发展简史
+ ?4 C1 Q) V8 N; V: c课时159 生物神经元结构.mp4
3 `# C" | f9 J5 b& t课时160 感知机的提出.mp4
4 R- ~! y/ T, \课时161 BP神经网络.mp4) h9 D$ C& Z+ F
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
& v1 J$ B5 i( P- E j课时163 人工智能低谷.mp4/ H8 U" m) Y: d% `7 l
课时164 深度学习的诞生.mp4) F9 o0 l& K% G. ?2 `4 C6 j1 ~
课时165 深度学习的爆发.mp45 H5 v: f# a& p1 I) x
0 { U, W O- w15.【选看】Numpy实战BP神经网络
4 p. [+ p& B+ A; A! Z& l课时166 权值的表示.mp49 H) k1 O) f' W" H3 m
课时167 多层感知机的实现.mp4' l `9 C1 G' @. b; h: t! p/ m
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
8 v+ f7 S6 b2 S; p P! i0 c; Z课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
. P% d6 W3 J, o课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
8 h& ?; C9 g- m课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
1 Y7 k/ A# e, e1 a! j2 C7 b课时172 多层感知机的训练.mp48 U6 \0 }0 F' o' D- w% ?
课时173 多层感知机的测试.mp4$ x2 S A7 S8 n2 U1 A' `* m
课时174 实战小结.mp4
5 G$ Y' f1 E) F' T: j/ {' b: K深度学习与TF-PPT和代码.rar
9 t. p. A! M7 V
Y* J; R, b" i" o7 O〖下载地址〗
' p: T2 n4 H- U3 v9 A" l
9 m1 d1 |; |. V* w# |9 b3 m6 o1 m/ U. a2 `- m5 J
8 X! U C: W; P7 r* b. {4 K; C) j2 A( i t" l0 T8 Z
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