$ q# h; D) p9 z# @& Q2 w4 G, i
〖课程介绍〗) k; ~8 @, ?" n5 H* P3 B7 @
1. 通俗易懂，快速入门- n& W' ^2 Y1 r. i: H- _ w
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。* D/ g& j T; ~* o6 N9 }. Y
2. 实用主导，简单高效
; T# w/ `( P9 A3 b. Y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%。
2 ?8 Z7 F0 l! [3. 案例为师，实战护航
% p& f8 c8 S- I* u2 l) 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。
" U/ R* X, L+ v( P4. 持续更新，永久有效
8 j- q- E& q J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。
+ C$ ^' B& s2 w: V$ X# I+ U" T/ W! ^4 a* z
〖课程目录〗7 k9 ~3 o0 {$ I, r7 m0 Q* G
01.深度学习初见3 o7 A, ?+ u) T" L; y3 K8 [1 j
课时1 深度学习框架介绍-1.mp48 t& J, B2 j6 O/ j7 ~0 M6 W
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4* V' P4 f: v' O" F5 Q
课时3 开发环境安装-1.mp4
+ u9 a; h, \ g d课时4 开发环境安装-2.mp4
! u, z7 l! ]* Q9 j2 `% _. I' E0 `9 |" z) j
02.【选看】开发环境全程实录
6 [) A) ]2 d3 w2 \) u3 M3 b0 U课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4& w) i' z2 s4 d
课时5 win10平台实录-1.mp43 P" }, T6 u( p* s, f$ U
课时6 win10平台实录-2.mp48 B+ W7 d7 W# R
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
/ A1 t3 c1 d0 T课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
1 j1 ?: h. ]& l) H课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4( s" w& t& ]5 G4 L
- l0 V1 m# c( D3 i03.回归问题
8 @* }/ F- Z' C% O课时11 线性回归-1.mp40 q/ t; Z, k2 F y* O
课时12 线性回归-2.mp4* P+ \+ A: v. A" |& ]! ]1 L) @
课时13 回归问题实战-1.mp4) s: L% t r7 ~# u! b j9 i3 ^
课时14 回归问题实战-2.mp4
3 Y* Q7 Q% a! j" c$ N课时15 手写数字问题-1.mp47 S0 _- ~% Z8 U2 |' a3 Y: s
课时16 手写数字问题-2.mp46 s# f' C' z% @. t
课时17 手写数字问题-3.mp46 h# G! S3 Y, U
课时18 手写数字问题初体验-1.mp43 P" u6 T- U$ N$ r7 r8 ?" Z& g
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4% j. E6 @5 ?1 T+ d
* C4 z/ V4 @7 x. q* z04.Tensorflow 2基础操作 G' X2 g; h6 {; c' I9 v9 ^3 W
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4( p6 j! b( a& w. ~+ K! {6 L1 C
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
& e' I. Q' A+ J; _ C课时22 创建Tensor-1.mp4
6 n/ e( K0 r4 r# s4 N" n课时23 创建Tensor-2.mp4" s# Y8 Q& B( O1 S
课时24 创建Tensor-3.mp4! P. x: K4 u8 ~* x w9 ?
课时25 索引与切片-1.mp4
- \( X9 @. q$ F2 k课时26 索引与切片-2.mp4
2 r7 x* |/ @- [# L. m课时27 索引与切片-3.mp40 ^9 x" n1 ?8 t/ X; C3 F
课时28 索引与切片-4.mp4! I; R: x3 R6 d7 y
课时29 索引与切片-5.mp4; g: N0 N" s ~4 h
课时30 维度变换-1.mp4" K& P& P' ^- W( {( Q# M
课时31 维度变换-2.mp4
, Z8 E/ g! u3 V- |+ `0 i' `0 \$ A( G课时32 维度变换-3.mp4
5 j; X7 c% J. e' J8 u课时33 Broadcasting-1.mp4- O+ q1 Q5 I1 v
课时34 Broadcasting-2.mp4
3 A8 A; N) F( S* v1 E- q课时35 数学运算.mp4
7 C0 H; Q4 K- y( @8 H; `课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4/ r. ~' B1 j; a \4 B5 ~# M2 B
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4' D4 _- n3 |( v/ M: |0 y
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
* E8 {/ D0 @& t- N" Y# N( k4 C课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4& L3 r. c9 k6 e5 Q+ S- R* c
# y3 G4 I7 R, V5 ?/ o7 y9 M8 d05.tensorflow 2高阶操作; Y8 W- y) \; E4 D% Y8 H
课时40 合并与分割.mp4' c l9 A0 @6 m# Y- t3 C& Q
课时41 数据统计.mp49 ?: f% T& w4 r3 I* J1 I2 V6 l7 c
课时42 张量排序-1.mp4
: R4 D; s6 {9 Y% v7 W8 p; Q课时43 张量排序-2.mp4; q( H& |% i* z2 R- t
课时44 填充与复制.mp4
$ z/ q& D1 n1 d7 c5 O- m课时45 张量限幅-1.mp48 n. u0 x1 B+ w1 @! K& l5 p
课时46 张量限幅-2.mp4
: W e/ {8 T" l9 F课时47 高阶操作-1.mp4
3 b K# T" X& [( ^: ^课时48 高阶操作-2.mp4
5 B1 z0 a. X+ H3 [. H7 q2 l- r9 ]2 q# f+ U7 Q5 r5 A
06 神经网络与全连接层6 C$ r. H5 U; C3 c
课时49 数据加载-1.mp4% {' \' s8 v; z1 F* L9 f$ _7 c' K5 }
课时50 数据加载-2.mp46 J9 ~% v8 F- h5 b, n* v! u% a- p* ?! k
课时51 数据加载-3.mp4$ X% n2 g/ k$ ~, j7 \% X- U6 ? u: n
课时52 测试（张量）实战.mp4
% ]8 q3 f/ x* Y" \1 o) X课时53 全连接层-1.mp4
+ |4 d# h2 ?, W0 ]: d. v$ l: p, w课时54 全连接层-2.mp4
' P% Z1 M7 }( H X+ I课时55 输出方式.mp4' b z: v! c; I; Z: `& s# z, H
课时56 误差计算-1.mp4! E! C! O' b: n) D4 ]3 Q. v" s
课时57 误差计算-2.mp4" f4 i* m8 ?0 O, p
课时58 误差计算-3.mp4
0 d% |# c8 Z# }/ l! n2 U5 d+ Q% Z) j7 j
07 随机梯度下降
; @9 ^4 V' A U- \课时59 梯度下降-简介-1.mp4
$ t: S+ e& x& v4 O( c课时60 梯度下降-简介-2.mp4
& { O' B0 ] H& T3 a课时61 常见函数的梯度.mp4; a, \$ T! F- `
课时62 激活函数及其梯度.mp4
: W7 G. O8 ]8 j课时63 损失函数及其梯度-1.mp42 Q7 @- Q4 s" |4 I+ _4 T
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
/ z8 z4 x i- {% n+ G, c课时65 单输出感知机梯度.mp4
- \- K" C/ F% s. z3 P7 f课时66 多输出感知机梯度.mp4
( k4 E" E8 J1 r课时67 链式法则.mp4
E4 W1 f; I' f6 f( f! t# y. H5 b课时68 反向传播算法-1.mp4. X2 ]% T0 a+ o7 X
课时69 反向传播算法-2.mp4% M2 C1 u) q; X3 ?
课时70 函数优化实战.mp4+ b o/ Y: @5 A% v- j* c) K
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4# ?& ]$ M7 B# `
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
* \6 H8 A: P- w2 R% Y课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp42 s; i3 J1 m5 \
课时74 TensorBoard可视化-1.mp4% X8 `* I' H3 S) d" I5 D, r H Y
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4; v2 i+ g- \) Q( y2 T3 y
& d! t1 H; K9 `2 p08.Keras高层接口
1 U* {! M5 X2 z$ {1 ~课时76 Keras高层API-1.mp4% [+ o' E. k. h+ N4 |
课时77 Keras高层API-2.mp4
0 Q% |, s: R/ @课时78 Keras高层API-3.mp4 E3 K7 p( G) X, N
课时79 自定义层或网络-1.mp41 L1 F! v/ B! o. K
课时80 自定义层或网络-2.mp4* Q7 q; _4 h4 {! u& t! t6 n
课时81 模型保存与加载.mp47 C" J7 S1 W. p
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
5 g& `" w( A4 P3 J C# T课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4! a+ M+ }) |! o8 s, O3 B2 Q1 N
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4. A* e/ F: @6 I r- I# M0 l. D
" G, y- @6 [0 f8 n09.过拟合
+ X5 e; _3 s& a% G课时85 过拟合与欠拟合.mp4
9 c; H( i7 y" L课时86 交叉验证-1.mp43 ~ G# C) T; n ^* C% _
课时87 交叉验证-2.mp4
( H- E, g0 l6 u2 c6 d课时88 regulation.mp43 x3 ~- C) {1 T9 _+ k8 K* C# R
课时89 动量与学习率.mp4; ^$ c/ j0 _1 M
课时90 early stopping和dropout.mp4
i! |* M0 u" O8 Q7 r6 K课时91 什么是卷积-1.mp45 X+ M m2 K( d0 J. ?
课时92 什么是卷积-2.mp4& X/ f# N: Y! I% ?7 x- g- j' v: L
课时93 什么是卷积-3.mp4
* D- Y# \* b( j9 R9 n( o% b# t课时94 什么是卷积-4.mp4/ e, y, z% I1 P, f1 i! W
课时95 卷积神经网络-1.mp4( \8 r& G# M f; W
课时96 卷积神经网络-2.mp4: B( J& H t# {. M
课时97 卷积神经网络-3.mp4
) Q, I/ i( z* {' R课时98 卷积神经网络-4.mp4
; T6 R5 y! \4 ]) a/ }3 \0 L! }1 v课时99 池化与采样.mp4" R/ A* o( Q/ ?7 ^4 Y, \
7 G7 D# \! ^; E0 F( F1 c10.卷积神经网络: F" ?$ \- d- D& c& A
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
) e5 D8 e/ m X; B. C, ?* w课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4+ L$ E0 Z. v5 ~6 \9 X
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp41 j: s' s- P' h- _4 X; T
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
- c7 b" Q% B" `- U& j课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp40 L- ~: q. W4 k- P+ y% L5 j9 i
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp49 {2 j" \7 x/ n* q! A$ p u
课时106 BatchNorm.mp4
& t/ B& p) w0 @/ M课时107 BatchNorm-2.mp4
* \9 g; U- i& @8 ~课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
2 n1 _+ t7 w5 K2 Y7 K, V& R4 v D课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
5 w& v$ v: c/ S5 ?' D课时110 ResNet实战-1.mp41 \ l6 I0 _2 T6 h {. q
课时111 ResNet实战-2.mp4
+ A) E; f7 A4 a# }$ S8 t课时112 ResNet实战-3.mp40 I/ l6 X. n9 A% [& T/ y
课时113 ResNet实战-4.mp40 c* O7 C3 i6 ?* i+ l* e7 S4 h
P3 O+ n, e2 ?& M( \5 G' K# P' N# V
11.循环神经网络RNN& J. c4 O% v0 m
课时114 序列表示方法-1.mp4
: s" f- h# L2 _课时115 序列表示方法-2.mp4
5 }6 {& x; p% A课时116 循环神经网络层-1.mp4
' o( Y+ b% O, j7 v9 c; p! g/ m课时117 循环神经网络层-2.mp4* Q& R$ T/ ?) C9 y# z: P
课时118 RNNCell使用-1.mp4" l: G3 Q; M/ ~0 D4 K
课时119 RNNCell使用-2.mp4- O6 d6 n7 M3 }1 A2 U! m
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
# O' F- `" |3 g' G课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
v! i+ B E5 H+ w9 e, L1 e课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
1 Y: L2 F1 q2 e; n" |0 d7 G课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp49 u. t" s, d! q( P k. h
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
* c5 {' ]. s5 q& Z课时126 LSTM-1.mp4
% P3 k- V. f0 R1 C0 C6 L课时127 LSTM-2.mp4
7 Y+ U! [1 z4 G: `$ O Z课时128 LSTM实战.mp48 q6 [8 t) F. P! j$ U
课时129 GRU原理与实战.mp4* u/ S' u( v7 j! I
: g5 a( T; m( {1 K+ a# b1 G8 q" h7 G12.自编码器Auto-Encoders
2 y J* c) s0 z) d0 o课时130 无监督学习.mp4
& _8 n# {& l p2 I/ S) ^! n* F课时131 Auto-Encoders原理.mp4
% c( Q% r, q$ c0 d5 t4 j课时132 Auto-Encoders变种.mp4
- }! p3 c' O. q9 k% r2 c课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
9 O6 a2 U8 t, m2 M. ?课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
2 t3 S* L- S2 x# v% t9 v. h% j课时135 Reparameterization Trick.mp40 o3 _+ D0 [" e+ p4 h, ?% K
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
1 x" c& C. D* Z: S( [4 Q& n8 c4 I! S课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
( H$ L( e) z/ r6 d d( o课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp44 ]1 o+ {9 Q8 W- m) i7 B" b6 ~/ E
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
0 z& c* s) h" B7 R* F: D. u课时140 VAE实战-创建网络.mp41 k/ ]; X0 `. f; \" k
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
; M6 }4 J, ~8 m3 s5 N4 Q课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
! A8 ]! t& W+ S g3 Q1 V& G% J9 f; b/ { W' Q0 \( A5 W4 Q5 T
13.对抗生成网络GAN, `4 _5 f( }) _. A" r* z* b S" ~! D, g
课时143 数据的分布.mp4- O2 r& U, o- _: ?0 |
课时144 画家的成长历程.mp4& R. _- h& E' g, R7 y; L: `
课时145 GAN原理.mp4$ f- {5 ^# D9 R' T$ ], J
课时146 纳什均衡-D.mp48 w! s9 `% q0 ~; |2 w7 M
课时147 纳什均衡-G.mp4
! R% c" N2 Y" [; d课时148 JS散度的缺陷.mp4
; Z9 }7 b* G/ y7 n; h2 V5 o6 q r课时149 EM距离.mp46 B& b0 ^7 h) }& [- U
课时150 WGAN-GP原理.mp4" ]& l) e6 s3 G9 O
课时151 GAN实战-1.mp4
/ s% a" F% u% A/ M, u5 t1 {' l课时152 GAN实战-2.mp4 M( N+ C2 G4 y% N( B
课时153 GAN实战-3.mp4
& f" u; F% [6 K8 n: C6 [) u课时154 GAN实战-4.mp4
9 M) v" W1 i- f7 p6 i课时155 GAN实战-5.mp4
" |4 @9 N) Y& X/ h' V3 e2 S课时156 GAN实战-6.mp4% P8 }: ?' z& G' @! ?" K$ i
课时157 WGAN实战-1.mp4! I& |, u+ \% [6 b0 z. c
课时158 WGAN实战-2.mp4
' n9 q* _4 S3 h' Q) D
& B3 ?9 b# c9 w* S9 Z- X4 e14.【选看】人工智能发展简史4 j% j# u4 A( w
课时159 生物神经元结构.mp4
- d9 k% ^% t4 @, M4 H课时160 感知机的提出.mp4
% h7 D6 h1 v' o8 J. j9 R, v: ~. ?# M课时161 BP神经网络.mp4& o* }, T9 s4 K, S/ j6 G
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4- r( t& V9 r& @+ V- Y
课时163 人工智能低谷.mp42 Q9 R- J6 p2 q
课时164 深度学习的诞生.mp49 H( A0 R: O3 R% x5 N* N/ C! e
课时165 深度学习的爆发.mp4
6 ^, A8 {5 ^$ A2 C1 \3 J3 X* \' I4 d) J- f4 v1 W* B
15.【选看】Numpy实战BP神经网络3 B3 ~( v# O8 ^& L
课时166 权值的表示.mp4! Q% ]& n3 W' N& y+ `6 O
课时167 多层感知机的实现.mp4
& y8 H& C5 `7 ^. F0 s: Q课时168 BP神经网络前向传播.mp46 S( M0 f! G _0 ?; R% A/ U
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4. e, Q' o: O5 J m7 y/ E1 e, _
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
1 u1 ~6 z T3 n3 J- G b1 f课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
# L6 O$ N6 x) C+ g课时172 多层感知机的训练.mp46 m- B% g$ F8 \5 \# G
课时173 多层感知机的测试.mp4; V F7 \2 c9 c% t
课时174 实战小结.mp42 |+ [( b2 H: I
深度学习与TF-PPT和代码.rar
$ R. [% P, r" A% ]$ q/ h) s D
0 Y- C3 h& ^8 C〖下载地址〗& h+ H- `+ V- z1 U4 S6 @
: B9 N" W8 v& p( Z0 S2 S. y N" s1 J% v: E- i- B- E
) Q* m. Y# H- i9 T" C! j0 h# d# B6 G8 ^2 ~$ B+ k
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------0 z* H- h6 S1 ~1 |, Q. a) d; S7 z
5 \$ R* F5 Y+ S; |〖下载地址失效反馈〗" b7 O8 ~. l" _% q& E& f0 Y! s
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
" h c0 j- N! V5 {% S+ N
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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