$ s* M4 G/ Z' c, |, F
〖课程介绍〗4 c/ x% h1 \& c* V; i# I/ F) x& q
1. 通俗易懂，快速入门
. H: ]0 U- E7 v7 G+ H7 V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。
1 \1 g% H( S7 ~$ u n$ R; k4 t2. 实用主导，简单高效
/ s" y6 @: R/ A% H- [$ u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%。! Q" G2 ?3 P. S: q k
3. 案例为师，实战护航% L: |( r( D' \
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。, S: Y: m8 p! }% C/ X
4. 持续更新，永久有效7 h& U! }6 `1 X0 K
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 Z8 m3 m- V* `
$ m6 B; z; \9 t( |0 `3 }
〖课程目录〗
2 ]3 P G/ f0 I/ o4 i4 J8 }$ Y01.深度学习初见+ w+ u" J$ T+ W9 M7 b
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
" i+ m1 h; L0 q" n课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
& V/ E! \ ~ o0 j- p课时3 开发环境安装-1.mp40 W; c/ W) e+ G' A
课时4 开发环境安装-2.mp4
: ]* Q0 w) {: |' F( q1 i: m* Y+ ~9 D/ C
02.【选看】开发环境全程实录
3 j& I3 n3 W. k! E1 { b0 @课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
4 t' s- A- }3 g: X3 A! D4 I课时5 win10平台实录-1.mp4
. P. c- t7 W' X$ v; Q课时6 win10平台实录-2.mp4; U1 w' l3 g# ?5 @/ U% U H
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
( t m( P" p; R/ o0 ]课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
6 P1 X4 ^; U" W$ H课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
- {) c/ u5 u g9 U" G% p
$ R0 P9 s% L; F7 A. W03.回归问题
" Q2 T- ~( I: ?6 R# N" |" z7 x课时11 线性回归-1.mp4
$ ]6 b1 t. \5 R& N% @( c' b D8 P4 l' @课时12 线性回归-2.mp4
# x ?% R5 w1 C0 r5 w课时13 回归问题实战-1.mp4( t, k& _ j5 {. R2 L. O1 p5 K' g' [
课时14 回归问题实战-2.mp4) x. X w, h% \* G7 Z$ z! P3 w
课时15 手写数字问题-1.mp46 h" k& c0 Z. ~- l% @2 N
课时16 手写数字问题-2.mp4
5 X* f: y* O* v F. a课时17 手写数字问题-3.mp4$ P5 D6 b. t3 [7 x$ u
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
, v( O k$ A. X; b( L& E( w课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
; p9 K5 j9 b: z. x
9 z1 W8 M3 E% [3 r4 S! w( v3 T04.Tensorflow 2基础操作
. K/ P! f D) j课时20 tensorflow数据类型-1.mp4/ }# t5 u ?5 d2 B' s8 R+ S. {
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4, `& w+ \# g* }# y l# J
课时22 创建Tensor-1.mp4
& h$ |/ g+ o, _( B+ `! ?课时23 创建Tensor-2.mp4
" [8 W, Q1 R( r, p. l0 P$ Q6 d课时24 创建Tensor-3.mp4
7 y) }/ a/ o, b2 m+ Q课时25 索引与切片-1.mp43 N0 D' |. k e. h
课时26 索引与切片-2.mp4
* L' k8 ?2 A2 I) U& p课时27 索引与切片-3.mp4
- B) j8 f4 T, v, k3 R8 X( o课时28 索引与切片-4.mp4
$ w: u/ A9 c6 g, K# i/ l课时29 索引与切片-5.mp48 Q, z. \9 F. W& G1 L0 c( G6 A
课时30 维度变换-1.mp4$ |1 n3 J0 k0 A6 H3 u
课时31 维度变换-2.mp4
9 z1 T# J1 w8 ~$ O; r( y课时32 维度变换-3.mp4) F2 [% z: Q6 g# _- K% n$ F
课时33 Broadcasting-1.mp4
9 i& F+ R6 A2 W( m2 F1 V$ Q课时34 Broadcasting-2.mp4
5 \: C( j4 }$ W5 b6 c C( K课时35 数学运算.mp4
! S/ [3 V) w% g# ]课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4- X5 a4 Z0 y: N( L( G
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
' @2 E9 m. o$ L* w' f$ a8 v课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4; m1 |* W% r; u2 X
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp45 @* h2 E# ^2 R# j
/ d5 `; y$ v/ |# b% F05.tensorflow 2高阶操作
$ v1 W; y9 D+ a) _课时40 合并与分割.mp4 U4 |2 ?' f8 D% _/ [
课时41 数据统计.mp4$ a3 w3 [" I5 v/ o! j( a
课时42 张量排序-1.mp4
+ _2 @' j) W' Q' _$ Z O6 `+ v课时43 张量排序-2.mp4
$ [* i" Y- n; {% @: p课时44 填充与复制.mp4! s3 C3 U$ E+ t: r. N& q) A
课时45 张量限幅-1.mp4/ P; a5 g7 r$ u$ h/ \3 H
课时46 张量限幅-2.mp43 c) Z! @& R1 G7 N4 `) T
课时47 高阶操作-1.mp4
6 o4 t7 T2 ]/ {2 {. |课时48 高阶操作-2.mp45 K: o7 \+ F% V' e+ p& F O- d2 D2 t
9 y" P0 V$ X5 A
06 神经网络与全连接层
$ T# w- n' M! I7 W课时49 数据加载-1.mp4# n! K* k j. g6 n! Q9 ] p
课时50 数据加载-2.mp4
, T3 s; N$ c, @8 U8 C% ]课时51 数据加载-3.mp4" a/ B: j9 E6 ~6 J! x2 A% U
课时52 测试（张量）实战.mp4* c3 w( e4 K! N2 [0 D3 t
课时53 全连接层-1.mp44 {8 O+ ^% {4 O
课时54 全连接层-2.mp4
- ^! U' Q) q- t) R' |2 C, ?" n% J' T课时55 输出方式.mp4
" `7 B+ ?/ F8 |' t! `# F课时56 误差计算-1.mp4! t! x. z: Z4 ]' {7 y: Z
课时57 误差计算-2.mp44 U+ Q2 b2 f8 p, d# G# E6 s
课时58 误差计算-3.mp4% }, o5 `# o% {6 T8 ~
1 x- {9 r0 W, t* x0 b4 {+ q v
07 随机梯度下降* i) {1 O. q) }
课时59 梯度下降-简介-1.mp4
+ w& N% a% B7 W! n$ k& ]- }课时60 梯度下降-简介-2.mp4
9 M, r% ]' ]. U/ o课时61 常见函数的梯度.mp4
6 z$ i2 x4 @1 _. ^课时62 激活函数及其梯度.mp43 j2 R+ J$ K( n: e' B
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
! X: v9 O: I4 ~! W) a- I/ l/ j9 ?$ t$ y课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
4 M1 r$ {& B% x% T B- A' |5 u& L0 I课时65 单输出感知机梯度.mp4' |! s+ z6 e3 ]( H# K1 x4 l7 \
课时66 多输出感知机梯度.mp4+ S; G, Y( b* w' x- g) N6 w
课时67 链式法则.mp42 }$ v+ ?. q. D! ~7 Z9 ~( U
课时68 反向传播算法-1.mp4& K- Q9 ]- ?6 p6 Q$ `4 x6 ^
课时69 反向传播算法-2.mp4
3 j; z+ B# S% g3 ^8 n2 w& p8 F- W课时70 函数优化实战.mp4/ Z! u. _2 k6 ^2 {6 C
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4' Z8 c" w6 N9 y
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
b& a) ~& G' x# V' S# R课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
* ~8 o- s" v1 _; Z9 h课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 S9 T. f( v3 n9 e# p
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4( D: v1 t8 T: k7 Q ^+ j
) A+ x- `) k; s/ h9 P4 q08.Keras高层接口
6 E( l' g2 @. D2 h6 t4 w7 a; t1 ~课时76 Keras高层API-1.mp4
) d; e4 Z3 b0 T( o* O; C. P课时77 Keras高层API-2.mp4
) H/ e) l3 M+ Z: H/ f课时78 Keras高层API-3.mp4
1 M* N" S) T& C) f$ {课时79 自定义层或网络-1.mp4
: u# }9 ?: v/ B. e% n课时80 自定义层或网络-2.mp4
; l* G9 {6 c& Y. z4 t" ?, N. s2 `- ?课时81 模型保存与加载.mp4
. K$ b* c& @% D& C课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp45 k5 D5 J: J& a
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4- Z+ B1 q6 K, o% R# p n( G; ?
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
: _# G) p) Y3 B6 a5 ?: d1 c* {3 a* @1 X- Z
09.过拟合
; v O/ G4 K$ u/ S1 A. o课时85 过拟合与欠拟合.mp4 o" T! h, j T C1 Q
课时86 交叉验证-1.mp4
( [; P- ~3 o6 @9 g* k, I* |课时87 交叉验证-2.mp4# ?3 p# t6 k! m5 F
课时88 regulation.mp4
* }8 ^' O8 p# O3 N& V+ X$ V课时89 动量与学习率.mp4
) g5 H) {4 l; P, h" P- n8 X课时90 early stopping和dropout.mp4$ ~8 p5 A3 Y/ ^% e- x7 m1 T
课时91 什么是卷积-1.mp4) d0 e3 {8 Y" S" D7 C- N
课时92 什么是卷积-2.mp4; ]; q9 Z, }, Z0 P6 s1 N2 b
课时93 什么是卷积-3.mp4
5 o( t( s1 @! }; K课时94 什么是卷积-4.mp4
; C' q* |9 f* R课时95 卷积神经网络-1.mp47 Q5 S; I G! J( o
课时96 卷积神经网络-2.mp4: U/ W, D( B5 G
课时97 卷积神经网络-3.mp4 |9 ]# f/ Q, Y; A
课时98 卷积神经网络-4.mp4: g) B1 N6 m8 H; E6 u! y
课时99 池化与采样.mp4; v1 V) {4 c; W [! G
) s: Y- ~) {+ t$ z2 ]+ c10.卷积神经网络& h" W- `; y$ h5 |% s6 w: q
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4) v# s6 L/ N+ ?6 G: |7 N
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
: o. M5 V: k9 l' M课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
) P1 z. N: d1 P |% n课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
, g- g+ n1 [) ?: M: n p9 w课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp49 b5 L+ C5 o j% n
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
5 A: k8 H) y: I( ~. p课时106 BatchNorm.mp4
* d7 q( I1 [4 l9 Z/ Q2 b& v课时107 BatchNorm-2.mp49 q, s- v$ u8 A2 N6 A4 v
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4% p" P/ d8 {' L+ ~2 J4 v. F6 t+ t
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
' F, V' a; y% `课时110 ResNet实战-1.mp4
; s$ t: o+ k$ \, I b* n8 t# N" K课时111 ResNet实战-2.mp4% R+ w# O1 `7 a! F# G9 Q
课时112 ResNet实战-3.mp4
9 a* L- V; d& X6 ]课时113 ResNet实战-4.mp4
) A- L. i0 t8 o" u0 r; {& A. C) {/ \3 n2 v* r5 k
11.循环神经网络RNN$ n5 z+ ?/ u+ H) f* f
课时114 序列表示方法-1.mp4
7 ?. w/ e$ Z* @3 n8 u c课时115 序列表示方法-2.mp4& L+ ?" @/ C# v1 K) X
课时116 循环神经网络层-1.mp4
* z+ _# l" z# B+ O- x. \0 Q课时117 循环神经网络层-2.mp4
4 t& T8 N8 B! l+ A" a课时118 RNNCell使用-1.mp4/ p; g3 J0 @4 G
课时119 RNNCell使用-2.mp4" |5 d- _; b# P. G$ A
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
( `( d2 T! {+ E6 B- ?. {, v! ^8 f课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp40 y0 ~4 L! N/ c, m
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
, h- Q& M$ B! Q! a/ F7 i课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4) V0 ?5 e/ {* {; _/ \' `% i: B2 i
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4$ H# r1 X) F9 D: q5 z3 i9 L
课时126 LSTM-1.mp4
) G' D* @* ? _- K; U课时127 LSTM-2.mp46 X6 Q9 c: T' T" s H$ ?& S) y6 L
课时128 LSTM实战.mp4
# J7 j& s2 P4 h/ F2 K% ~课时129 GRU原理与实战.mp4
" K+ e6 N( T6 H0 o1 h" P5 \ g7 L8 B7 I* V) _* _
12.自编码器Auto-Encoders/ n& S- A: U# {: c0 f8 p
课时130 无监督学习.mp49 l; @/ R6 Y) N" D6 g
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
+ O/ u0 E; s `, v H课时132 Auto-Encoders变种.mp40 H3 z7 W7 B) y! w( E. i
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
U) j' J/ f- K6 p# u8 [" V课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
" u# ?4 E {, A' L4 `课时135 Reparameterization Trick.mp43 p+ t& @, v" l8 M% T0 p
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
+ j. C7 F$ Z }; W" A9 k9 _& D课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4, `9 V) w6 k3 b
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4. Q" y1 g% s. e$ c2 ?
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp46 ^% s* N6 N. G
课时140 VAE实战-创建网络.mp45 |* x: k, ^. P* P3 V
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4- m( `& q9 w) ^( y$ R
课时142 VAE实战-训练与测试.mp45 B$ M- |2 C/ b) c( x/ ~
0 L6 L; F5 m: |" D3 E6 O
13.对抗生成网络GAN
& A7 M! g/ f" C$ y: |课时143 数据的分布.mp44 T. ?, _# d& N3 M* w! L# o
课时144 画家的成长历程.mp4& Z# Q% \# ^1 }" I
课时145 GAN原理.mp4' u' X N' u. p3 Q/ M; G3 U
课时146 纳什均衡-D.mp4$ G; h: x& O5 N$ l( y2 u
课时147 纳什均衡-G.mp4
3 j6 g" ?2 C1 [3 c. M- F9 c课时148 JS散度的缺陷.mp4
% @- K; g' D3 x* L4 n! _0 A( J课时149 EM距离.mp4( f- q5 Z, P; _$ O2 B
课时150 WGAN-GP原理.mp4
2 ?" M! D6 L' }课时151 GAN实战-1.mp4
+ ]+ B* v6 u) E& }, S课时152 GAN实战-2.mp4
8 y# d0 l" W: m6 H+ p# K4 D$ D课时153 GAN实战-3.mp4
; W9 T8 B1 o0 J9 Y) J- v8 ]( m9 A4 p课时154 GAN实战-4.mp4" m7 e; O! w/ V
课时155 GAN实战-5.mp4
( B$ ^% n# O) s$ b5 ^* R8 c课时156 GAN实战-6.mp43 E) ?2 A l) \0 @2 d, T8 D: q
课时157 WGAN实战-1.mp4
* l; [- B9 p0 s, [. w" D4 d课时158 WGAN实战-2.mp4
7 H& U% \# T2 K$ y# X! o( D
0 u7 a3 [% d* \. x3 E14.【选看】人工智能发展简史
2 G: |9 x j' i0 G课时159 生物神经元结构.mp4+ C2 E" b8 j, s. C% s3 G
课时160 感知机的提出.mp4
6 X8 Q# z+ {* D9 c4 ]' h课时161 BP神经网络.mp4" P: t# v5 E, X' h
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
$ o* g8 q% f7 i |: R课时163 人工智能低谷.mp4
8 S% ]/ W& @: D7 a ~" v) K课时164 深度学习的诞生.mp48 e8 v0 k& K" W, a( }
课时165 深度学习的爆发.mp4& ~1 Q- c( J1 s$ Y* X6 X& C! c1 q5 H
; ^9 @% D# c: ]4 e$ i
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
# g$ K* @- t5 ?7 S# Q' D {课时166 权值的表示.mp4
; n/ {2 }6 ^- J( k课时167 多层感知机的实现.mp4! w; C7 c! k! S9 Q2 D, d$ r
课时168 BP神经网络前向传播.mp44 D1 r- w: M3 t1 Z. E, t$ I
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
e# d3 x6 ?5 @# w课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
' I! V3 ?! ?8 p, _! Y1 |课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4+ N( B% k h3 `& j7 X4 A u4 R3 b
课时172 多层感知机的训练.mp4& ^- S0 x/ f6 Y) v' D' k* T! W
课时173 多层感知机的测试.mp4
4 ~& Q6 A7 c4 d& R. Q- z S0 @课时174 实战小结.mp4
; [9 w3 r6 X3 j2 i深度学习与TF-PPT和代码.rar, t1 F/ h6 K+ H% Y( U9 {
% Y) [. z7 J8 A% r
〖下载地址〗
+ s6 e; ]) g2 K$ Z# p9 `5 E4 s: `1 R# U+ W" I2 s4 [9 ~
; z. Q! t6 c+ b1 @" y/ i* b
$ q: r& B$ w0 s( s
5 B/ ?& H) X3 M" A" G( ~5 K----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 c0 g9 O+ T/ d' Y& D! x- X
% S# L( z5 r! N% H( D" k" v' V〖下载地址失效反馈〗7 Q6 z$ k4 f' A, N" M K+ t
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
& @+ O7 L Q% e. r$ A9 t0 ~0 D" J; c* Z$ T5 Z1 X0 d
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。5 q1 t% K) G2 A7 \) ?8 E+ }; D9 ^3 n- R4 E
. a) Z4 Y$ D% ?( B) X/ L+ n, z
: i/ G0 J. m0 A
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