' o- y" Q* L4 D) ]: H
〖课程介绍〗/ U/ H1 o( ?8 R
1. 通俗易懂，快速入门- Z% Z: Y/ N# s* e Y 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。
# j: Z$ O$ Y3 C4 q8 h2. 实用主导，简单高效
3 f/ ?1 P4 X- _) }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%。
^9 c4 f( ?' b, U+ h2 e3. 案例为师，实战护航
! f9 g, x: H! `1 {! d9 O3 O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。9 z( p( o9 a- d9 {
4. 持续更新，永久有效9 C/ v) {, R' ~2 f! \# a% 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。
% a9 c8 T0 O7 L# w! @! p& Y' g% h4 N2 F* E
; R5 O e* A- f; k* V〖课程目录〗
" z" @6 ?# D/ D& r4 o" D' o5 D01.深度学习初见% Y/ a1 {4 B. Y7 H& _! K8 t& V
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
6 _$ s6 R, b% _2 @$ [; f" \课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
4 u7 o1 p3 U5 h" g$ f6 w/ S课时3 开发环境安装-1.mp4
$ w7 `+ o) }- E课时4 开发环境安装-2.mp4* I, E1 Z2 R% m4 c6 O
: `; A3 m3 u" H$ z I$ {
02.【选看】开发环境全程实录6 v7 j9 B- S5 r3 t5 R5 c1 @
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4) X0 S/ h' M) T' x8 Q
课时5 win10平台实录-1.mp4
( \" r) F4 ]+ q: X8 s; N; @' c( N课时6 win10平台实录-2.mp4. F3 ]% ]4 }/ D( j
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
. \) i( o8 c# u: ^& ^/ p课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
9 B4 X* t" [8 ^5 Z5 U- l7 n课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4( \9 v% g- n* z
- {" O8 p9 Y, v* V# G. E/ { O" J5 {03.回归问题 t: s' T$ i( ^4 x0 o+ T
课时11 线性回归-1.mp4+ G K" c6 o4 c# x/ h, a
课时12 线性回归-2.mp4
4 i! R z, Z9 P$ K7 y( X课时13 回归问题实战-1.mp4
! A2 C5 o Z9 T; D5 X$ x课时14 回归问题实战-2.mp4# K/ G0 Z+ V9 Z* ^. s
课时15 手写数字问题-1.mp49 D1 K |! ]3 N! o9 k* i2 R
课时16 手写数字问题-2.mp4. l: m& o& ^( M- [
课时17 手写数字问题-3.mp4
3 `, u/ Q5 Z/ t0 d课时18 手写数字问题初体验-1.mp4$ h0 I) c4 U$ F- H
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 E) a5 a' d2 Y- m
2 A1 f& e2 |1 h5 p b04.Tensorflow 2基础操作1 S* F. g1 ^, M3 i# K/ e$ z3 F$ [2 K
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4" P# D* ?/ A% \! y
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
4 d& Q4 @! I/ x. T6 A, G, x课时22 创建Tensor-1.mp4- f# ^6 k! T; P" i" J; O4 A0 }
课时23 创建Tensor-2.mp4
$ P+ g, v9 `/ p. j课时24 创建Tensor-3.mp4/ M7 Z; w" H# k
课时25 索引与切片-1.mp4: z( L$ Q9 U( M4 F _$ _
课时26 索引与切片-2.mp46 [- r+ F" m3 g- ]4 C7 y
课时27 索引与切片-3.mp45 p; I$ U2 f' Q6 d& I
课时28 索引与切片-4.mp4
% N! ^+ Z" ^+ P. F8 W3 ^3 l+ V课时29 索引与切片-5.mp4
$ S# H d% N F) O: n! ^课时30 维度变换-1.mp4
, Y" y; j* }+ f. |课时31 维度变换-2.mp40 X. I) O/ u* ]8 q5 ~8 w" H3 d
课时32 维度变换-3.mp4
2 k4 Y7 z7 H6 D课时33 Broadcasting-1.mp42 n A, d1 @: C3 i1 J8 ^( z5 b% o F
课时34 Broadcasting-2.mp4
3 b; u m2 M) Y7 n* W+ t" i课时35 数学运算.mp4
. }. j/ V) u6 [. w0 x课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
) F. H' q- A2 U& A课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
( B3 G- V% c- d- E" @- o课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4* \$ ^! @. ~" k, f( F6 [
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
( |1 q* }% d" |2 ^" _. ^* G0 z8 r% H8 Q! B
05.tensorflow 2高阶操作- R$ Q3 y8 L8 _ H, G ?2 E! a" ?' \0 d
课时40 合并与分割.mp42 M. W' m9 j- P; z4 z' x
课时41 数据统计.mp4" A; {$ O) r* k$ `* G# e$ `
课时42 张量排序-1.mp43 ~0 r9 k& s$ {# U
课时43 张量排序-2.mp4; m9 ]4 Z+ D! F5 c( d) V R- |
课时44 填充与复制.mp4
4 v, X3 \1 r6 {7 _5 D课时45 张量限幅-1.mp4( @3 b$ j9 m* z' [) }/ J: ]* M
课时46 张量限幅-2.mp4
% |3 H% e" J9 O: p课时47 高阶操作-1.mp4
( ~ b/ ]4 T5 E* L课时48 高阶操作-2.mp4
8 Q5 W4 M. C# F) I, n
7 ~+ M7 o2 o+ m/ g: i" O06 神经网络与全连接层- [ A- Y2 n9 \
课时49 数据加载-1.mp45 }9 z4 n' t, R, y
课时50 数据加载-2.mp4
9 \% F$ F- \3 C0 m% a* [课时51 数据加载-3.mp4
& x/ g$ p* M5 q0 w) Y% G- l课时52 测试（张量）实战.mp4 U4 h. {- K' Y# X+ j4 @) {
课时53 全连接层-1.mp4
. b0 B. G; `+ k课时54 全连接层-2.mp4
* X% [ k; M- t1 [课时55 输出方式.mp42 A/ b4 L1 Z( v, _
课时56 误差计算-1.mp4
9 _5 S0 a$ w# w' o/ B. e9 k7 m课时57 误差计算-2.mp42 ]/ H* a, i0 g& g6 M0 J4 v
课时58 误差计算-3.mp4
; P( M1 n, {6 Z" D
( r7 Q! x6 ]2 m! N$ ~07 随机梯度下降
3 ^$ [- W/ y* ?: K" j. h) F3 S课时59 梯度下降-简介-1.mp4- ~7 u% k+ j2 Q+ q/ A
课时60 梯度下降-简介-2.mp4. {* `6 ^: ?8 g! A; C
课时61 常见函数的梯度.mp4
K# j: R5 D' B6 s9 g7 {课时62 激活函数及其梯度.mp4! s7 C! G6 x" J- I3 i
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4. S' o6 M2 M, m9 E
课时64 损失函数及其梯度-2.mp40 B; o4 {# }5 ~6 Z) Z
课时65 单输出感知机梯度.mp4
/ F4 z z5 y$ \& r2 |) t8 E课时66 多输出感知机梯度.mp4
, x$ K( h: E2 W2 |课时67 链式法则.mp4
5 ^0 M2 y* e) o4 Z6 n) w, l" e* G课时68 反向传播算法-1.mp4/ e$ {' l0 u4 g3 F
课时69 反向传播算法-2.mp4! }0 [" t( Z+ ?* b4 M" v( O8 \/ C
课时70 函数优化实战.mp4
3 O z) X/ P. N课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4: Y7 U: S5 T$ u! E- b- R
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4* e( D+ ]2 a6 d0 \( G; R6 _3 r
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4$ @3 f5 c* C' F; c: p+ y
课时74 TensorBoard可视化-1.mp44 J3 l1 N+ ^) U) y# T
课时75 TensorBoard可视化-2.mp40 I E" V% C5 s" o
9 A; C2 i9 p6 d0 U9 k, S# p08.Keras高层接口; K' w! B ^3 j4 J, a2 q
课时76 Keras高层API-1.mp4
2 j: t9 G% ^6 a7 D课时77 Keras高层API-2.mp4" J4 ]/ ?: c6 Q# u* W8 F0 x) _
课时78 Keras高层API-3.mp40 A8 k* T2 Z2 e; s3 f! C
课时79 自定义层或网络-1.mp4
" ]5 i1 j, l. |0 x7 A课时80 自定义层或网络-2.mp4
; Q$ s* D, f; h0 D8 p课时81 模型保存与加载.mp4! F2 j5 C7 ]9 X& M) `
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4. G6 O" c# B7 l8 u( w! O( M) l7 a
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
: V; v1 p3 g1 {6 [' ^6 d2 {8 ^" W! w课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp45 U' U# _+ E& U. |3 W
. _8 V# M' V+ _% W
09.过拟合
" \6 f6 z7 s* F* Z9 B课时85 过拟合与欠拟合.mp44 H" A& f9 N$ y' F
课时86 交叉验证-1.mp4
! ?# d9 W" ^$ k+ }6 Z- n1 y `课时87 交叉验证-2.mp4
7 t! h7 x0 i8 A: U' b8 u, ^课时88 regulation.mp43 U/ c% f$ a9 z; a1 n
课时89 动量与学习率.mp4) W) C1 \( A. a
课时90 early stopping和dropout.mp4, i& S( a- w2 N: k. N) H" y' ?! B; M
课时91 什么是卷积-1.mp4
5 e- {, a _% D: {7 f0 x6 o课时92 什么是卷积-2.mp4
9 [# r- r( D# f; n7 _* a课时93 什么是卷积-3.mp4
+ J3 ?6 _$ o, Y) S1 Y6 D( c0 s课时94 什么是卷积-4.mp4; q2 p4 ?0 a `
课时95 卷积神经网络-1.mp4
7 I4 r0 n5 \ d! s课时96 卷积神经网络-2.mp45 l x! \. Q3 n
课时97 卷积神经网络-3.mp4) |0 F" t* x1 {6 ~- X
课时98 卷积神经网络-4.mp4" G! f$ h4 x2 T; x \
课时99 池化与采样.mp4
) T2 n0 y( e7 s: c) X% k( Q2 W. I) c
: U2 G& |8 A _, O+ E10.卷积神经网络
$ P1 T9 O' ]3 i& i% p- R: e2 G% I课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp40 T: l- |" r. n& f
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4& C& P0 y& ~9 e" s5 w
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
) ]* z+ E+ u a6 I. f4 }课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
}: _3 J& o$ K7 J( V, v课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
/ @0 S5 F/ I, r+ S课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
! I" u1 W6 m+ Y% k课时106 BatchNorm.mp4
& D9 V: o0 E0 G7 g课时107 BatchNorm-2.mp4
( u3 t5 h6 g2 n0 r# y课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp42 t8 o: a3 t8 F3 A/ @2 y8 C i
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
; E" F7 e7 L/ [# l! A/ k0 X) i* M课时110 ResNet实战-1.mp4
) o$ \5 b4 R4 I, P* C# v课时111 ResNet实战-2.mp4% w l6 ]3 [6 O. O& m% f
课时112 ResNet实战-3.mp4+ a- d/ n7 n( G. l- e i; @
课时113 ResNet实战-4.mp41 Q, X4 F& r! f. v
9 W( j+ W7 G! R8 d2 c. c9 ~" f: `11.循环神经网络RNN+ f7 t$ ~# Y& B$ n* f1 g4 b! K% Z0 [
课时114 序列表示方法-1.mp47 v0 g/ S& ]4 g
课时115 序列表示方法-2.mp43 Y1 n1 Q& |& F N' ?: W2 B8 e
课时116 循环神经网络层-1.mp4
/ A+ y( M6 v* d8 x' D- x, V3 O" q3 Z+ q课时117 循环神经网络层-2.mp4
# a- r9 e" E1 u0 z课时118 RNNCell使用-1.mp47 k3 W1 ~ D" B) I/ g5 Z
课时119 RNNCell使用-2.mp49 ^& M0 g! H9 Q* h' v# u
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp40 L. y- `1 J1 x! T7 W$ M# T# K
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 [2 ?& v: [0 y8 k
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4% @) P* F' k( V
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 a) t- d7 F& Z$ X( @- g
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
9 ]6 X* S4 l; H! A z课时126 LSTM-1.mp4/ L, n" B! i# a2 ^- S& Q* C+ o
课时127 LSTM-2.mp4
7 b$ W; K: } m, Z' c, [课时128 LSTM实战.mp4
. @ T2 A1 {9 p, W课时129 GRU原理与实战.mp4
. v9 W8 Y4 V9 T1 R. V7 S
8 ?; i5 I) g6 T2 b6 _* y; Q12.自编码器Auto-Encoders6 Q! ?+ e$ X# M' V( {( C
课时130 无监督学习.mp4. ^. J* A% o4 U A& ?
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
& m* W: q0 e/ r9 g课时132 Auto-Encoders变种.mp42 S' e, \* M) Q. x9 P
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
- e, l/ K( A" O2 T( h+ n5 C课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4( |: D2 x# u: G" @& k% f
课时135 Reparameterization Trick.mp47 f2 e T9 S2 L( W9 C8 q
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
( ]% N6 `6 K0 q课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp45 L5 e4 X! K$ `( d! d9 K
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4; U$ u# L: \ z6 Z1 B
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp46 E: c& P _$ Z; T+ M
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
' a- d o5 G7 A$ u, `" |5 p课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp44 U$ F! U4 S6 P" {4 s
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4 y7 m5 V9 R. h# a
+ m/ D4 f" A1 M
13.对抗生成网络GAN
' U2 f. N2 B7 f课时143 数据的分布.mp4
5 v( f. z! o* ^课时144 画家的成长历程.mp4
/ x. W) |( @! L" N' R) U" ]$ N' [课时145 GAN原理.mp4
# e5 X3 {! E1 H% H8 C课时146 纳什均衡-D.mp4. d' \/ C, Z7 y: f7 ^( s w0 I
课时147 纳什均衡-G.mp4! x1 c+ E( L4 l
课时148 JS散度的缺陷.mp4
0 i/ |7 ]( o% Z课时149 EM距离.mp4- M& H/ F+ _7 R; u
课时150 WGAN-GP原理.mp4
4 m- Y7 M7 x( @$ [% Q9 Z4 G0 [课时151 GAN实战-1.mp4
3 b( S$ N* h$ r3 c h课时152 GAN实战-2.mp4
- {9 L _( t* l( }: D课时153 GAN实战-3.mp4
+ [3 p5 @: ]) Q课时154 GAN实战-4.mp4, r8 B+ D/ i: T; i2 h
课时155 GAN实战-5.mp4
2 ^! X/ _3 W" H- Z课时156 GAN实战-6.mp4
+ P" c: W+ c/ Z( c+ C% g. @' ^课时157 WGAN实战-1.mp4, O f+ B' g) p7 P& v
课时158 WGAN实战-2.mp44 q4 C8 J) m# P! a: S( Q( e( U
2 ~+ w& w- e6 v5 D# y( a
14.【选看】人工智能发展简史
8 w) s9 K- C# S. l/ ~# \课时159 生物神经元结构.mp4
8 j! ?) C$ w2 j0 y8 T1 y: t1 R课时160 感知机的提出.mp4$ ^' F6 J, E. Q! C5 e: H
课时161 BP神经网络.mp4
# M5 e% H+ `, v N4 ~课时162 CNN和LSTM的发明.mp4# {7 i+ x3 b9 n5 J1 `2 k2 r; p
课时163 人工智能低谷.mp46 d) ~0 T( w: W: A% T
课时164 深度学习的诞生.mp4
$ o& f3 J! r5 [8 Q8 B, t课时165 深度学习的爆发.mp49 }8 U5 E' ~ Q' U8 d1 L
' ]" D" U; Z; Z4 Z6 b15.【选看】Numpy实战BP神经网络1 n* I! z$ k7 h
课时166 权值的表示.mp4' o. {9 E, O, {) E- ?
课时167 多层感知机的实现.mp4
$ A; n7 Z _& D# h+ B课时168 BP神经网络前向传播.mp4
1 Q' a) Y* O* @; f% k+ _9 x y课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
' Q' G' x( X6 ~/ N) B- Q3 p" Y课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
8 j, a7 x6 N; f2 S. I ~% P课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
) i K# x( q; ?$ n5 m课时172 多层感知机的训练.mp4
: O) ^+ e: L" j) z课时173 多层感知机的测试.mp4
" k5 `5 E* b R! V课时174 实战小结.mp4
; d' e8 d1 H7 F ~深度学习与TF-PPT和代码.rar; a* t9 O, r! B& ]) p0 B
9 z2 o* N: u9 U" C H8 `7 G" ]
〖下载地址〗
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, O# q& q( t6 {3 v6 m. E8 m' u9 y3 h+ {9 U& S, D* V6 f
d' L) F: v+ @" O U9 d- \* D& m9 Z7 C. a+ I! `; n1 |& E
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------! K/ u9 _9 s0 r8 s: U" f
$ c) [8 e& F7 g〖下载地址失效反馈〗% m& d8 w+ X- \2 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; E/ Q% Q8 x; b! M- g
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E: {; t# T4 R- q: E+ A1 _2 {有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。3 j, M& U3 e4 r: u$ \1 E$ y5 c4 I
. `' l5 `5 D, ?7 }3 R6 Z0 }# n
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