5 q; e8 a( ]! z1 b* n〖课程介绍〗
- D' r0 x% I; b1. 通俗易懂，快速入门
, O/ i1 O5 w/ I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& n [: ~2 @7 T
2. 实用主导，简单高效* M! P9 ]7 V+ A4 }
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%。
$ f3 I, Q' D* Q3. 案例为师，实战护航) @/ Q% R. i. O( t
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。, H4 A7 C% s, t t
4. 持续更新，永久有效
0 ]% ]9 x* I3 |7 Z2 `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。
2 c2 ]* F- @ u7 G: p" Q0 t) [
( y; y z( |9 C+ M〖课程目录〗
. C8 f, H7 [6 F- Z% }4 H e. K01.深度学习初见
& ?8 l; t0 }: @3 H$ v" i+ f( V课时1 深度学习框架介绍-1.mp4' e; Z7 W. c' C9 {3 `6 ?
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
$ q) l) s$ W* g6 z课时3 开发环境安装-1.mp4& V+ E0 p0 r- ^% Q5 \
课时4 开发环境安装-2.mp4
' O+ y! V3 r5 N" I9 \, x! w: s" l [5 y+ m! ?
02.【选看】开发环境全程实录
6 t0 K% f+ p2 L* V! U u. s课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp43 h+ a" [7 X+ p. ~* E
课时5 win10平台实录-1.mp4# z0 N; }) q1 v9 R+ W
课时6 win10平台实录-2.mp4* V( a. [( p4 ~+ [: G4 B
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp42 F$ i$ a3 ]) k' D9 z' t. c1 ]
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
0 J2 O; s! T8 i5 v; N7 @5 d课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4. T, [3 c) }9 x& n/ G3 b
3 s2 z" x% g6 i/ v# ~6 b* U9 n9 j03.回归问题
2 d ^3 F# b7 r6 X8 C* C课时11 线性回归-1.mp41 G) J7 N$ z* F3 T7 X
课时12 线性回归-2.mp4* s2 v" [' |# o2 y7 } L% _
课时13 回归问题实战-1.mp4
1 }& P- u5 O) Y1 m课时14 回归问题实战-2.mp4- Q. E) G2 D( P! `# G
课时15 手写数字问题-1.mp4
! D) N! N0 {. d; ^2 G课时16 手写数字问题-2.mp4
9 _- g& }: U7 H& U课时17 手写数字问题-3.mp4
6 }& t1 h, a4 a/ T" J课时18 手写数字问题初体验-1.mp4" a, h2 A' q4 D/ C% A
课时19 手写数字问题初体验-2.mp48 N1 j/ e$ @& [1 W: N
3 P* W/ {3 g! U
04.Tensorflow 2基础操作
9 K: i/ y$ u; \% T0 R课时20 tensorflow数据类型-1.mp47 [) n* N8 s5 F" T6 Q
课时21 tensorflow数据类型-2.mp4$ W% n! L4 Z) h& p' _. }# P) d+ \- b; S$ x
课时22 创建Tensor-1.mp4
! z7 `9 b# ?* X课时23 创建Tensor-2.mp4
1 {9 M4 u5 N2 c: A课时24 创建Tensor-3.mp4
; Z2 ^; H3 E- v( }$ p0 ~课时25 索引与切片-1.mp4- T+ I& j0 b! j; z2 |. |8 h
课时26 索引与切片-2.mp4( W5 I% q* w5 G. Q
课时27 索引与切片-3.mp4
% |! T/ ]) y% v3 b课时28 索引与切片-4.mp4
v: a! i# D- |, }4 o课时29 索引与切片-5.mp4
6 ]2 A& P0 i4 y( S: O3 ` e2 P课时30 维度变换-1.mp4
: k0 d7 m- _: k$ \1 l: ?* J, N2 @课时31 维度变换-2.mp4
+ J8 r2 u* n. x5 j/ _课时32 维度变换-3.mp4/ y4 r6 q) x* h
课时33 Broadcasting-1.mp45 [8 \7 ^% \7 W4 E/ w
课时34 Broadcasting-2.mp4
- Q0 y- _9 ]: B3 q K& [课时35 数学运算.mp4
$ j: [+ s0 Q) \' m! S( J* g3 T课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp48 Z7 S' P- q3 U8 }
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4/ U$ v: h* `; [0 F: w% u" e
课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp42 x* h" s( @' q& ^
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4+ \& L7 o1 D+ l
, g* C% c/ o7 {2 b3 P5 Q+ D
05.tensorflow 2高阶操作. L/ L0 f' z, d2 t3 g9 }
课时40 合并与分割.mp4# {& U' Y8 U' b7 @4 u1 Z' c) f
课时41 数据统计.mp4( n4 v5 V- B8 P5 q- D% U! _! L
课时42 张量排序-1.mp4+ B: i9 c! C H3 V0 f" l( F5 Y4 C
课时43 张量排序-2.mp4
7 b c" V/ J. x) C: |! B% D课时44 填充与复制.mp4
% b1 R0 ^( l3 b- o t) J$ O' J课时45 张量限幅-1.mp4) F0 K: j+ L, u8 H
课时46 张量限幅-2.mp40 w0 H% K. x' F. h! R) }
课时47 高阶操作-1.mp4' b. [* J2 X# U3 Q
课时48 高阶操作-2.mp4
3 R$ t0 k/ o7 H' [1 D5 a3 b% s
1 w3 y ~* t8 g* \8 n06 神经网络与全连接层
: _& I7 u( q. G课时49 数据加载-1.mp4
' a! I7 {; C% B) |; H0 i课时50 数据加载-2.mp4
/ L! t9 d) |) _& B7 t课时51 数据加载-3.mp4: l' f* C% Y% ~- l
课时52 测试（张量）实战.mp4
! I6 }" _, `+ e课时53 全连接层-1.mp4
4 z+ e) t1 a3 M, B0 `8 C' ?课时54 全连接层-2.mp4
" C# k" g4 b& h( y' ~/ Q课时55 输出方式.mp4/ T) y/ O E# r! b2 P2 x# ]
课时56 误差计算-1.mp4* Z( x c5 i# ~$ I% f! r3 ^
课时57 误差计算-2.mp4' n6 s# L1 d' d( n! f6 l6 K3 N
课时58 误差计算-3.mp4( A {2 T7 S, D4 J/ i1 B! K) Q( i
0 s1 g) z% ^6 E* d4 s6 y7 A7 b
07 随机梯度下降0 ?! A( k- p: Q% R1 c7 {
课时59 梯度下降-简介-1.mp4) V6 N) e9 m) S Q) ]
课时60 梯度下降-简介-2.mp4
1 x" y4 _% U% X* \8 ?2 Q课时61 常见函数的梯度.mp4
( x$ P+ H% o$ X" V! [课时62 激活函数及其梯度.mp4
2 [9 X( F& z# L3 n* ^课时63 损失函数及其梯度-1.mp4+ q; d3 P+ S* n+ }! s; x. O# L7 w
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
# r+ C. r" K! Q; u( w: a3 @课时65 单输出感知机梯度.mp4
: P4 C, i8 H$ o+ E1 ^课时66 多输出感知机梯度.mp4
! w' Q& b$ R& p课时67 链式法则.mp4( T& M! A( W- N* J
课时68 反向传播算法-1.mp49 o; O4 }+ y; N
课时69 反向传播算法-2.mp4- t. I2 \9 }: W( J1 j! g- Z9 m: a
课时70 函数优化实战.mp4
$ c3 b$ L$ n5 U/ a课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
6 l' E$ H2 m3 w* b. o课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4( `! x) ^5 P" S3 y6 y3 k: ~
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4( l0 H% g5 M. n' b0 _/ x
课时74 TensorBoard可视化-1.mp48 X' q6 R* h4 J- K& q5 k% e1 F6 U
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 D9 Z3 z1 W+ O& ^$ ^9 I
2 N7 @8 T u; u T' ~' M# t
08.Keras高层接口
" d4 k, g9 P* J% x4 a, |4 |课时76 Keras高层API-1.mp48 c# q5 t% A- B
课时77 Keras高层API-2.mp4 S; U1 ? _8 x2 Y
课时78 Keras高层API-3.mp4
$ W8 K. R) L. e3 @7 J课时79 自定义层或网络-1.mp4
0 ]# T9 [* K' V; u9 f课时80 自定义层或网络-2.mp4 _( k( |$ w- w
课时81 模型保存与加载.mp4
0 b D, p8 l8 ]' K( I/ c6 a4 Y课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
( p" F0 Y9 K8 s, G! ?5 T课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4. ]) U4 r7 s' k4 v' a- F8 I8 j
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
C5 m+ c# P' C) W" ]4 b( K! P
" T* H1 [! s. u) D0 p, U, `7 N09.过拟合
5 f5 ]- M$ x3 a+ ^2 d课时85 过拟合与欠拟合.mp4
& p+ [, Z) B0 a/ S$ M6 i7 K课时86 交叉验证-1.mp4, ^1 ]! M5 \7 |# p; i1 b3 _$ w
课时87 交叉验证-2.mp4, {+ E9 y' C. y1 t% t/ M
课时88 regulation.mp4! p4 ]0 d3 M5 f% y
课时89 动量与学习率.mp4
3 h. J! z' p5 E4 t Q0 s课时90 early stopping和dropout.mp49 Y0 P$ B: x* W1 c/ s" J' T
课时91 什么是卷积-1.mp45 y& Y) \1 a8 i% j, M; Y
课时92 什么是卷积-2.mp4
( d( ^+ J. |1 X: R5 u! F课时93 什么是卷积-3.mp4
% e5 l8 [! v0 B' w4 u, b' x课时94 什么是卷积-4.mp4, ?- R2 |6 h% N) J$ S, k
课时95 卷积神经网络-1.mp4
$ c! c6 F9 I0 s. h0 A课时96 卷积神经网络-2.mp48 k5 P/ S2 x$ f9 L1 y) L' l8 Q
课时97 卷积神经网络-3.mp4+ z5 Q# t2 h; y& s$ ?7 t: {, v
课时98 卷积神经网络-4.mp49 b% p7 \( ^" U
课时99 池化与采样.mp40 f* Y5 s: o1 G/ w- e( i# \( M0 ~
6 f2 U+ y* {* S$ c10.卷积神经网络9 a6 j0 K5 J2 c8 D- a4 D
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4* w4 y- N4 w0 \( `3 G) [
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp45 s( G5 s" F: W2 e, W! p
课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
7 N0 f% z. b c, d$ U: u9 W课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
! |/ H; v8 s0 E" b, y+ N: o# a课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4- p2 P, }! r4 a+ E2 k: Q5 g( D
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp41 [# d5 X: u F- x6 r% r* `
课时106 BatchNorm.mp4
2 u# I+ F3 L) Y& q课时107 BatchNorm-2.mp4
4 L, d3 [+ h$ M4 ^" c ?课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4% V0 |, v' ~0 k8 w- H
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4) e" b4 t7 L2 c
课时110 ResNet实战-1.mp40 m' _: q% Q' k* m
课时111 ResNet实战-2.mp45 B+ N; I) Q2 a1 l) i. \$ q
课时112 ResNet实战-3.mp4
! f! o& B! ?; J( p/ f& v课时113 ResNet实战-4.mp4* s" R& t4 K9 i
$ B1 b q6 G6 S
11.循环神经网络RNN
2 e8 w* L* g! K' Y T% ?课时114 序列表示方法-1.mp4
6 Z6 J3 X+ @9 y! q课时115 序列表示方法-2.mp4; e7 [; r) x. L# ~2 f' P
课时116 循环神经网络层-1.mp4
# N% V) S$ X4 d Z8 C( p课时117 循环神经网络层-2.mp40 w' P/ z1 Q- ]4 ?! C2 Z2 a
课时118 RNNCell使用-1.mp4) R7 q8 w2 W7 Y( r/ y* Q
课时119 RNNCell使用-2.mp4
$ `9 Q9 f7 _9 U; `$ |# v6 W) K$ S课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
6 B+ D+ u( x! x) S课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4- B$ v, z" n+ p3 A4 t
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
T, x2 t# C- V& x1 G% v2 \课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
7 N* e; X8 }: \课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp41 H3 R; j! j) }* P: b* ^
课时126 LSTM-1.mp44 x4 X0 d, W1 |: J( g
课时127 LSTM-2.mp4. c n- H, k0 j- C0 N- _
课时128 LSTM实战.mp4
; D* B3 l. c5 x$ ~* d课时129 GRU原理与实战.mp4
( x- m7 C X* e: m5 h, z7 t4 F' Y$ P$ F; t3 `# L% A
12.自编码器Auto-Encoders1 W9 k1 L6 a$ P% C
课时130 无监督学习.mp4( U) X5 ~4 z: J$ o; c; x
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
+ Y# m8 L# K+ P% o6 ~% B课时132 Auto-Encoders变种.mp4
# B* l. Z$ u5 l1 x9 W课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
4 I* L+ E' ~& z, @课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
# Z! k+ u2 I; O8 w课时135 Reparameterization Trick.mp45 Z) _9 N# i; j1 {; t. C! \7 \4 h
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
; R5 z+ O$ q$ s5 b课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
l7 h& v X# g2 D* [- v# L课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4# `) g* A" V: ^( p: M5 _
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4& ]& _( H) } |2 ?
课时140 VAE实战-创建网络.mp4# E# E/ w4 V9 N5 P) r
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
. P1 S7 j1 g5 x. }6 s' C5 B( U课时142 VAE实战-训练与测试.mp4$ P2 {* ~: j4 d+ A
4 ^/ H+ q9 D; Y3 |# ^% {2 R* ?13.对抗生成网络GAN
# l1 u3 j8 N9 _课时143 数据的分布.mp4; K) s: T# f0 j- r) L
课时144 画家的成长历程.mp4( F. `& e- s; ^
课时145 GAN原理.mp44 V5 M; J& V4 w" F3 J! J. l9 z
课时146 纳什均衡-D.mp4
7 j( h+ E, ^1 v E# s课时147 纳什均衡-G.mp4" J; j+ T' I/ H- I6 V6 h
课时148 JS散度的缺陷.mp49 q* H% C) K, W* y3 J( @' ?
课时149 EM距离.mp4
8 V* _6 Q8 |' A) L0 }. ^课时150 WGAN-GP原理.mp48 L6 M! Q& E* x. s& r
课时151 GAN实战-1.mp4
" N: U% ~, c; o0 ^& P课时152 GAN实战-2.mp4 B8 Z; A; [; k
课时153 GAN实战-3.mp4; K/ [! [4 `- R& `
课时154 GAN实战-4.mp4! _0 ~7 k) q l* f1 {0 E2 d
课时155 GAN实战-5.mp4
- r5 ^/ J" @, _5 T. r, [7 k4 i课时156 GAN实战-6.mp4
/ m) e) \; \% |# B8 l课时157 WGAN实战-1.mp4
1 @! s' f6 ^( O" S" ], P$ V课时158 WGAN实战-2.mp4/ q* r7 N$ i% p! J
; A5 k& X( F: H: {: n. d14.【选看】人工智能发展简史' f9 K5 ^! R! }: E3 _
课时159 生物神经元结构.mp4
0 G- p: [+ H6 H, f课时160 感知机的提出.mp4( C" p6 p j' J3 d* e. |9 V
课时161 BP神经网络.mp4
* }& @3 ]7 s/ l0 I: I) u课时162 CNN和LSTM的发明.mp4$ n& [, [) r/ M: h: }
课时163 人工智能低谷.mp4
f: b6 U5 N5 \3 A7 ^9 ~; Q课时164 深度学习的诞生.mp47 K9 Z2 h3 ~6 U, g: }1 w
课时165 深度学习的爆发.mp4: l( B& M% J/ M3 p: G! R
% c% H* B6 M; f' X15.【选看】Numpy实战BP神经网络
0 b4 X6 h5 `1 A+ T$ w6 t9 K课时166 权值的表示.mp4
8 I. \& {9 a i( u" }6 h7 L课时167 多层感知机的实现.mp4
. }' R6 K! O7 |- }% W课时168 BP神经网络前向传播.mp4
5 C1 W; i4 }% }( P课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
3 D* d3 O& C6 E( N课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
* l8 b7 D; F! M$ k' S4 a课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4( [+ V4 ?! M' t1 l* S
课时172 多层感知机的训练.mp4
4 s7 \0 _8 O5 K8 N. B课时173 多层感知机的测试.mp4
' p0 v% Y0 o) y) k9 v1 D1 k. z课时174 实战小结.mp4! [% z \! T" N5 Q8 _
深度学习与TF-PPT和代码.rar3 }! n7 o5 h" N, s, |
/ q* ~- r" c8 I〖下载地址〗
; @; Q& P0 K8 g/ Q; R& O1 @# Z+ T( L8 }# c' [0 ^0 g
9 I j' @2 `6 l* g3 K& D9 K: U, H D5 u+ D# u+ [& L' [
0 v8 v2 m- p E& e3 y8 J
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+ n$ I2 h9 o& j: m8 W" Z' X4 G0 ]' v7 I$ X2 P S9 J4 q
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7 R& g1 O/ I& k! A( x6 g. l ]1 R$ U+ Q. `# O- R
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! G) O' X3 [/ D3 f1 C4 j/ R
7 }7 A8 [1 e* T2 Y8 }; C( b
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