3 X+ A1 c+ n" w8 V
〖课程介绍〗
5 L* }$ N6 y0 D$ }$ r J. A; j1. 通俗易懂，快速入门2 g6 d7 {% q! D5 N' S, ?' i- n
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。/ G0 n$ B: L# r. B
2. 实用主导，简单高效7 J8 k+ T5 T" {' a
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%。
& M2 H( U- L7 J' f0 P" e& e% V3. 案例为师，实战护航9 p' S' V; o1 q0 k$ m
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。5 p1 f4 h1 [2 V4 P3 `$ ?# _
4. 持续更新，永久有效% G0 Y' S' Y" X5 J9 m3 V! ^" T6 c
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。+ I& f0 S9 x1 k: S: ?5 ^
6 |0 A" V2 C. v〖课程目录〗2 B$ w3 ?- e; R4 Y
01.深度学习初见& r: C& {& w K" T/ E& j4 c
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4) t0 R2 Y2 f! K9 M* l) l. m
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
8 a7 [3 T% ]; ?0 z课时3 开发环境安装-1.mp44 Z+ m+ A9 @7 x0 ]6 p; j* V. k
课时4 开发环境安装-2.mp4, q0 K7 o: p) K# w
& c: I8 W. {& U2 P02.【选看】开发环境全程实录+ ^% w' K c8 q r) }. [
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
1 Q+ S- M$ E/ P/ w课时5 win10平台实录-1.mp4) v" a% K8 j& S n* s6 l" ? \( n
课时6 win10平台实录-2.mp4
) @7 O! L1 j' \- Y/ `1 e1 G课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
4 e- O! y: M* [1 ~ f2 B. D课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4/ f, s0 x9 J, l$ T6 G) e
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
- w8 Q, c h5 m3 Y$ `1 I+ Z1 N# r, m1 Y& ^
03.回归问题 R6 Z4 d/ k7 i' p! P( T* ]9 f, M
课时11 线性回归-1.mp40 Q' U0 {2 A$ p/ J* Q; H/ L
课时12 线性回归-2.mp4
4 l4 {" ^( j% V课时13 回归问题实战-1.mp4
' U ~! I1 ]- L7 }% U: y$ h课时14 回归问题实战-2.mp4- c# B& e0 ]/ g9 G
课时15 手写数字问题-1.mp4
7 B6 d* x; |. D6 N$ b4 F7 Y, _课时16 手写数字问题-2.mp4
" B# k( _4 |' r; k( G# U课时17 手写数字问题-3.mp4
* L2 F0 V: ?9 q( [! |% m6 k4 B0 {课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
8 Q+ U: |9 \* H, b课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
9 F: d, {' I& N7 {+ l/ U' ~* W
0 W7 ^. g- Y% M: n" e5 e. B04.Tensorflow 2基础操作1 ]+ e, `- o O. y! l0 \4 P* }1 H
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4( M! m8 G$ S& _
课时21 tensorflow数据类型-2.mp40 j9 ]4 p' ~6 ~4 B+ m+ H# ^5 A
课时22 创建Tensor-1.mp40 j0 n1 k- {- f2 H6 `, D: s
课时23 创建Tensor-2.mp4# E5 n0 A& n( R; g
课时24 创建Tensor-3.mp4 E7 n/ w0 q( n1 P" r" C4 m8 n8 J9 u9 \: j
课时25 索引与切片-1.mp4& Q8 e* u: {/ f5 R7 D
课时26 索引与切片-2.mp4
6 r* S2 P$ B( C课时27 索引与切片-3.mp4( K! V' ^ }4 E2 H; O
课时28 索引与切片-4.mp48 s/ @: c6 t' A! k0 Q3 ~
课时29 索引与切片-5.mp4) P/ `' Q) U6 }/ `, ^5 O
课时30 维度变换-1.mp41 f3 q7 g, {# h/ J
课时31 维度变换-2.mp4* x. i+ V+ R z# U1 q
课时32 维度变换-3.mp40 U3 a$ P( T2 V* y+ b. Z# I8 p
课时33 Broadcasting-1.mp4* D, u7 Z+ D" o& R5 H
课时34 Broadcasting-2.mp44 l' K; o9 m/ A8 R( r
课时35 数学运算.mp4
7 Z: v# U: T9 e8 ~7 y: l5 D课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp45 \$ U# l. N+ |4 V3 J* m3 o2 s
课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
8 u' b! V' o- U课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4# ~5 q# p- a: o" S8 S
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
4 N! a$ Z" g0 ~4 R# N/ B0 a# P7 g9 w+ Z6 \9 a* U
05.tensorflow 2高阶操作
m1 j. b9 q7 N R4 G4 A课时40 合并与分割.mp4
/ ^9 ?# I; c% I% h课时41 数据统计.mp4/ h% a' U$ p. j0 H5 q2 J
课时42 张量排序-1.mp4
* M7 P/ \& e9 R) B$ _; `课时43 张量排序-2.mp45 L6 {" w5 l, Y; F
课时44 填充与复制.mp4
( N) I7 H: d3 r5 z# r课时45 张量限幅-1.mp4$ {1 ?& l3 ^7 S) l# K5 \2 T
课时46 张量限幅-2.mp4/ u: b; R/ R( g0 P2 W5 i7 e
课时47 高阶操作-1.mp4
2 S$ `+ o6 W. E! u课时48 高阶操作-2.mp45 n! { l) n8 e0 |. {6 u9 t
! c/ e8 p4 r4 G& F) W3 ?
06 神经网络与全连接层3 D3 D4 v/ f' R' H4 ^
课时49 数据加载-1.mp4! b3 G4 O% b3 b% V! D; Q- e
课时50 数据加载-2.mp4
7 c& c" O8 w- W6 Y% `! ~课时51 数据加载-3.mp4
3 v$ I5 v/ X" d9 W, H' T6 G( E; W课时52 测试（张量）实战.mp4
+ S6 u g. T, d# r课时53 全连接层-1.mp4
8 K$ C/ s7 p7 k1 D0 `课时54 全连接层-2.mp4
2 t+ q% b3 v$ Z. W课时55 输出方式.mp4/ z! s" s8 }4 _/ f9 j1 Q2 x
课时56 误差计算-1.mp4
0 d) X* t/ z9 a课时57 误差计算-2.mp4: N. u6 S# L" G5 N% U7 P7 |/ c
课时58 误差计算-3.mp4
5 R; G" I9 a! y* h6 K% B' n+ q
3 d( r9 L" X# c6 Q07 随机梯度下降
& I" t( r" x, `$ p3 Y; f/ i4 `5 a课时59 梯度下降-简介-1.mp4
; T, _+ d3 W5 ` n5 c课时60 梯度下降-简介-2.mp4. |% |5 l3 a8 L. r
课时61 常见函数的梯度.mp4' }; F$ o; j0 o# p* i) n( N
课时62 激活函数及其梯度.mp4
- f" V; r, J1 B4 u# j% L+ Y课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
" d( G; T# g# T4 Q& @' f6 L课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
1 R6 l2 I. e, J课时65 单输出感知机梯度.mp48 k( e2 `- K8 m8 S2 F7 ^
课时66 多输出感知机梯度.mp4
9 w# @; i3 l* o; s3 u# v课时67 链式法则.mp4
& Q$ N2 f) [, w/ C$ Z课时68 反向传播算法-1.mp45 Q9 N: v5 `# x; C
课时69 反向传播算法-2.mp43 a1 g0 C6 c' X: N
课时70 函数优化实战.mp4% R$ W0 H$ k- `, ^" U
课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
- A+ y0 Z& g! u& t( A2 ?课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
" V4 u. D1 l" a; k/ I* n课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
! k6 ^7 G% t8 r: i7 C课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
3 _6 V; r+ ~5 O) ?% x课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
. l0 q3 Y2 J I: J+ ~) v
' p; p0 _! v( Q4 V08.Keras高层接口) f: i8 P+ F `, p. ~
课时76 Keras高层API-1.mp4
, Z) f9 E& C8 ]% y0 v" Y6 j$ r( u课时77 Keras高层API-2.mp4
# l0 i* o% f! ^. k) F& s课时78 Keras高层API-3.mp4( G* C2 {9 ^1 V$ {* A% u! o3 S ?
课时79 自定义层或网络-1.mp4
) X3 Z: d5 ?+ W# n课时80 自定义层或网络-2.mp4 `. m$ a O9 L. D; j
课时81 模型保存与加载.mp4
1 o5 r h4 w" b2 W+ |7 [7 Y. k课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
9 k1 k& ?% Y8 o/ B课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
1 X& m# m R/ ^0 w& W. f课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
1 a" g' n/ v* B& v* ^) q$ A; s7 D3 A4 ?% u0 z. D& u' n
09.过拟合7 }, d* h3 t" L
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
. V3 y q' b& L+ Y: ?课时86 交叉验证-1.mp4
( i' X4 E, O& W2 v" z+ \( e课时87 交叉验证-2.mp4
) X8 W4 I2 a# @9 M课时88 regulation.mp4
& l4 W* n3 I* s课时89 动量与学习率.mp4
: }6 ]; E. M/ y) X0 H/ m课时90 early stopping和dropout.mp4
: H% H, V2 q' n" i课时91 什么是卷积-1.mp4
! ^/ e/ v5 D3 {6 T% p" N4 `" L课时92 什么是卷积-2.mp4
1 |0 w! Y2 ^" l5 j5 ~+ ?3 i9 Z课时93 什么是卷积-3.mp4
; y2 k4 R9 A* C课时94 什么是卷积-4.mp4
8 d5 {8 }. _; v5 [# P2 B课时95 卷积神经网络-1.mp4; i% l+ ^, ` }2 O% R/ {0 A) }
课时96 卷积神经网络-2.mp4/ `1 r }. H& f
课时97 卷积神经网络-3.mp4" G& p g$ ~1 q/ n# U8 `
课时98 卷积神经网络-4.mp42 \% `( s$ ~1 J1 G1 r+ f/ ^; C9 m$ y4 x
课时99 池化与采样.mp4/ l8 W4 I9 F! r- E) C3 |( v
2 e2 b3 C* b+ L9 X3 T! v4 D7 ~& \5 G10.卷积神经网络
/ L( o" ?$ @- x0 w' f" M课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4& z" T4 z ^" h1 |8 K
课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
$ W% A) B( q, B& z, q5 N课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4& O8 \ u6 F9 e& Y# l s' m0 D" Y
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp44 O7 C3 p) s) g, Y+ J* ?* D6 Y. ^
课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4% u# W* [7 U) S$ o9 @
课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
8 f3 C5 j+ Z+ M课时106 BatchNorm.mp4( ], X3 S# D6 R6 `; y" A) q
课时107 BatchNorm-2.mp4: X; A, ?0 c& |3 _" s6 S/ N
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
0 s3 s- l, H4 O7 z) f# [课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
2 O' H) @1 P1 o5 _0 {课时110 ResNet实战-1.mp4
$ S* q* T0 ? g8 b" C课时111 ResNet实战-2.mp4, L8 h: m7 J, R6 K& X
课时112 ResNet实战-3.mp4; G0 o- [( Q2 a; N# B* h
课时113 ResNet实战-4.mp42 p( ~: _ ~9 d1 n6 v8 |
5 z) U$ C9 {7 c% o2 p) A) D
11.循环神经网络RNN
- P3 I/ J9 t# p: y9 f' w! O课时114 序列表示方法-1.mp4
: H' c J, S7 ]* V课时115 序列表示方法-2.mp4% A# ~5 f& Y' R: W
课时116 循环神经网络层-1.mp4
! L0 B; I" ]' a" w课时117 循环神经网络层-2.mp4& R/ a0 b( ?/ T( |8 _$ I8 t7 U( j
课时118 RNNCell使用-1.mp4
! e0 b$ x! ?; @2 k3 o: H课时119 RNNCell使用-2.mp4
! z: j: [# ^1 f7 `0 O课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4" I7 K4 U' \1 G, e. `
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp42 Y. s2 I0 K1 B) J0 g3 i* }( i1 O
课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4" ~9 B p3 C1 c1 ]- g* W! d7 V
课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4! R6 S% F' T4 t
课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
. A- n s7 D1 D2 j$ ^课时126 LSTM-1.mp4# e! r* J. ?4 N) ?9 Y
课时127 LSTM-2.mp4
+ V4 v9 b& l/ ]" n课时128 LSTM实战.mp4- z; V9 }7 q! }/ L) b1 n
课时129 GRU原理与实战.mp4- @1 ?2 d! S2 D% B, h( Z& ?
* P- g0 Y4 m' u( M" a$ c
12.自编码器Auto-Encoders
7 R5 n, H, _, K* T课时130 无监督学习.mp4; _6 c2 A% u* s% k2 N
课时131 Auto-Encoders原理.mp4
6 g P! ^! W# Q/ {8 X' O/ g课时132 Auto-Encoders变种.mp48 v+ Q' G7 c9 y% q0 a
课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
! Q% X+ [8 ], h0 m课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4 g7 g! z3 Z. S
课时135 Reparameterization Trick.mp4' H3 B' N% w) ~$ I- w8 I
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
/ I/ w# t! @" z5 \0 Q课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4( C* v$ ^ H7 \: h1 c
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
' D! o% _& X9 q8 R; G, W! V1 N7 p课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4) G: _$ L5 `+ E5 _. ~
课时140 VAE实战-创建网络.mp4
- f, T% X) O8 P: C: n课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp46 O7 z. }) F: A* J$ V
课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
. N9 R2 V$ `8 D3 q* M" X, F8 K
& {* @: x# q& X5 W; s13.对抗生成网络GAN) P9 Y* G/ s& `& A; Y+ _
课时143 数据的分布.mp4. J8 ~, `4 O `" W, v
课时144 画家的成长历程.mp4- x+ q' H; L+ R( w( w
课时145 GAN原理.mp4) J1 y6 i( }+ l% l2 h. P- Z7 `; X# e5 e
课时146 纳什均衡-D.mp4
8 n! Z& s; R& J* e3 @- C课时147 纳什均衡-G.mp4
~, J+ j$ }+ u" N2 p课时148 JS散度的缺陷.mp4& J/ A3 J& k( G
课时149 EM距离.mp4/ q/ n1 n, K8 I3 M2 ?
课时150 WGAN-GP原理.mp41 U+ G- f( g+ P! x
课时151 GAN实战-1.mp4, H: Q" [0 ~' D; e. r, y' z
课时152 GAN实战-2.mp4
4 Z! z1 y5 W4 F; E9 _* }. K U& L% A课时153 GAN实战-3.mp48 Y' a- F T3 Z/ E
课时154 GAN实战-4.mp4
2 A9 n/ R% x( Z' g! B- t课时155 GAN实战-5.mp4
+ N6 P7 V$ V+ r( \课时156 GAN实战-6.mp4
7 v/ @; e& z7 q5 I+ V) X5 }课时157 WGAN实战-1.mp4
5 c' x$ Z$ n, @2 u: K/ d7 V: C7 ]课时158 WGAN实战-2.mp4
. m1 D' P) b0 L+ `. O
* F g. S, e1 s6 Y" y14.【选看】人工智能发展简史3 I; m0 v e! x9 O1 U& A* E, X
课时159 生物神经元结构.mp41 `, ]; k) ~1 A% q2 N
课时160 感知机的提出.mp4
% Q4 t! n1 j8 [# y. j) b课时161 BP神经网络.mp4" `' C B2 ]$ E) D6 e
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
( _3 Q) b; y& P, G5 _, q# g课时163 人工智能低谷.mp4
% |' E5 ^4 U/ O课时164 深度学习的诞生.mp4
6 P% F6 L3 n; {: ^6 f课时165 深度学习的爆发.mp4% V5 S- j$ S( ?; l- r% ~
5 p) X! l" U6 ~) S7 ^15.【选看】Numpy实战BP神经网络( H0 o: C# j. ^+ ?! k) V! ~7 ]
课时166 权值的表示.mp4
/ }$ u2 `) s; n; A课时167 多层感知机的实现.mp4
& F$ v% z! `, R/ P% G' U课时168 BP神经网络前向传播.mp4
) W$ ~* j1 X1 {: s课时169 BP神经网络反向传播-1.mp49 U7 m: l, s: p a [" i7 T K
课时170 BP神经网络反向传播-2.mp48 t% H6 P7 s! L X. u' R
课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
% o0 ]& j% q6 J4 m课时172 多层感知机的训练.mp4: I S. h8 A- C
课时173 多层感知机的测试.mp4
; I! \3 Z2 L8 y3 G7 c课时174 实战小结.mp4
. W- e! P; V) C- |! U: z2 y; k9 g深度学习与TF-PPT和代码.rar. t! X6 t/ ]2 y) V
9 {: k- D0 H! h; T〖下载地址〗2 e/ |6 s ], l
! U- ^7 ?( r) {! O6 G/ w; \3 ~( w
- \% C6 f- H( E
! g) ^% ?9 s# o- `" x5 u; t! B7 L7 W' e# I. I
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0 q% v. Y% ^" g2 r3 i8 M! E
3 w- O5 g+ C2 m8 v6 B' O9 S9 _〖下载地址失效反馈〗
+ ^, c; R: A3 S( R8 h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.com2 q1 |7 v+ x T) O( m) J
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3 O% `9 g+ }6 d有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
1 h$ b4 ~2 c7 ~0 a2 b5 E; H' S( _% G; c' j; z! q. H
* R+ Z( o3 p* l0 I5 S- T
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