深度学习与TensorFlow 2入门实战

〖课程介绍〗
6 i/ v+ Z: C9 O% M$ g# K2 z1. 通俗易懂，快速入门
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。
2. 实用主导，简单高效
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%。
6 ^( Z. U$ c+ f+ O  \& d3. 案例为师，实战护航
9 p7 ?5 z8 j0 C& ?3 L* ~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。
4. 持续更新，永久有效
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。
+ y# ^6 W4 S4 A) p0 O
〖课程目录〗
01.深度学习初见
" n3 i( x0 t0 x1 r4 t6 u课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
0 a7 Q- z3 ]# c! w( j8 c- _2 r课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
5 {3 ^; ^! _. U5 e- {: X
/ b9 Q9 S1 K/ Z02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
课时5 win10平台实录-1.mp4
课时6 win10平台实录-2.mp4
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
8 b+ W9 N3 p3 ^) B  H课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
& w* s$ `* n  ~9 J6 l( J/ F, p, Y& R
03.回归问题
课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp4
课时14 回归问题实战-2.mp4
; i+ |9 O, n& q3 }# [+ b课时15 手写数字问题-1.mp4
9 s# N# W4 h2 A6 |课时16 手写数字问题-2.mp4
课时17 手写数字问题-3.mp4
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
1 `8 s; p+ v! s' i! C' ?( p" N  i
04.Tensorflow 2基础操作
: a6 t) {1 k3 J" a- B2 E课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
. \6 e/ ?+ I2 @- \+ x课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
课时22 创建Tensor-1.mp4
课时23 创建Tensor-2.mp4
课时24 创建Tensor-3.mp4
6 K( D5 p% u* B6 r/ s: s课时25 索引与切片-1.mp4
0 z9 T; Z# C8 @, g6 j4 |% y课时26 索引与切片-2.mp4
) H' l3 l) N3 u课时27 索引与切片-3.mp4
( G' T, u, S9 i课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
2 f' b& U0 s* a8 m- `课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
1 j* E  f3 p' u课时33 Broadcasting-1.mp4
课时34 Broadcasting-2.mp4
课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
/ f# [' N6 R  c/ @课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
% e: \% q/ G0 d) l0 S, \% R. n课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
$ y/ b+ M: [- l# E9 `
# F' l( U" }: V3 N7 m3 U9 a05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
/ c8 J( |7 F: A; E0 \6 S* `课时42 张量排序-1.mp4
) k4 `4 y3 m8 D. g9 [& J3 i- v% z课时43 张量排序-2.mp4
( D) C1 `8 M; B: |; b0 }$ b. P课时44 填充与复制.mp4
* H% ?8 x9 V3 q9 V. o7 p% |课时45 张量限幅-1.mp4
' k; V# h, U  G, n8 o- g+ D课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
- M4 R5 \# V# _$ a. e课时48 高阶操作-2.mp4

06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
7 t: v1 J* ~" P: e# J5 K$ l课时51 数据加载-3.mp4
4 D1 v4 S  `( C% T# S/ k课时52 测试（张量）实战.mp4
9 U/ [+ E3 l! @5 V课时53 全连接层-1.mp4
; j( @9 I5 x4 F# o# v& q# G课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
7 K; I# s, ^8 Y3 L- z: I  y" v2 F2 @# _课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4

( W8 [% O- P) C: z07 随机梯度下降
6 e& X9 o3 \8 x0 K  h/ y' ~, O课时59 梯度下降-简介-1.mp4
- B6 X7 b6 f0 o7 ?% |课时60 梯度下降-简介-2.mp4
. e% k1 G% P; n6 R* Q2 N! \课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp4
/ i9 V! M- U& C5 q课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
3 H: S" c8 b6 D$ ]! |: W课时65 单输出感知机梯度.mp4
课时66 多输出感知机梯度.mp4
2 ~. X6 ]9 ]9 K* |% ^$ V: N/ F课时67 链式法则.mp4
/ `6 V7 ^2 o& o9 x6 B课时68 反向传播算法-1.mp4
课时69 反向传播算法-2.mp4
课时70 函数优化实战.mp4
/ i9 K$ ^8 k3 H- s课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
) A7 }. `3 a5 |- z& w4 m8 W" K课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4

, P% J3 Y4 T2 \% I" u: T/ b08.Keras高层接口
5 R# v/ o1 |; l; N课时76 Keras高层API-1.mp4
2 p8 J, o4 }+ I7 a" ^8 }& K课时77 Keras高层API-2.mp4
课时78 Keras高层API-3.mp4
4 W0 v/ D5 E+ g& c, }% U! f) m) R课时79 自定义层或网络-1.mp4
# p! z5 Z& y, Z6 U课时80 自定义层或网络-2.mp4
课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
0 F; K/ v8 }$ p* w3 k1 c课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
5 X) ^4 W7 ^5 t! o" ?2 l- i
/ I" d8 \1 X8 r) Q+ b8 z: n& r' a* T09.过拟合
! A+ U' Y6 a8 M' _: e4 K9 m: f课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
! C3 t0 [9 M# p课时87 交叉验证-2.mp4
7 H2 b, n. V: ^# N6 {1 `8 z课时88 regulation.mp4
课时89 动量与学习率.mp4
9 H- S" K: J/ i& E8 Y* X  p5 @课时90 early stopping和dropout.mp4
! @5 @8 R! z2 d6 ^. c: g: ?- {: {课时91 什么是卷积-1.mp4
1 K3 a, o- z- H, F$ y& Q* q课时92 什么是卷积-2.mp4
课时93 什么是卷积-3.mp4
课时94 什么是卷积-4.mp4
课时95 卷积神经网络-1.mp4
7 t* R, F8 I; r" B# E3 `4 w课时96 卷积神经网络-2.mp4
课时97 卷积神经网络-3.mp4
' d6 U! ]1 G+ K; C. N, O' k# r, V# X课时98 卷积神经网络-4.mp4
课时99 池化与采样.mp4
, {. b( j. E" `+ q2 L0 X5 s
7 w3 l% |& ?4 j, |4 q10.卷积神经网络
; A8 _% i  G! q, h+ q9 K1 f5 z/ v课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
" A: C6 W- e) x  R9 ?1 M2 ^( |课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
& H1 G9 W4 y9 \! ?+ A' ^! {课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
5 o8 D- l5 m1 R6 u4 g) U. ]课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
+ _$ W6 A# T( c4 B# K课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
# i9 F: h$ v( p8 H4 \; B; v课时106 BatchNorm.mp4
课时107 BatchNorm-2.mp4
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
课时110 ResNet实战-1.mp4
" H; Q$ C7 M3 ]2 a1 `- x0 K3 J课时111 ResNet实战-2.mp4
课时112 ResNet实战-3.mp4
. V) ?2 _) [  Z/ H' f" v9 E课时113 ResNet实战-4.mp4
2 I: x# ~% p' P" z
11.循环神经网络RNN
课时114 序列表示方法-1.mp4
* o% H, R3 l/ L$ a( S* y% c课时115 序列表示方法-2.mp4
课时116 循环神经网络层-1.mp4
* v) }% ~/ J7 {( W课时117 循环神经网络层-2.mp4
课时118 RNNCell使用-1.mp4
课时119 RNNCell使用-2.mp4
  R  D: s, N5 J9 d: G4 B! L5 Z课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
& I8 C  V6 @1 Z" F9 a' c1 i" B  N课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
9 x" U: G% Y9 Q7 I9 ~/ X课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
+ g4 @3 W) F' o2 Y课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
课时126 LSTM-1.mp4
课时127 LSTM-2.mp4
课时128 LSTM实战.mp4
课时129 GRU原理与实战.mp4
" w8 j) `1 k' W% D& |1 k( u
12.自编码器Auto-Encoders
) |6 i+ T- F: m0 Q课时130 无监督学习.mp4
3 f% y$ i7 R$ N8 r2 F8 B& z课时131 Auto-Encoders原理.mp4
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
: u8 d" K: P4 [/ I, W( _- S( Y4 F# N课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
+ K! N- L  p% x) W1 s) u, Y) g. G课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
课时135 Reparameterization Trick.mp4
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
/ l' `  m9 z2 C课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
( Y6 W8 I  T+ |0 u3 l课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
+ ?: P; [4 |0 S. W( B+ D课时140 VAE实战-创建网络.mp4
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
* J2 K8 A9 G) J) M! w. P课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
1 c1 n( t# c3 ]) ?( q1 K+ R
% h) W( h! S$ Y% V. k7 p13.对抗生成网络GAN
课时143 数据的分布.mp4
课时144 画家的成长历程.mp4
1 D2 L0 N/ W) b" J7 `5 F, K课时145 GAN原理.mp4
课时146 纳什均衡-D.mp4
0 t8 V, P( i: s+ W7 ]课时147 纳什均衡-G.mp4
. g1 [& X# R; j课时148 JS散度的缺陷.mp4
+ z* M. d6 |3 C( |. w课时149 EM距离.mp4
7 I- ~- z3 }5 J# Q1 ]课时150 WGAN-GP原理.mp4
. _. D4 O) F3 K$ v7 `  y课时151 GAN实战-1.mp4
课时152 GAN实战-2.mp4
7 J8 p/ `+ Z8 u' @% n- d" T- U课时153 GAN实战-3.mp4
& `( z0 }4 h  `" ]课时154 GAN实战-4.mp4
课时155 GAN实战-5.mp4
" U- O0 _4 ?" h% C/ t) f! K课时156 GAN实战-6.mp4
课时157 WGAN实战-1.mp4
! Q- x8 W4 c; R! t+ ?$ T课时158 WGAN实战-2.mp4
1 B- Y! \3 s9 E# J. z
1 }; k; j$ u) D! Y9 ]+ x14.【选看】人工智能发展简史
7 O8 I: G, P6 _5 I0 A4 \# c7 n- u课时159 生物神经元结构.mp4
2 i4 q% `% O$ h- L( H- Z课时160 感知机的提出.mp4
课时161 BP神经网络.mp4
课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
课时163 人工智能低谷.mp4
* j2 N+ q- g( F% ]! n, p: M课时164 深度学习的诞生.mp4
' e$ x. M- ]& N4 ?课时165 深度学习的爆发.mp4
6 p8 a" l' x9 C/ n' r7 A4 E. Q
15.【选看】Numpy实战BP神经网络
课时166 权值的表示.mp4
) g7 W% T, @9 [  K, n, C1 v" ]课时167 多层感知机的实现.mp4
课时168 BP神经网络前向传播.mp4
7 y/ `& i" y/ ?3 f6 M课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
# g' Q9 G  _5 `" k4 f( u9 Y, m4 V课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
( }3 y$ g# G' P( G课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
课时172 多层感知机的训练.mp4
4 y, u- d: m: k! H8 ^  a( L课时173 多层感知机的测试.mp4
9 e9 E+ P% m$ I7 Y课时174 实战小结.mp4
. k& R3 H2 U' a* I深度学习与TF-PPT和代码.rar
; v1 O) J% f) Z3 P1 F0 P7 W8 }
& l2 b2 l  n; x- y% f5 d# D/ T5 w1 v- _〖下载地址〗
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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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modalogy | 2021-9-2 08:49:05 | 只看该作者
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