; U! W, F3 z) `# E" t# S9 Z
〖课程介绍〗
% Z% k: H6 _7 ~/ r, P0 n1. 通俗易懂，快速入门
8 q) E7 h$ C. [6 B' u' h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。
$ e |5 ~8 s1 k3 F* S2. 实用主导，简单高效; C$ ^1 k) ^: s4 V% Y- ^! k/ 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%。
8 B$ R/ h9 K1 O; L1 i3. 案例为师，实战护航
* n+ h/ [5 u& l* c' u% a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。
" j H7 m, a" r; o8 G4. 持续更新，永久有效; g E$ P1 U9 I4 `; S3 X" B; S
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。
; B' t0 [5 Q2 N0 w4 ~
6 t& O3 H, X& b/ l6 D) S〖课程目录〗
& K$ m0 }& |2 X' a6 \01.深度学习初见 }8 R; m; R* g, v8 Z
课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
! b# C+ k7 Z1 N" z- m. M( e课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
$ n! R5 W5 V3 B课时3 开发环境安装-1.mp4: f3 m/ Z2 N) a, a0 j L
课时4 开发环境安装-2.mp4
# C. ~9 L* w( d2 ?$ v
! p9 r6 n6 X1 ?' G02.【选看】开发环境全程实录
' w. c& V2 N h" F1 p: M) B6 I课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 T! p% Q& K) Z% [8 l. v
课时5 win10平台实录-1.mp4; P9 I. t+ f* m% x: T
课时6 win10平台实录-2.mp4) \; m! F: F; D2 ~. A) C
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
0 B5 ^% {* W! }( u- [课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
5 ?4 W0 }- D( L" o* m7 V# c7 J课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4% S8 u4 h. P/ h: [/ T
( B$ j O& x$ V) }. X
03.回归问题4 @: t" n9 e% e" z6 E# c# g+ ^
课时11 线性回归-1.mp4
6 w) s" k6 ^1 c4 g5 m课时12 线性回归-2.mp4
4 X; K8 N8 q- V0 a( p' I, t课时13 回归问题实战-1.mp47 a4 p' E% v T) [/ ^
课时14 回归问题实战-2.mp48 D' S- Y6 d# r# K9 l
课时15 手写数字问题-1.mp4. B: ?9 I* t, X2 V
课时16 手写数字问题-2.mp4
# o; H2 u7 D# {2 L课时17 手写数字问题-3.mp4! ]+ e5 d4 T2 t1 Y. n- y! X
课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
, F! g* K; t: }4 H+ J课时19 手写数字问题初体验-2.mp4" W; T, I9 X! v# Q$ p
3 u( T4 @. ~: @. m7 g. N! t
04.Tensorflow 2基础操作' B3 A& f* s# E; o
课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
: E4 w i# z% \! M! z课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
3 k/ U' R$ g+ N, \9 \4 X5 @8 R" v课时22 创建Tensor-1.mp46 U& d3 D- S; w0 Y8 s$ ~; E5 [6 O
课时23 创建Tensor-2.mp4
4 j* t/ ]+ ~4 g. e* o课时24 创建Tensor-3.mp46 a9 a/ B' G" N1 P
课时25 索引与切片-1.mp4
2 A! {* k+ U- A% u课时26 索引与切片-2.mp4
1 A( x: m; n" A6 K课时27 索引与切片-3.mp4
9 Z' W9 i% @# o课时28 索引与切片-4.mp4
5 {7 p$ p1 x' E" ?) D/ I课时29 索引与切片-5.mp4 U/ q- O6 Y3 d+ F6 a
课时30 维度变换-1.mp4% n2 [0 T- l" o1 E
课时31 维度变换-2.mp4$ `8 ^' q& v: A0 h; F
课时32 维度变换-3.mp4
8 ~& ?, @' b7 m3 X5 x+ \课时33 Broadcasting-1.mp4
" y1 N" Z1 r; F g. Y7 ~2 G0 W; J课时34 Broadcasting-2.mp4
; ]) u, @: |0 t% q课时35 数学运算.mp4
1 _4 C$ m& K' G- O5 Y- t- U6 U' c! |课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
7 e! g7 f! U2 b( o. i# U课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
' E3 L# o+ ~; n4 x1 f! O课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4! |7 o& K* C$ D. n. t
课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
8 c! g2 e/ U2 o9 S5 a0 e8 ~" _# ^8 [3 J. D
05.tensorflow 2高阶操作) a+ f# E$ L, I1 r
课时40 合并与分割.mp4
! M& H2 m5 J) c" i课时41 数据统计.mp4
$ r2 R) C6 o( w) ~# i3 d6 m课时42 张量排序-1.mp4
: ~8 i' A2 k# ]( V4 R5 @课时43 张量排序-2.mp4
3 b! Q' }' s5 c' V" S1 \课时44 填充与复制.mp4
1 I& }% y" V8 P% H课时45 张量限幅-1.mp44 I h2 D8 i9 q4 X% t8 L
课时46 张量限幅-2.mp4
& `; a; ?. A( X课时47 高阶操作-1.mp4& a# g5 g+ _, j9 z4 U, q0 }* b# @% E
课时48 高阶操作-2.mp4
5 y/ @$ W: X9 U7 Z9 _) y0 D0 h0 y7 x; C9 v w, l' |
06 神经网络与全连接层
* i+ b% E* {5 x. `, A0 @7 T课时49 数据加载-1.mp4, s, B1 o2 m; M1 ], m( F
课时50 数据加载-2.mp4
7 J4 b3 S8 f0 q- s: `课时51 数据加载-3.mp4% C2 [+ q! F \' |
课时52 测试（张量）实战.mp4
% Y( G- o5 `0 y课时53 全连接层-1.mp4. k* R7 ?/ Y4 L- u" ^. e0 z
课时54 全连接层-2.mp4, M4 {+ @( {3 G' b! a6 J$ g
课时55 输出方式.mp4+ G# F5 z3 N4 @! O6 B; a
课时56 误差计算-1.mp4: M& F5 m3 a5 g, x0 R' h! r i8 g
课时57 误差计算-2.mp4
1 a% M# d0 i# `. R7 a课时58 误差计算-3.mp4
/ t" Q( Z1 v$ K, K. n4 }! l; E* V
) k, S" r! A2 w8 G6 Z; h( m07 随机梯度下降
9 u, y/ p# |( m课时59 梯度下降-简介-1.mp4
$ o1 G" q( H2 A6 N! i3 Y课时60 梯度下降-简介-2.mp42 V0 E% V; S4 L6 T
课时61 常见函数的梯度.mp4! P2 C8 M4 D/ z- X. K
课时62 激活函数及其梯度.mp43 [4 G/ q- y4 n; {( C
课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
- p) Z/ D% M3 L; P课时64 损失函数及其梯度-2.mp49 \$ F; H) I: }2 x2 Z! \6 j# J1 n
课时65 单输出感知机梯度.mp4) `3 e6 v+ g1 p- G, B
课时66 多输出感知机梯度.mp4
! f9 |. G0 M0 W% ]+ N课时67 链式法则.mp4
0 n5 [, s6 w. T( u; N" ^+ F课时68 反向传播算法-1.mp4
: f$ c7 H! f- r1 [课时69 反向传播算法-2.mp4
- ^8 L2 R- i$ o7 y- E3 j课时70 函数优化实战.mp4
6 j& b6 l/ |3 Q2 n( [课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4; g6 D. Q, i9 |
课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
8 D6 Y/ ?) c" ]# I1 I课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
8 ?$ q3 m6 u9 I8 f% |课时74 TensorBoard可视化-1.mp4* K& c& O. N7 p
课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
& q2 _9 V; X- H! L& r" U
* }7 T" e- u1 s4 @4 ~# l: }6 z. d6 ~, R08.Keras高层接口- b+ Z2 v4 @& o) y
课时76 Keras高层API-1.mp4
8 I9 i. y+ ?$ \课时77 Keras高层API-2.mp4
2 c+ R2 ~$ C4 }/ n. r# _+ s课时78 Keras高层API-3.mp4
. r0 j6 S6 ?/ K6 G7 _: \+ u0 `课时79 自定义层或网络-1.mp4 A8 x D: m% V, e: e
课时80 自定义层或网络-2.mp45 Q. x0 ^4 V6 d1 Z& J/ d
课时81 模型保存与加载.mp4% M- ?' z9 F2 G* \8 z5 v& K
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4: W! u$ c: J3 A. T \
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp43 n- i# `9 K8 n% T3 v9 n7 j. R$ T
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp47 ]' {9 Q" x6 ^- I9 B: U* H& `1 L
! S+ ?; a3 z, U1 P' ^09.过拟合
' v6 d" p% V0 t5 c1 ?. b课时85 过拟合与欠拟合.mp4
3 k6 D5 {" |) ?9 o课时86 交叉验证-1.mp4
" j, b. J" j5 P8 @课时87 交叉验证-2.mp4
8 W( G5 z" A& a6 d, F课时88 regulation.mp4
- g% K* O1 M% @4 U2 Z课时89 动量与学习率.mp4; F3 J* A. l7 n0 a; B
课时90 early stopping和dropout.mp42 V! X* Q6 x& l6 v/ E) G* K
课时91 什么是卷积-1.mp4& {7 S+ y2 d! O) v7 d
课时92 什么是卷积-2.mp44 x) x9 v+ q, \0 f4 f! U8 r
课时93 什么是卷积-3.mp44 d0 T+ L. \6 ?3 S S
课时94 什么是卷积-4.mp4
@- J/ {- P; U h$ y课时95 卷积神经网络-1.mp4* ]% n1 G0 G2 }! `' E
课时96 卷积神经网络-2.mp47 r: h3 K" g8 X; a! O& [: @
课时97 卷积神经网络-3.mp4
; { y8 C! E. g课时98 卷积神经网络-4.mp40 S( b, } A9 T) Q# J
课时99 池化与采样.mp4
1 b% E/ t2 M5 U0 v* {* h7 n
: n* b- v" A0 d% B& p/ h6 n$ k$ y# w; w10.卷积神经网络9 z: p+ D& P. L( z7 V% ^8 }3 U3 A
课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
L3 I, _' U6 I: s4 Q/ [/ _* @课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
, q' Z1 M1 A. `' o7 d+ @$ j课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp41 }7 N4 o( l* F) c& m0 t2 r
课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
^% ?2 v2 Q2 }# \/ d5 N4 `9 X/ f课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
4 Q- M0 `4 z% v$ e, s6 D课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4! C* v. l6 D j! r
课时106 BatchNorm.mp4# Z8 R( P/ Z0 d- f3 c
课时107 BatchNorm-2.mp47 @' [: {! Y% z6 W
课时108 ResNet, DenseNet - 1.mp4# g6 Z% J/ w1 V& g
课时109 ResNet, DenseNet - 2.mp4
# ^* v+ R. v6 f$ {+ P课时110 ResNet实战-1.mp4
" j' B/ u( U' Y课时111 ResNet实战-2.mp4
* e7 z! ^' o' U2 Q7 e课时112 ResNet实战-3.mp48 C$ `( [6 N5 s# F! _( B
课时113 ResNet实战-4.mp49 Z& z# N F1 W% A% \
$ D9 I' [. i( U7 ^1 L11.循环神经网络RNN
: q( z8 @' D4 v) o. ^课时114 序列表示方法-1.mp4
$ D5 Z7 f% \- m# v2 H课时115 序列表示方法-2.mp4
- @6 W9 X* c: l5 c, I) b/ K& t课时116 循环神经网络层-1.mp4
$ ?9 m* a+ d- F8 \- P$ y) i1 b. v [5 P3 W课时117 循环神经网络层-2.mp4
! ]5 V. @$ m# O* ~' T7 Q课时118 RNNCell使用-1.mp4 N7 U; p" W# Y) Y; m+ U% H
课时119 RNNCell使用-2.mp4) }' \; n& V$ W' [
课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4/ G% B X0 ?% }
课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
' ?( J4 w& q( z. G [7 _课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
4 Y( T. U) i$ M8 i" B课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
: Y: A( ]" G- k& W$ m; ~课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp44 `" E; O- @* T2 ]8 a
课时126 LSTM-1.mp4
+ @8 E5 o- ~0 u( a7 c课时127 LSTM-2.mp47 L3 L7 d! g1 Y& P b
课时128 LSTM实战.mp4
! ~/ t/ q6 [4 ?" j8 F0 J课时129 GRU原理与实战.mp4: W3 \5 o9 y$ i7 S. ^, v
+ P2 C j) A: F7 _
12.自编码器Auto-Encoders
- V' `0 {' R' L( a0 i; Z7 `课时130 无监督学习.mp4, \0 b" t5 F. ^$ g
课时131 Auto-Encoders原理.mp4/ a) d, d) }- ]- z3 |" ~
课时132 Auto-Encoders变种.mp4
. ]7 a: t) h) ?. x5 Z8 c0 I课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp44 P E! T7 c3 {$ K( n
课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
3 E, g1 [( H) N5 S! ~5 p课时135 Reparameterization Trick.mp4- S+ e0 _' }3 S' B+ W8 S( a7 a
课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp47 d1 i/ b; u& a' }1 c5 K# ?) G
课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
# }& z1 D$ [$ a, t& \/ C' z& K" U5 j课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp46 P, n6 a8 M r
课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
) O" O" b% W: m. w课时140 VAE实战-创建网络.mp4# t) ]" ]9 \5 y( [" L
课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
# D1 H( T* C1 W2 N: |! v2 g# V( F+ v课时142 VAE实战-训练与测试.mp46 ^8 y" b* x' `# X! O/ Y' g
- F4 c3 e& B r0 f/ J; }+ W- x+ @1 T13.对抗生成网络GAN3 |5 S R3 x8 i
课时143 数据的分布.mp4
# n, |# y, k1 Q5 k! ?6 Y课时144 画家的成长历程.mp48 U' \$ _' ^ ]7 t8 o
课时145 GAN原理.mp4
1 I0 i: C8 A5 g' P6 m课时146 纳什均衡-D.mp42 U {2 F: B" i# \
课时147 纳什均衡-G.mp4
! N# k% B6 R* |; f& S2 r: ?/ s" r+ h课时148 JS散度的缺陷.mp4' \* D# A1 g5 Y; n) G! E) o
课时149 EM距离.mp43 c8 X3 |+ ~+ @6 Z! n$ [7 q
课时150 WGAN-GP原理.mp4
( @8 w; b4 l3 w1 |1 J课时151 GAN实战-1.mp4
K" u3 l4 a& }课时152 GAN实战-2.mp4
: H- ~" V! |7 K" ~2 }) J课时153 GAN实战-3.mp4; t, h& r$ G! z8 N
课时154 GAN实战-4.mp4: g( _/ W+ b) T5 o3 [
课时155 GAN实战-5.mp48 Y5 j2 l3 l* F7 f; w
课时156 GAN实战-6.mp4
* M x% z6 v) B! u! s; p( H课时157 WGAN实战-1.mp42 }% r$ l4 l0 O% o+ L
课时158 WGAN实战-2.mp46 { t2 R P6 \; t' Z$ o
! v2 W2 w# g2 Q( |5 h# H
14.【选看】人工智能发展简史; s7 n( R3 ?+ f9 W9 q. y( z! E
课时159 生物神经元结构.mp4
8 P+ n% E+ Y- X" w课时160 感知机的提出.mp4
. T3 j% N1 K3 z% M课时161 BP神经网络.mp4
- Q( Q$ v* v5 m$ U课时162 CNN和LSTM的发明.mp4 g# U+ W# n2 v! j: j4 M
课时163 人工智能低谷.mp46 g1 t0 N8 V- }$ h, W
课时164 深度学习的诞生.mp47 {. ^* o, w1 g$ U% q. r# N# N
课时165 深度学习的爆发.mp4 ]& k% F0 ]5 L. k' ~) v
5 `8 K ?. u' ?2 r15.【选看】Numpy实战BP神经网络
3 X; v1 m" t+ O, P; ]9 ~课时166 权值的表示.mp4% @" A) o9 b! u, B( \- n/ I3 \
课时167 多层感知机的实现.mp4" e4 s1 b, z* U: y
课时168 BP神经网络前向传播.mp4; S, J5 f# H% N) ]4 N0 [. q
课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
& f7 f/ ]/ O4 a) Q课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
4 X# H% z8 b8 s+ c) U' Y; L9 ~) G( K课时171 BP神经网络反向传播-3.mp41 j$ a; E; S8 D3 V
课时172 多层感知机的训练.mp4; K( ~ y& F9 Z; q
课时173 多层感知机的测试.mp49 U# K) N; x" J" o6 C8 }9 [
课时174 实战小结.mp4. Y& D- m% Z, {5 t2 _" z% ~% _
深度学习与TF-PPT和代码.rar
% w! l: y g6 l8 T2 X7 h* R* B% f# u, P. P5 F; X1 ]7 n- d
〖下载地址〗
# k7 Q1 J8 h! F/ z$ i
' K& N2 U2 A+ i) }, X6 B- r
7 F3 i w6 A) g! @
v$ p1 Y: p; X$ F7 i. g, a! I' z- z
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 H* N6 ]8 A- v, n# P/ T
; g( z5 E* u! T$ L; n' c3 D' F! K0 i
〖下载地址失效反馈〗
( z1 q+ ]+ ^2 o0 l' I- T& v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; b4 J) F5 r& f" v6 K$ y" ?
1 R6 j/ a+ V+ r〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
" l; G( q5 h2 M) B+ ^" }# A5 r: Y全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html- [) I( o/ p$ Z5 p: ~* _
3 p: Q- q5 o0 S' T- o
〖客服24小时咨询〗
9 O8 O' s' l. l有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
8 G% E4 C2 O F) v, V0 l
$ G$ g) @, q1 O+ J+ y
$ [. h- r2 F* r( u# y: N, s8 N: N |
[复制链接]
