深度学习与TensorFlow 2实战课程介绍:
本课程适合于深度学习和人工智能方向新手,需要零基础、快速、深入学习人工智能的小伙伴。本课程将带您深刻掌握深度学习核心理论和数学基础,熟练运用TensorFlow 2.0开发各种网络
课程目录:
——/深度学习与TensorFlow 2入门实战(完整版)/ ├──01.深度学习初见 | ├──课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 14.30M | ├──课时2 深度学习框架介绍-2.mp4 14.43M | ├──课时3 开发环境安装-1.mp4 14.06M | └──课时4 开发环境安装-2.mp4 16.89M ├──02.【选看】开发环境全程实录 | ├──课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 9.96M | ├──课时5 win10平台实录-1.mp4 52.14M | ├──课时6 win10平台实录-2.mp4 38.73M | ├──课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 22.28M | ├──课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 15.04M | └──课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4 28.57M ├──03.回归问题 | ├──课时11 线性回归-1.mp4 10.34M | ├──课时12 线性回归-2.mp4 15.23M | ├──课时13 回归问题实战-1.mp4 16.97M | ├──课时14 回归问题实战-2.mp4 15.95M | ├──课时15 手写数字问题-1.mp4 21.65M | ├──课时16 手写数字问题-2.mp4 11.86M | ├──课时17 手写数字问题-3.mp4 14.20M | ├──课时18 手写数字问题初体验-1.mp4 14.49M | └──课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 28.96M ├──04.Tensorflow 2基础操作 | ├──课时20 tensorflow数据类型-1.mp4 16.91M | ├──课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 16.23M | ├──课时22 创建Tensor-1.mp4 14.90M | ├──课时23 创建Tensor-2.mp4 14.47M | ├──课时24 创建Tensor-3.mp4 9.67M | ├──课时25 索引与切片-1.mp4 26.95M | ├──课时26 索引与切片-2.mp4 29.09M | ├──课时27 索引与切片-3.mp4 9.09M | ├──课时28 索引与切片-4.mp4 35.02M | ├──课时29 索引与切片-5.mp4 16.62M | ├──课时30 维度变换-1.mp4 27.74M | ├──课时31 维度变换-2.mp4 16.88M | ├──课时32 维度变换-3.mp4 11.28M | ├──课时33 Broadcasting-1.mp4 28.17M | ├──课时34 Broadcasting-2.mp4 28.76M | ├──课时35 数学运算.mp4 18.88M | ├──课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4 13.41M | ├──课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4 13.80M | ├──课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4 13.97M | └──课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp4 15.84M ├──05.tensorflow 2高阶操作 | ├──课时40 合并与分割.mp4 18.40M | ├──课时41 数据统计.mp4 20.28M | ├──课时42 张量排序-1.mp4 11.67M | ├──课时43 张量排序-2.mp4 38.38M | ├──课时44 填充与复制.mp4 17.45M | ├──课时45 张量限幅-1.mp4 13.69M | ├──课时46 张量限幅-2.mp4 17.44M | ├──课时47 高阶操作-1.mp4 13.17M | └──课时48 高阶操作-2.mp4 13.57M ├──06 神经网络与全连接层 | ├──课时49 数据加载-1.mp4 13.84M | ├──课时50 数据加载-2.mp4 10.56M | ├──课时51 数据加载-3.mp4 12.01M | ├──课时52 测试(张量)实战.mp4 25.67M | ├──课时53 全连接层-1.mp4 14.17M | ├──课时54 全连接层-2.mp4 16.54M | ├──课时55 输出方式.mp4 16.51M | ├──课时56 误差计算-1.mp4 13.52M | ├──课时57 误差计算-2.mp4 13.00M | └──课时58 误差计算-3.mp4 40.68M ├──07 随机梯度下降 | ├──课时59 梯度下降-简介-1.mp4 25.37M | ├──课时60 梯度下降-简介-2.mp4 14.45M | ├──课时61 常见函数的梯度.mp4 93.37kb | ├──课时62 激活函数及其梯度.mp4 21.40M | ├──课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 10.78M | ├──课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 63.50M | ├──课时65 单输出感知机梯度.mp4 51.89M | ├──课时66 多输出感知机梯度.mp4 17.71M | ├──课时67 链式法则.mp4 18.26M | ├──课时68 反向传播算法-1.mp4 14.09M | ├──课时69 反向传播算法-2.mp4 14.13M | ├──课时70 函数优化实战.mp4 38.96M | ├──课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4 32.39M | ├──课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4 13.92M | ├──课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4 26.51M | ├──课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 15.55M | └──课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 60.20M ├──08.Keras高层接口 | ├──课时76 Keras高层API-1.mp4 12.76M | ├──课时77 Keras高层API-2.mp4 29.82M | ├──课时78 Keras高层API-3.mp4 28.32M | ├──课时79 自定义层或网络-1.mp4 11.90M | ├──课时80 自定义层或网络-2.mp4 15.11M | ├──课时81 模型保存与加载.mp4 17.07M | ├──课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 13.63M | ├──课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4 36.15M | └──课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4 22.94M ├──09.过拟合 | ├──课时 89 动量与学习率.mp4 48.27M | ├──课时85 过拟合与欠拟合.mp4 58.62M | ├──课时86 交叉验证-1.mp4 28.18M | ├──课时87 交叉验证-2.mp4 43.26M | ├──课时88 Regularization.mp4 41.13M | └──课时90 Early stopping,Dropout.mp4 57.83M ├──10.卷积神经网络 | ├──课时101 BatchNorm | ├──课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 45.25M | ├──课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4 17.41M | ├──课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4 18.37M | ├──课时104 ResNet实战-1.mp4 13.48M | ├──课时105 ResNet实战-2.mp4 14.31M | ├──课时106 ResNet实战-3.mp4 33.47M | ├──课时107 ResNet实战-4.mp4 62.48M | ├──课时86 什么是卷积-1.mp4 20.39M | ├──课时87 什么是卷积-2.mp4 14.99M | ├──课时88 什么是卷积-3.mp4 41.25M | ├──课时89 什么是卷积-4.mp4 12.93M | ├──课时90 卷积神经网络-1.mp4 16.99M | ├──课时91 卷积神经网络-2.mp4 16.01M | ├──课时92 卷积神经网络-3.mp4 15.35M | ├──课时93 卷积神经网络-4.mp4 15.31M | ├──课时94 池化与采样.mp4 10.78M | ├──课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4 13.45M | ├──课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 13.87M | ├──课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 14.24M | ├──课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 10.59M | └──课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 20.02M ├──11.循环神经网络RNN | ├──GRU原理与实战.mp4 44.49M | ├──lstm-1.mp4 33.94M | ├──lstm-2.mp4 28.79M | ├──LSTM实战.mp4 49.56M | ├──课时108 序列表示方法-1.mp4 15.59M | ├──课时109 序列表示方法-2.mp4 17.23M | ├──课时110 循环神经网络层-1.mp4 13.93M | ├──课时111 循环神经网络层-2.mp4 32.43M | ├──课时112 RNNCell使用-1.mp4 14.79M | ├──课时113 RNNCell使用-2.mp4 11.67M | ├──课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 13.64M | ├──课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 14.01M | ├──课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4 12.99M | ├──课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 14.11M | └──梯度弥散与梯度爆炸.mp4 64.71M ├──12.自编码器Auto-Encoders | ├──课时119 无监督学习.mp4 14.06M | ├──课时120 Auto-Encoders原理.mp4 45.04M | ├──课时121 Auto-Encoders变种.mp4 13.86M | ├──课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4 12.62M | ├──课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4 14.20M | ├──课时124 Reparameterization Trick.mp4 13.78M | ├──课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4 19.16M | ├──课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4 12.65M | ├──课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4 12.46M | ├──课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4 14.15M | ├──课时129 VAE实战-创建网络.mp4 14.20M | ├──课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4 47.81M | └──课时131 VAE实战-训练与测试.mp4 20.54M ├──13.对抗生成网络GAN | ├──课时132 数据的分布.mp4 12.37M | ├──课时133 画家的成长历程.mp4 85.53M | ├──课时134 GAN原理.mp4 18.09M | ├──课时135 纳什均衡-D.mp4 68.56M | ├──课时136 纳什均衡-G.mp4 34.57M | ├──课时137 JS散度的缺陷.mp4 34.46M | ├──课时138 EM距离.mp4 47.49M | ├──课时139 WGAN-GP原理.mp4 124.68M | ├──课时140 GAN实战-.mp4 17.29M | ├──课时141 GAN实战-2.mp4 27.19M | ├──课时142 GAN实战-3.mp4 15.12M | ├──课时143 GAN实战-4.mp4 16.08M | ├──课时144 GAN实战-5.mp4 12.92M | ├──课时145 GAN实战-6.mp4 14.34M | ├──课时146 WGAN实战-1.mp4 16.97M | └──课时147 WGAN实战-2.mp4 20.74M ├──14.【选看】人工智能发展简史 | ├──课时148 生物神经元结构.mp4 5.87M | ├──课时149 感知机的提出.mp4 13.56M | ├──课时150 BP神经网络.mp4 68.15M | ├──课时151 CNN和LSTM的发明.mp4 65.62M | ├──课时152 人工智能低谷.mp4 59.45M | ├──课时153 深度学习的诞生.mp4 14.61M | └──课时154 深度学习的爆发.mp4 94.11M ├──15.【选看】Numpy实战BP神经网络 | ├──课时155 权值的表示.mp4 35.99M | ├──课时156 多层感知机的实现.mp4 14.03M | ├──课时157 BP神经网络前向传播.mp4 14.57M | ├──课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4 14.51M | ├──课时159 BP神经网络反向传播-.mp4 13.81M | ├──课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4 13.82M | ├──课时161 多层感知机的训练.mp4 15.98M | ├──课时162 多层感知机的测试.mp4 19.15M | └──课时163 实战小结.mp4 12.16M ├──电子书 | ├──花书-深度学习-Eng.pdf 15.91M | └──花书-中文版.pdf 30.77M ├──课程安装软件-Ubuntu 18.04 | ├──Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh 654.13M | ├──cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb 1.55G | ├──cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz 412.76M | └──pycharm-community-2019.1.1.tar.gz 317.09M ├──课程安装软件-Win10 | ├──Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe 661.66M | ├──cuda_10.0.130_411.31_win10.exe 2.04G | ├──cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip 213.78M | └──pycharm-community-2019.1.1.exe 231.79M ├──深度学习与TF-PPT和代.zip 88.34M └──源代码和PPT在Github下载.txt 0.07kb
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