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深度學習與TensorFlow 2入門實戰

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• 視頻資源大小：10.2 GB 更新時間：2023-09-16

深度學習與TensorFlow 2入門實戰資源簡介：

本課程適合于深度學習和人工智能方向新手，需要零基礎、快速、深入學習人工智能的朋友。

課程目錄

├──01.深度學習初見

| ├──課時1 深度學習框架介紹-1.mp4 14.30M

| ├──課時2 深度學習框架介紹-2.mp4 14.43M

| ├──課時3 開發環境安裝-1.mp4 14.06M

| └──課時4 開發環境安裝-2.mp4 16.89M

├──02.【選看】開發環境全程實錄

| ├──課時10 Ubuntu平臺實錄-pycharm安裝.mp4 9.96M

| ├──課時5 win10平臺實錄-1.mp4 52.14M

| ├──課時6 win10平臺實錄-2.mp4 38.73M

| ├──課時7 Ubuntu平臺實錄-cuda安裝.mp4 22.28M

| ├──課時8 Ubuntu平臺實錄-anaconda安裝.mp4 15.04M

| └──課時9 Ubuntu平臺實錄-tensorlow、pytorch安裝.mp4 28.57M

├──03.回歸問題

| ├──課時11 線性回歸-1.mp4 10.34M

| ├──課時12 線性回歸-2.mp4 15.23M

| ├──課時13 回歸問題實戰-1.mp4 16.97M

| ├──課時14 回歸問題實戰-2.mp4 15.95M

| ├──課時15 手寫數字問題-1.mp4 21.65M

| ├──課時16 手寫數字問題-2.mp4 11.86M

| ├──課時17 手寫數字問題-3.mp4 14.20M

| ├──課時18 手寫數字問題初體驗-1.mp4 14.49M

| └──課時19 手寫數字問題初體驗-2.mp4 28.96M

├──04.Tensorflow 2基礎操作

| ├──課時20 tensorflow數據類型-1.mp4 16.91M

| ├──課時21 tensorflow數據類型-2.mp4 16.23M

| ├──課時22 創建Tensor-1.mp4 14.90M

| ├──課時23 創建Tensor-2.mp4 14.47M

| ├──課時24 創建Tensor-3.mp4 9.67M

| ├──課時25 索引與切片-1.mp4 26.95M

| ├──課時26 索引與切片-2.mp4 29.09M

| ├──課時27 索引與切片-3.mp4 9.09M

| ├──課時28 索引與切片-4.mp4 35.02M

| ├──課時29 索引與切片-5.mp4 16.62M

| ├──課時30 維度變換-1.mp4 27.74M

| ├──課時31 維度變換-2.mp4 16.88M

| ├──課時32 維度變換-3.mp4 11.28M

| ├──課時33 Broadcasting-1.mp4 28.17M

| ├──課時34 Broadcasting-2.mp4 28.76M

| ├──課時35 數學運算.mp4 18.88M

| ├──課時36 前向傳播（張量）-實戰-1.mp4 13.41M

| ├──課時37 前向傳播（張量）-實戰-2.mp4 13.80M

| ├──課時38 前向傳播（張量）-實戰-3.mp4 13.97M

| └──課時39 前向傳播（張量）-實戰-4.mp4 15.84M

├──05.tensorflow 2高階操作

| ├──課時40 合并與分割.mp4 18.40M

| ├──課時41 數據統計.mp4 20.28M

| ├──課時42 張量排序-1.mp4 11.67M

| ├──課時43 張量排序-2.mp4 38.38M

| ├──課時44 填充與復制.mp4 17.45M

| ├──課時45 張量限幅-1.mp4 13.69M

| ├──課時46 張量限幅-2.mp4 17.44M

| ├──課時47 高階操作-1.mp4 13.17M

| └──課時48 高階操作-2.mp4 13.57M

├──06 神經網絡與全連接層

| ├──課時49 數據加載-1.mp4 13.84M

| ├──課時50 數據加載-2.mp4 10.56M

| ├──課時51 數據加載-3.mp4 12.01M

| ├──課時52 測試（張量）實戰.mp4 25.67M

| ├──課時53 全連接層-1.mp4 14.17M

| ├──課時54 全連接層-2.mp4 16.54M

| ├──課時55 輸出方式.mp4 16.51M

| ├──課時56 誤差計算-1.mp4 13.52M

| ├──課時57 誤差計算-2.mp4 13.00M

| └──課時58 誤差計算-3.mp4 40.68M

├──07 隨機梯度下降

| ├──課時59 梯度下降-簡介-1.mp4 25.37M

| ├──課時60 梯度下降-簡介-2.mp4 14.45M

| ├──課時61 常見函數的梯度.mp4 93.37kb

| ├──課時62 激活函數及其梯度.mp4 21.40M

| ├──課時63 損失函數及其梯度-1.mp4 10.78M

| ├──課時64 損失函數及其梯度-2.mp4 63.50M

| ├──課時65 單輸出感知機梯度.mp4 51.89M

| ├──課時66 多輸出感知機梯度.mp4 17.71M

| ├──課時67 鏈式法則.mp4 18.26M

| ├──課時68 反向傳播算法-1.mp4 14.09M

| ├──課時69 反向傳播算法-2.mp4 14.13M

| ├──課時70 函數優化實戰.mp4 38.96M

| ├──課時71 手寫數字問題實戰（層）-1.mp4 32.39M

| ├──課時72 手寫數字問題實戰（層）-2.mp4 13.92M

| ├──課時73 手寫數字問題實戰（層）-3.mp4 26.51M

| ├──課時74 TensorBoard可視化-1.mp4 15.55M

| └──課時75 TensorBoard可視化-2.mp4 60.20M

├──08.Keras高層接口

| ├──課時76 Keras高層API-1.mp4 12.76M

| ├──課時77 Keras高層API-2.mp4 29.82M

| ├──課時78 Keras高層API-3.mp4 28.32M

| ├──課時79 自定義層或網絡-1.mp4 11.90M

| ├──課時80 自定義層或網絡-2.mp4 15.11M

| ├──課時81 模型保存與加載.mp4 17.07M

| ├──課時82 CIFAR10自定義網絡實戰-1.mp4 13.63M

| ├──課時83 CIFAR10自定義網絡實戰-2.mp4 36.15M

| └──課時84 CIFAR10自定義網絡實戰-3.mp4 22.94M

├──09.過擬合

| ├──課時 89 動量與學習率.mp4 48.27M

| ├──課時85 過擬合與欠擬合.mp4 58.62M

| ├──課時86 交叉驗證-1.mp4 28.18M

| ├──課時87 交叉驗證-2.mp4 43.26M

| ├──課時88 Regularization.mp4 41.13M

| └──課時90 Early stopping，Dropout.mp4 57.83M

├──10.卷積神經網絡

| ├──課時101 BatchNorm

| | ├──batchnorm.mp4 46.33M

| | └──batchnorm2 .mp4 47.42M

| ├──課時100 經典卷積網絡VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 45.25M

| ├──課時102 ResNet, DenseNet – 1.mp4 17.41M

| ├──課時103 ResNet, DenseNet – 2.mp4 18.37M

| ├──課時104 ResNet實戰-1.mp4 13.48M

| ├──課時105 ResNet實戰-2.mp4 14.31M

| ├──課時106 ResNet實戰-3.mp4 33.47M

| ├──課時107 ResNet實戰-4.mp4 62.48M

| ├──課時86 什么是卷積-1.mp4 20.39M

| ├──課時87 什么是卷積-2.mp4 14.99M

| ├──課時88 什么是卷積-3.mp4 41.25M

| ├──課時89 什么是卷積-4.mp4 12.93M

| ├──課時90 卷積神經網絡-1.mp4 16.99M

| ├──課時91 卷積神經網絡-2.mp4 16.01M

| ├──課時92 卷積神經網絡-3.mp4 15.35M

| ├──課時93 卷積神經網絡-4.mp4 15.31M

| ├──課時94 池化與采樣.mp4 10.78M

| ├──課時95 CIFAR100與VGG13實戰-1.mp4 13.45M

| ├──課時96 CIFAR100與VGG13實戰-2.mp4 13.87M

| ├──課時97 CIFAR100與VGG13實戰-3.mp4 14.24M

| ├──課時98 CIFAR100與VGG13實戰-4.mp4 10.59M

| └──課時99 經典卷積網絡VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 20.02M

├──11.循環神經網絡RNN

| ├──GRU原理與實戰.mp4 44.49M

| ├──lstm-1.mp4 33.94M

| ├──lstm-2.mp4 28.79M

| ├──LSTM實戰.mp4 49.56M

| ├──課時108 序列表示方法-1.mp4 15.59M

| ├──課時109 序列表示方法-2.mp4 17.23M

| ├──課時110 循環神經網絡層-1.mp4 13.93M

| ├──課時111 循環神經網絡層-2.mp4 32.43M

| ├──課時112 RNNCell使用-1.mp4 14.79M

| ├──課時113 RNNCell使用-2.mp4 11.67M

| ├──課時114 RNN與情感分類問題實戰-加載IMDB數據集.mp4 13.64M

| ├──課時115 RNN與情感分類問題實戰-單層RNN Cell.mp4 14.01M

| ├──課時116 RNN與情感分類問題實戰-網絡訓練.mp4 12.99M

| ├──課時117 RNN與情感分類問題實戰-多層RNN Cel.mp4 14.11M

| └──梯度彌散與梯度爆炸.mp4 64.71M

├──12.自編碼器Auto-Encoders

| ├──課時119 無監督學習.mp4 14.06M

| ├──課時120 Auto-Encoders原理.mp4 45.04M

| ├──課時121 Auto-Encoders變種.mp4 13.86M

| ├──課時122 Adversarial Auto-Encoders.mp4 12.62M

| ├──課時123 Variational Auto-Encoders引入.mp4 14.20M

| ├──課時124 Reparameterization Trick.mp4 13.78M

| ├──課時125 Variational Auto-Encoders原理.mp4 19.16M

| ├──課時126 Auto-Encoders實戰-創建編解碼器.mp4 12.65M

| ├──課時127 Auto-Encoders實戰-訓練.mp4 12.46M

| ├──課時128 Auto-Encoders實戰-測試.mp4 14.15M

| ├──課時129 VAE實戰-創建網絡.mp4 14.20M

| ├──課時130 VAE實戰-KL Divergence計算.mp4 47.81M

| └──課時131 VAE實戰-訓練與測試.mp4 20.54M

├──13.對抗生成網絡GAN

| ├──課時132 數據的分布.mp4 12.37M

| ├──課時133 畫家的成長歷程.mp4 85.53M

| ├──課時134 GAN原理.mp4 18.09M

| ├──課時135 納什均衡-D.mp4 68.56M

| ├──課時136 納什均衡-G.mp4 34.57M

| ├──課時137 JS散度的缺陷.mp4 34.46M

| ├──課時138 EM距離.mp4 47.49M

| ├──課時139 WGAN-GP原理.mp4 124.68M

| ├──課時140 GAN實戰-.mp4 17.29M

| ├──課時141 GAN實戰-2.mp4 27.19M

| ├──課時142 GAN實戰-3.mp4 15.12M

| ├──課時143 GAN實戰-4.mp4 16.08M

| ├──課時144 GAN實戰-5.mp4 12.92M

| ├──課時145 GAN實戰-6.mp4 14.34M

| ├──課時146 WGAN實戰-1.mp4 16.97M

| └──課時147 WGAN實戰-2.mp4 20.74M

├──14.【選看】人工智能發展簡史

| ├──課時148 生物神經元結構.mp4 5.87M

| ├──課時149 感知機的提出.mp4 13.56M

| ├──課時150 BP神經網絡.mp4 68.15M

| ├──課時151 CNN和LSTM的發明.mp4 65.62M

| ├──課時152 人工智能低谷.mp4 59.45M

| ├──課時153 深度學習的誕生.mp4 14.61M

| └──課時154 深度學習的爆發.mp4 94.11M

├──15.【選看】Numpy實戰BP神經網絡

| ├──課時155 權值的表示.mp4 35.99M

| ├──課時156 多層感知機的實現.mp4 14.03M

| ├──課時157 BP神經網絡前向傳播.mp4 14.57M

| ├──課時158 BP神經網絡反向傳播-1.mp4 14.51M

| ├──課時159 BP神經網絡反向傳播-.mp4 13.81M

| ├──課時160 BP神經網絡反向傳播-3.mp4 13.82M

| ├──課時161 多層感知機的訓練.mp4 15.98M

| ├──課時162 多層感知機的測試.mp4 19.15M

| └──課時163 實戰小結.mp4 12.16M

├──電子書

| ├──花書-深度學習-Eng.pdf 15.91M

| └──花書-中文版.pdf 30.77M

└──軟件資料

| ├──課程安裝軟件-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

| └──課程安裝軟件-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

 

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