深度学习与TensorFlow 2入门实战,资源教程下载

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课程名称

深度学习与TensorFlow 2入门实战(完整版),资源教程下载

课程目录

第一章:深度学习初见

TensorFlow 2初见-1  10:21

TensorFlow 2初见-2  09:55

开发环境准备-1  10:22

开发环境准备-2  11:57

课程须知  03:19

第二章:开发环境全程实录

Win10平台实录-1 29:51

Win10平台实录-2 23:27

Ubuntu平台实录-CUDA安装 10:15

Ubuntu平台实录-Anaconda/Python安装 10:00

Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装 14:48

Ubuntu平台实录-PyCharm安装 05:45

第三章:回归问题

线性回归-1 08:03

线性回归-2 10:41

回归问题实战-1 07:34

回归问题实战-2 11:05

手写数字问题-1 11:32

手写数字问题-2 09:18

手写数字问题-3 10:11

手写数字问题初体验-1 09:12

手写数字问题初体验-2 07:58

Tensor数据类型-2 12:02

Tensor数据类型-2 11:47

第四章:TensorFlow 2基础操作

Tensor数据类型-1 12:02

Tensor数据类型-2 11:47

创建Tensor-1 10:40

创建Tensor-2 09:54

创建Tensor-3 07:12

索引与切片-1 10:37

索引与切片-2 11:18

索引与切片-3 06:42

索引与切片-4 13:17

索引与切片-5 12:28

维度变换-1 11:51

维度变换-2 12:11

维度变换-3 08:19

Broadcasting-1 11:26

Broadcasting-2 10:55

数学运算 13:26

前向传播(张量)-实战-1 10:03

前向传播(张量)-实战-2 10:33

前向传播(张量)-实战-3 10:10

前向传播(张量)-实战-4 10:22

第五章:TensorFlow 2 高阶操作

合并与分割 13:00

数据统计 14:29

张量排序-1 08:42

张量排序-2 12:40

填充与复制 13:03

张量限幅-1 10:11

张量限幅-2 10:49

高阶操作-1 10:05

高阶操作-2 09:31

第六章:神经网络与全连接层

数据加载-1 10:01

数据加载-2 07:38

数据加载-3 09:12

测试(张量)-实战 15:36

全连接层-1 10:39

全连接层-2 10:55

输出方式 12:43

误差计算-1 10:07

误差计算-2 10:20

误差计算-3 11:49

第七章:随机梯度下降

梯度下降-简介-1 07:41

梯度下降-简介-2 09:31

函数优化实战 08:32

手写数字问题实战(层)-1 10:04

梯度下降-简介-2 09:31

梯度下降-简介-2 11:35

TensorBoard可视化-1 10:04

TensorBoard可视化-2 10:04

第八章:Keras高层接口

Keras高层API-1 08:56

Keras高层API-2 08:02

Keras高层API-3 08:11

自定义层/网络-1 09:13

自定义层/网络-2 09:57

模型加载与保存 10:53

CIFAR10自定义网络实战-1 10:04

CIFAR10自定义网络实战-2 10:02

CIFAR10自定义网络实战-3 11:44

第九章:过拟合

过拟合 14:24

交叉验证-1 10:24

交叉验证-2 13:26

Regularization 12:59

动量与学习率 14:11

Early-stopping和Dropout 14:53

第十章:卷积神经网络

什么是卷积-1 10:04

什么是卷积-2 10:04

什么是卷积-3 10:02

什么是卷积-4 07:02

卷积神经网络-1 10:36

卷积神经网络-2 10:31

卷积神经网络-3  09:22

卷积神经网络-4 11:17

池化与采样 07:22

CIFAR100与VGG13实战-1 10:14

CIFAR100与VGG13实战-2 09:55

CIFAR100与VGG13实战-3 10:12

CIFAR100与VGG13实战-4 07:10

第十一章:循环神经网络RNN

序列表示方法-1 11:45

序列表示方法-2 12:26

循环神经网络层-1  10:49

循环神经网络层-2 12:15

RNNCell-1 10:20

RNNCell-2 08:48

RNN情感分类问题实战-IMDB数据集 10:41

RNN情感分类问题实战-单层RNNCell 10:30

RNN情感分类问题实战-网络训练 09:42

RNN情感分类问题实战-多层RNNCell 09:53

RNN情感分类问题实战-层方式 09:27

梯度弥散与梯度爆炸 13:34

LSTM原理-1 13:08

LSTM原理-2 06:46

LSTM情感分类问题实战 11:49

GRU原理与实战 13:51

12.自编码器Auto-Encoders: M9

无监督学习.mp4

Auto-Encoders原理.mp4

Auto-Encoders变种.mp4

Adversarial Auto-Encoders.mp4

Variational Auto-Encoders引入.mp4

Reparameterization Trick.mp4

Variational Auto-Encoders原理.mp4

Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4

Auto-Encoders实战-训练.mp4

Auto-Encoders实战-测试.mp4

VAE实战-创建网络.mp4

VAE实战-KL Divergence计算.mp4

VAE实战-训练与测试.mp4

13.对抗生成网络GAN

数据的分布.mp4

画家的成长历程.mp4

GAN原理.mp4

纳什均衡-D.mp4

纳什均衡-G.mp4

JS散度的缺陷.mp4

EM距离.mp4

WGAN-GP原理.mp4

GAN实战-.mp4

GAN实战-2.mp4

GAN实战-3.mp4

GAN实战-4.mp4

GAN实战-5.mp4

GAN实战-6.mp4

WGAN实战-1.mp4

WGAN实战-2.mp4

14.【选看】人工智能发展简史

生物神经元结构.mp4

感知机的提出.mp4

BP神经网络.mp4

CNN和LSTM的发明.mp4

人工智能低谷.mp4

深度学习的诞生.mp4

深度学习的爆发.mp4

15.【选看】Numpy实战BP神经网络

权值的表示.mp4

多层感知机的实现.mp4

BP神经网络前向传播.mp4

BP神经网络反向传播-1.mp4

BP神经网络反向传播-.mp4

BP神经网络反向传播-3.mp4

多层感知机的训练.mp4

多层感知机的测试.mp4

实战小结.mp4

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