深度学习与TensorFlow 2入门实战

深度学习与TensorFlow 2入门实战视频资源大小：10.2 GB类型：TensorFlow 本课程VIP会员可通过网盘转存或下载。此课程由369自学收集整理。

本课程适合于深度_ H d 9 V | R 0 P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朋友。

课程目录：

├──01.深度7 9 j X . # P A T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# u M R ! 7 M

| └──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H q [ ^ = 0 ` o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 22.2O H ( F F W $ A s8M

| ├──课时8 Ubuntu平台实录-anacondj – $ – 1a安装.mp4 15.04M

| └──课时9 Ubuntu平台实录-tenst c o \ + m Forlow、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.mp& ^ ~ } M4 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| r T ( E 5 r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– U p E K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1 p = r 9写数字问题初体验-2.mp4 28.96M

├──04.Tensorflow 2基础操作

| ├──课时20 tenX ^ K _ f g $ %sorflow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 9.67k y ^ P m dM

| ├──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.b _ C ; * m , 7mp4 9.09M

| ├──课时28 索引与切片-4.mp4 35.02M\ Y E j # ; # %

| ├──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

| ├──6 _ C g \ 3 b (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.z $ c [ Bmp4 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.mpi x r G T Y @4 13.8\ B u m K \0M

| ├──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 15.89 m G4M

├──05= : A.tensorflow 2高阶O R U / ; 6 d操作

| ├──课\ q ] 3 B Y ;时40 合并与分割S ) @ } 0.mpy _ K } e A4 18.40M

| ├──课时41 数据统计.mp4 20.28M

| ├──课时42 张量排序-c 7 61.mp4 11.67M

| ├──课时43 张量排序-2^ , a ..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

├──. T r 9 A ;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

|K 1 ! U : ( ; ├──课时51 数据加载` [ x Q-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-N % J H $ \ w B b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W x O 0时67 链式法则.mp4 18.26M

| ├V j f z 1 E ! – S──课时68 反向传播算法-1.mp4 14.09M

| ├──课时6G w c9 反向传播算法-2.mp4 14.13M

| ├──课时70 函数优化实战.mp4 38.96MY w ` ; 3

| ├──课时71 手写数字问题实战（层）-1.mV X ) ! N K [ Vp4 32.39Ma / 4 a U

| ├──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）` O } V 0 2 m-3.mp4 26.51M

| ├──课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 15.55M

| └──课时75 TensoQ Y a r + ;rBoard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 KerasO l e 7 q ! i w高层API-3.mp4 28.32M

| ├──课时79 自定义层或网络-5 A 9 H X N \ K 81.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

| ├──q P | – i +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F D M s时86 交叉验证-1.mp4+ Q { b ^ 28.18M

| ├──课时87 交叉验证-2.mp4 43.26M

| ├─K L e * G l L S U─课时88 Regularization.mp4 41.13M

| └──课时90 Early stopping，DJ D R U y hropout.mp4 57.83M

├──10.卷积神经网络

| ├──课时101 BatchNorm

| | ├──batchy 5 I O Jnorm.mp4 46.33M

| | └──| o A U o F . * Xbatchnorm2 .mp4 47.42M

| ├──课时100 经典卷积网络VGG, Googj N S )LeNet, Inception-2.mp4 4L . H5.25M

| ├──课时102 ReF @ ; _ O + w s BsNet, 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

|y l Y z – _ U ├──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 20.39? X Z N jM

| ├──课时87 什么是卷积-2.mp4 1[ 1 =4.99M

| ├──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o B d 290 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! 1 – D =网络-4.mp4 15.31M

| ├──课时94 池化与采样.mp4 10.78M

| ├──课时95 CIFARw w ; y g l Y100与VGG13实战-1.mp4 13.45M

| ├──课时96 CIFAR1y g G P00与VGG13实战-2.mp4 1v ; $3.87M

| ├──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VGGS f t ) k s S g, GoogLeNeN 1 ? Ot, Inception-1.mp4 20.02M

├──11b & d l E = K Y.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

| ├──L_ s N 9 KSTM实l | n 0 @战.mp4 49.56M

| ├──课时1@ o K : @08 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n I – M #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W | 2络训练.mp4 12.99M

| ├──课时117 RNN与情感分类问题实战-& 5 [ k –多层RNN CelG \ 5 { d V C $.mp4 14.11M

| └──梯度弥散与J D *梯度爆炸.mp4 64.71M

├──12.自编码器Auto-Enco1 # h M N ,ders

| ├──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-EncoE z k , h Y } Uders.mp4 12.62M; z ` ; 1 F w F 7

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

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

| ├──课时125 VaJ v / S j O 7riationa6 p / Dl Auto-Encoders原理.mp4A ] G – ` X \ 19.16M

| ├──课时126 Auto-Enco6 – R l 7 g 1 Jders实战-创建编解码I 8 U P w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 Divergen_ { dce计算.mp4 47.81M

| └──Y $ 2 A g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M \ , o h L s | `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136G u Z 纳什均衡-G.mp4 34.57M

| ├──课时137 JS散度的l y h #缺陷.mpf g 1 : w G4 34.46M

| ├──课时13L { r x 3 E f8 EM距离.mp4 47.49M

| ├──课时139 WGAN-GP原理` G o.mp4 124 : S x \ R v \ o4.68M

| ├──课时140 GAN实战-.mp4 17.29M

| ├──课时141 GAN实战-2.mp4W 6 0 8 D 27.19M

|@ ( ( 8 p U ├──课时k P 7 O P E a K /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1B s U l49 感知机的提出.mp4 13.56M

| ├──课时150 BP神经网络.mp4 68.15M

| ├─J Y F D─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153v Q N [ # 7 深度学习的诞生.mp4 14.61M

| └──课时154 深度学习的h Y , a % * –爆发.mp4 94.11S 9 + 6 N G J \ 3M

├──15.【选看】Numpy实战BP神经网络

| ├──课时155 权值的表示.mp4 35.99M

| ├──p n . [ w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.R Q F { w ? 057M

| ├──课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4 14? b @.51M

| ├j W [ F j `──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` h b n y M e

| ├──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

| ├─{ F h E C─花书-深度学习-Eng.pj 4 x L z v cdf 15.91M

| └──花书-中文版.pdf 30.77M

└──Q N 1 x c ! [ /软件资料

| ├──课程安装软件-Ubuntu 18.04

| | ├──Anaconda3-2019.03-LinuxJ ) I x-x86P T w $ b 7 f Q X_64.sh 654.13M

| | ├──cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb 1.55G

| | ├──cudnn-10.\ – S i *0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz 412.76M

| | └──py~ E V h % ucharm-communiti f V M E S 8 py-2019.1.1.tar.gz 317.09M

| └\ – Z p B──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-wi$ Z Q ;ndows10-x6o O \ = ^4-v7.5.0.56 (1).zip 21E t x3.o P { 078M

| | └──pycharm-community-2019.1.1.exe 231.79M