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[人工智能] TensorFlow2.0深度解析从原理到应用2019[全]

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发表于 2020-4-11 10:31:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
第1节: 机器学习框架介绍.mp4
' h" G, c1 H$ f! a. {  `8 _' }  N第2节: Tensorflow介绍.mp4" s3 U/ I: y# m$ _3 q* A/ [' G
第3节: Tensorflow2新版特性.mp44 u! |; Q$ |9 w; H
第4节: Tensorflow2架构方式.mp4
. M2 K* w7 p+ o/ L# y, {+ Z第5节: Tensorflow与其他框架对比.mp4
' o; C9 d* e4 z6 s7 D第6节: Tensorflow环境配置.mp4
, r! m6 {4 i/ Z1 \第7节: 基于谷歌云平台搭建无GPU环境.mp4
7 t* E' S1 K& I$ V! e9 y第8节: 基于谷歌云平台配置远程笔记工具.mp4: L! Q( n; x6 ^0 P8 n) B& }, R
第9节: 基于谷歌云平台搭建GPU版环境.mp4
; k$ K/ Z) B$ U5 E+ ]第10节: 基于谷歌云平台镜像搭建环境.mp4/ M% b1 O* D+ l8 B& Y
第11节: AWS云平台环境配置.mp47 H& z( x" l% a) I; D" m  h
第12节: tfkeras介绍.mp4
$ r, e/ I+ @; [) ^& L0 N! W5 r第13节: 分类回归与目标函数.mp4) \2 f0 E/ V- ?
第14节: 分类模型数据读取与展示.mp4
, f2 a$ B/ R. J2 Y  M' n9 _! P5 [9 C第15节: 分类模型模型构建.mp4
0 w5 Z' M. B! r" N! a) s第16节: 分类模型数据归一化.mp44 J1 X4 ^4 G; w5 k
第17节: 回调函数.mp4
  R% A2 h" N5 M% u第18节: 神经网络讲解.mp4
& l1 B* t- c1 d$ h4 p1 F5 ~# s第19节: 深度神经网络案例.mp4
& \4 e& s3 b! n5 P1 ?) V) c  H$ ~6 A第20节: 批归一化、激活函数、dropout案例.mp4
+ N) ?9 F0 T, V, K  C# E4 ~# E第21节: wide_deep模型.mp4
$ s# b: `' j+ S. _1 c* `/ L5 B+ Q, D第22节: 函数API实现wide&deep模型.mp42 \& `/ p0 P6 f
第23节: 子类API实现wide&deep模型.mp4
7 b! N, D" x% B$ d第24节: wide&deep模型的多输入与多输出案例.mp49 Z2 r' d2 I; R3 t6 _5 _
第25节: 超参数搜索.mp4" `% c9 B# v, N0 I( i9 |" p# ~
第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4- p( P7 L: [0 a: Q0 L+ Z" M
第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4
5 G( X* v1 G3 T5 V' E第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4
! J' M' v% t2 i( q) f第29节: 基础API介绍.mp4  y9 c6 w  C+ ^4 a' R, E6 @4 |
第30节: tf.constant.mp4
# W1 ^  n9 R7 r& ~& A& o第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
6 a+ h0 @7 o' N3 a第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
3 a! `: x6 m/ i1 V9 z第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp47 n1 S5 t8 _/ [, @( Q$ u5 T
第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp4+ k( I. e! @8 G" X1 U
第35节: tf.function函数转换.mp4
1 ]# \: O9 E' i& K) ?9 S第36节: @tf.function函数转换.mp47 f  ]. ^" @* O: z% A  f7 m
第37节: 函数签名与图结构.mp4
6 @1 e4 x  H: I第38节: 近似求导.mp4
% \$ s" b* a* A, n' f第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4
0 L" u: Z5 G2 |7 ^6 j# y第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4. A; g* R7 V! A+ J. O
第41节: 其它常用API介绍.mp4
6 D3 i& H8 @; N  I第42节: 调用data_API.mp41 t6 t/ w! M1 f- @; _* G
第43节: 调用tf_data.mp4
" W8 o9 D1 e' ~4 d' j8 S* b第44节: 生成csv文件.mp47 n" l5 ?( _5 V: U1 W
第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp42 e* m3 B' s8 K! R0 w; F1 c
第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4: |. C' E2 }' }( c' d5 }
第47节: tfrecord API导入.mp4$ X% \9 L5 g* C- ~! V
第48节: 生成tfrecords文件.mp4' r: j' ]; i$ D# T' P; y- D2 Q" B
第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
6 j0 h2 ^# \( p1 O1 h& n2 _第50节: datasetAPI注意事项.mp4  c5 X7 Q7 R* K, y, y: H
第51节: Estimator介绍.mp4; y3 z+ v2 d, N% P4 C
第52节: 泰坦尼克问题分析.mp4
: ~: F0 C  J& h9 i' H0 R第53节: feature_column使用.mp4
  \; e+ G2 k1 K第54节: keras_to_estimator.mp47 M' k7 [4 M: U/ r3 h6 f/ K6 |
第55节: 预定义estimator使用.mp4
5 q4 A  O" H, |4 C9 C: a0 J第56节: 交叉特征.mp4
( h. \8 s! }! Z  l9 }% i第57节: TF1.0引入.mp4
3 Y8 a7 O4 c  d& M. x9 J: k第58节: TF1.0计算图构建.mp4
) `% i* @; s0 S+ O. w! O; i" z第59节: TF1.0模型训练.mp4& d% J5 X( [# J  J
第60节: TF1_dataset使用.mp4
4 }% N& p1 \/ }7 `第61节: TF1_自定义estimator.mp4( C, k  Z" [+ V0 l/ P
第62节: API改动升级与课程总结.mp49 ]2 E; j( t" q. T" Z& X& f
第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
- F6 N' w9 p6 x4 I第64节: 卷积解决的问题.mp4
! v, _, N# N& V第65节: 卷积的计算.mp42 f: \! J4 O8 d: t4 d! `# U+ f1 D+ b9 ], D
第66节: 池化操作.mp4
& V  x+ i7 j9 _. T; u) l& V第67节: 卷积神经网络.mp4" a; E5 F. H6 p) A5 T! l+ Z
第68节: 深度可分离卷积网络.mp4
; x1 ]- }/ k8 U9 a; S' i第69节: 深度可分离卷积网络.mp4+ H+ P6 k& p& u% z7 t% u4 L/ Q
第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4
: d7 F* A* R6 H- w9 Z% |; ]& d第71节: Keras_generator读取数据.mp4
+ c7 F% F, [% o& S第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4
5 r) v/ X: h& \8 ?第73节: 10monkeys模型微调.mp4
$ o! ?3 y, H3 L* q, K- ~第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4
( J& w. q9 E: X; O. s第75节: 模型训练与预测.mp4
# ^' t, C  q5 z第76节: 章节总结.mp4
) Y7 K# g) X% P$ X: {第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp46 e. v& O( k" g6 t3 i
第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4
4 m& M  o% F  @7 m  X3 W3 n第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp40 u1 O# u+ X) k, x0 p
第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4
4 t* A* [! W6 [. g: I: ]0 r第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
# x) h: q( k$ \) U2 t8 u8 Y第82节: 文本生成之数据处理.mp4
: F; c8 ^7 @0 {) M! w+ d第83节: 文本生成之构建模型.mp48 O8 _& q! A3 B: ?
第84节: 文本生成之采样生成文本.mp45 Q* ^% c7 d7 I) j  W( g. b
第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
2 j3 Q2 r$ E' b- q8 M7 w第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp40 m! O5 t3 B- @  f- n
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts6 T' E* T7 d' M1 g7 `
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
' t6 g" V# C" |第89节: 章节总结.ts$ n6 x) @' J, j
第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
8 A, l/ K5 h( g; ^. A  N第91节: GPU默认设置.mp4
! \% r; e1 m& ^9 x$ T2 \9 e3 N% {- G第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4/ s( N: r# C$ ^) R, D0 @! t! u" s
第93节: GPU手动设置.mp4
) s6 c+ c9 d4 E! M第94节: 分布式策略.mp48 U0 u6 {- a7 D) ^3 d" x
第95节: keras分布式.mp4
) k! t; _7 ?2 v  Z& l0 n0 t第96节: estimator分布式.mp47 g( c/ N# Q% C. c. r+ Y2 x
第97节: 自定义流程.mp4
9 E- c, F6 t0 `7 A9 L  R第98节: 分布式自定义流程.mp47 z9 P, r) m% O" M& w
第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts# @. f" x6 @  C# _( O6 c7 G- u
第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
' Q3 `- I; ?6 s  R3 j, D7 A第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts: s$ W9 `+ t0 W+ [7 ~
第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
& H9 p( Q$ {( ~  @1 i6 n第103节: 签名函数,SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts4 k4 K" i8 m" r) f
第104节: tflite保存与解释与量化.ts
2 y# q1 j, S5 |# V7 o5 c6 G' x* y第105节: 本章总结.mp4
" u$ j* e, L+ c+ M5 S: U6 D第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
/ i' `# B: @0 k: o' Q4 C+ d第107节: Android部署模型与总结.mp4! A3 {9 H+ m3 {$ W! k# z& z9 z
第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts
7 b6 |, R2 A+ z& f, F第109节: 数据预处理理与读取.ts/ g* M+ r4 E. b( S0 g' ^
第110节: 数据id化与dataset生成.ts
/ o3 q& R, t) i第111节: Encoder构建.ts- O$ p7 J5 n! t1 ~- {3 F; J
第112节: attention构建.ts
7 T+ }& Q/ D( m7 d第113节: Decoder构建.ts- j: X8 p* ^* m$ T! k! L
第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
8 u( {0 Z" K: d& G第115节: 模型训练.ts
0 p% l0 Z6 `7 A9 B第116节: 模型预测实现.ts
! Z& p+ ^- k% L, w3 a第117节: 样例例分析与总结.ts
+ X1 @5 V4 H, y第118节: Transformer模型总体架构.ts5 R9 a6 q( k/ Q+ c/ v
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts' W8 W! V; k5 j" q( r- x5 d0 T
第120节: 多头注意力与位置编码.ts
. J* @. H0 Q. P  E3 t第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts
/ C2 P; V7 P, m第122节: 数据预处理与dataset生成.ts! m( M, v+ N2 ^9 ~# s
第123节: 位置编码.ts8 b  M$ I+ I% Y
第124节: mask构建.ts
) P' K' X0 [* g第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts
5 h' D7 \3 a. C% I第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
7 z) X' B; L5 H# F- e) X+ f4 B, ~2 E第127节: 多头注意力机制实现.ts; @& p7 x# g  x) r8 g
第128节: feedforward层次实现.ts
" R5 |- N0 C+ ~" A/ H第129节: EncoderLayer.ts% S, u; Q. T, x% c7 G5 [
第130节: DecoderLayer.ts
3 X; p1 \1 @9 n: S5 A; a第131节: EncoderModel.ts" x3 ]& Q. |" r$ [! y
第132节: DecoderModel.ts
+ {7 X1 P2 t$ i9 b第133节: Transformer.ts
3 V8 Y$ Q7 u2 K- n  }& V/ b第134节: 自定义学习率.ts
3 R; B* l$ l7 @第135节: Mask创建与使用.ts
9 J$ \" m; j! z第136节: 模型训练.ts' _" j) b8 p( z, I( |: I5 ]
第137节: 模型预测实现.ts# F( O, d4 i3 ^$ u# d/ \- J! a
第138节: attention可视化.ts
4 H' n6 s5 ]# ]第139节: 案例展示.mp4. V5 x6 m) `$ W& h. Q" s
第140节: 如何学习更多模型[完].mp4: w% J  p$ u) f' i; ]$ C
资料包.rar6 t; Y1 g$ f: D8 |
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