深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）2019新品

chenshimiao

TensorFlow-2.x-Tutorials-master.zip
│  深度学习与TF-PPT和代.zip
: B. J9 o4 j! c) E│  源代码和PPT在Github下载.txt
│  
3 l- i+ G6 G8 G* U  X- _├─01.深度学习初见
" i6 `) T+ K2 l. K│      课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
│      课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
% H2 t$ ?% P% v) o8 x│      课时3 开发环境安装-1.mp4
7 A8 }: M5 h; D1 H│      课时4 开发环境安装-2.mp4
' h7 X) {& M0 h2 m) A' e& x1 ^│      
1 n, n1 R0 J0 o9 [+ {$ Y├─02.【选看】开发环境全程实录
│      课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
3 ]3 B. d3 a% C│      课时5 win10平台实录-1.mp4
│      课时6 win10平台实录-2.mp4
│      课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
│      课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
│      课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
│      
├─03.回归问题
│      课时11 线性回归-1.mp4
$ }  y! O9 M: u( z1 z. D│      课时12 线性回归-2.mp4
│      课时13 回归问题实战-1.mp4
" `$ k7 I: s# C; U6 p- f│      课时14 回归问题实战-2.mp4
│      课时15 手写数字问题-1.mp4
, I5 n1 S+ L& n│      课时16 手写数字问题-2.mp4
│      课时17 手写数字问题-3.mp4
│      课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
│      课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
│      
├─04.Tensorflow 2基础操作
* J1 X+ G# W. t; Z# q│      课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
│      课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
1 W- S0 e1 o3 Z4 B+ ~│      课时22 创建Tensor-1.mp4
, T1 o2 U, G, V7 r. k7 l) L│      课时23 创建Tensor-2.mp4
│      课时24 创建Tensor-3.mp4
│      课时25 索引与切片-1.mp4
│      课时26 索引与切片-2.mp4
; I: X. T: g8 p9 f. g, H' r│      课时27 索引与切片-3.mp4
0 z$ D8 T9 C  ]& i8 ]4 s│      课时28 索引与切片-4.mp4
│      课时29 索引与切片-5.mp4
- f* c9 t6 q$ Z7 k5 A$ N9 O│      课时30 维度变换-1.mp4
│      课时31 维度变换-2.mp4
* R3 k6 S  U/ r5 ]  G8 T│      课时32 维度变换-3.mp4
2 r3 ^# k; c5 \; ]1 G8 ?# y│      课时33 Broadcasting-1.mp4
) ?- t2 @# `+ ^" J0 S, M! Z│      课时34 Broadcasting-2.mp4
' u0 a# u1 E4 C2 a7 W│      课时35 数学运算.mp4
│      课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
) I( \) b. c1 j; r$ |# O│      课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
9 w" {; S- a6 k& z│      课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
! L1 _! w# K5 A2 g6 |% e│      课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
. Q3 C7 w9 Z5 ]/ x" B1 j" g│      
├─05.tensorflow 2高阶操作
6 ^: v4 b6 G9 V) S│      课时40 合并与分割.mp4
│      课时41 数据统计.mp4
( }. S' \! X+ Y$ |6 R8 u│      课时42 张量排序-1.mp4
/ Y3 f9 s0 s. U; h6 }/ R5 q│      课时43 张量排序-2.mp4
  L6 N/ h8 j' q- Z  t# ~│      课时44 填充与复制.mp4
4 g: Z$ o# F" w3 M  J│      课时45 张量限幅-1.mp4
│      课时46 张量限幅-2.mp4
: w( x8 [* f; _  ~  ~- Q│      课时47 高阶操作-1.mp4
# _7 b% i8 `- b│      课时48 高阶操作-2.mp4
+ e3 ?( ]. h% o' w8 a* o│      
├─06 神经网络与全连接层
$ r/ b  w0 d8 y) M│      课时49 数据加载-1.mp4
: s( a  j3 C" n5 d8 C│      课时50 数据加载-2.mp4
│      课时51 数据加载-3.mp4
, @' }/ k4 I- f5 ~- e* m0 X│      课时52 测试（张量）实战.mp4
│      课时53 全连接层-1.mp4
0 B  U% |( q$ X% {│      课时54 全连接层-2.mp4
; p7 U1 o$ j+ R. ]5 w4 m* {│      课时55 输出方式.mp4
8 h! f& x4 `% a* l8 l" b│      课时56 误差计算-1.mp4
│      课时57 误差计算-2.mp4
! `9 Q6 k2 G& W+ w2 X) q/ q│      课时58 误差计算-3.mp4
│      
├─07 随机梯度下降
- [6 F+ n6 q; N+ n: m│      课时59 梯度下降-简介-1.mp4
│      课时60 梯度下降-简介-2.mp4
│      课时61 常见函数的梯度.mp4
1 u  s2 h5 a9 t│      课时62 激活函数及其梯度.mp4
8 U# X  v+ W# K- K. {: |9 E│      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
/ O+ k! C, V% C' w2 j│      课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
. ~" Z8 I) m( |! x, G- _│      课时65 单输出感知机梯度.mp4
6 a1 O  ]6 J. N" K& o│      课时66 多输出感知机梯度.mp4
│      课时67 链式法则.mp4
│      课时68 反向传播算法-1.mp4
. |( X; N# S, S8 w, E) }* x( i$ s│      课时69 反向传播算法-2.mp4
│      课时70 函数优化实战.mp4
│      课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
│      课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
│      课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
# s2 |* Y: c" Z& [3 R+ S│      课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
  x" V0 z: x6 U5 o' h│      课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
/ R/ h) ?7 y' ], d- T, F/ f0 @│      
! B; `+ @2 q1 L4 `1 X├─08.Keras高层接口
│      课时76 Keras高层API-1.mp4
│      课时77 Keras高层API-2.mp4
1 w2 P* a, B4 s│      课时78 Keras高层API-3.mp4
$ h) u+ m- J; \7 B/ L, x│      课时79 自定义层或网络-1.mp4
. ~, c; {% W+ @( C# K) i4 M% ~' A9 u│      课时80 自定义层或网络-2.mp4
- J! e/ U  L. a: Z# c! @, q│      课时81 模型保存与加载.mp4
│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
6 e: V3 r8 N' X# D$ ?) n$ X│      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
* U5 ]4 }# Y1 `' h- N! x│      
├─09.过拟合
│      课时 89 动量与学习率.mp4
│      课时85 过拟合与欠拟合.mp4
9 }$ I- W8 J+ e* z* W! X7 U2 m│      课时86 交叉验证-1.mp4
│      课时87 交叉验证-2.mp4
6 _# u  @* r: z│      课时88 Regularization.mp4
│      课时90 Early stopping，Dropout.mp4
2 E0 }$ S, s8 K. V2 _│      
* `4 w4 c1 h  N├─10.卷积神经网络
/ f# I3 N$ ^9 P0 w* \! _│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
8 W: v. K5 @, }/ Y6 x$ o$ @│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
2 H: v, W/ `# d# R, q/ n: u│  │  课时104 ResNet实战-1.mp4
│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4
3 ^7 w2 n8 m) |: W% v│  │  课时106 ResNet实战-3.mp4
│  │  课时107 ResNet实战-4.mp4
│  │  课时86 什么是卷积-1.mp4
│  │  课时87 什么是卷积-2.mp4
│  │  课时88 什么是卷积-3.mp4
2 V( D5 ]2 [( [8 T4 }# Y│  │  课时89 什么是卷积-4.mp4
; I; G% Y' \' K6 d1 V0 ]# W8 v# s( R│  │  课时90 卷积神经网络-1.mp4
' H) J/ P( V6 \" o9 A$ C│  │  课时91 卷积神经网络-2.mp4
4 S  B# H! N5 n9 k% O' `│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4
│  │  课时93 卷积神经网络-4.mp4
│  │  课时94 池化与采样.mp4
│  │  课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
│  │  课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
│  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
4 R3 N- s8 @5 w│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
5 G0 n/ u& j! x3 i9 j9 i% [│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
│  │  
│  └─课时101 BatchNorm
/ l2 u7 A# }  f' d. V0 p, ]1 m4 w│          batchnorm1.mp4
│          batchnorm2 .mp4
$ e9 j9 |7 G1 P7 ^* J│         
├─11.循环神经网络RNN
│      GRU原理与实战.mp4
│      lstm-1.mp4
│      lstm-2.mp4
, _7 P* T8 m5 u' y2 v│      LSTM实战.mp4
7 \6 J" K, }0 Y1 s9 t│      梯度弥散与梯度爆炸.mp4
5 y4 c/ N. E! O& m! {│      课时108 序列表示方法-1.mp4
│      课时109 序列表示方法-2.mp4
│      课时110 循环神经网络层-1.mp4
│      课时111 循环神经网络层-2.mp4
│      课时112 RNNCell使用-1.mp4
- L4 \" S$ `! V7 ^4 _│      课时113 RNNCell使用-2.mp4
│      课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
9 G1 \3 l+ S2 I- H$ |+ U5 D│      课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
│      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
│      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
$ P; {" ^) |% b6 }* N│      
├─12.自编码器Auto-Encoders
; `9 x% g9 t* D- S( o  ]│      课时119 无监督学习.mp4
│      课时120 Auto-Encoders原理.mp4
│      课时121 Auto-Encoders变种.mp4
& C( |$ x+ H- o$ p+ |9 [│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
. c( P) ?# w! J! x; F3 v9 y│      课时124 Reparameterization Trick.mp4
│      课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
0 }" L; h% ^+ d4 q8 R: \( z│      课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
│      课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
( S" w% T$ U; D3 e2 b5 H; y0 e: e4 _│      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
│      课时129 VAE实战-创建网络.mp4
│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
' h* e/ l0 J8 d' @& N│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
% C- @/ c7 K8 Q; N0 g│      
' ]: J- C* _0 M  F, W├─13.对抗生成网络GAN
: g! F. A1 a- [. Y; Z! j. S│      课时132 数据的分布.mp4
│      课时133 画家的成长历程.mp4
$ X8 Y: |4 A" V  X8 _7 s, v. D1 E│      课时134 GAN原理.mp4
│      课时135 纳什均衡-D.mp4
│      课时136 纳什均衡-G.mp4
│      课时137 JS散度的缺陷.mp4
* r  z8 m4 N; Z0 w│      课时138 EM距离.mp4
6 @$ U5 F9 l9 j│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
│      课时140 GAN实战-.mp4
│      课时141 GAN实战-2.mp4
$ s& @8 \$ X" V+ G: z│      课时142 GAN实战-3.mp4
│      课时143 GAN实战-4.mp4
( D* S  y* W  M9 L0 i. c│      课时144 GAN实战-5.mp4
" j1 _* d+ e5 M& y│      课时145 GAN实战-6.mp4
│      课时146 WGAN实战-1.mp4
: b% L" \7 @( I( f4 N│      课时147 WGAN实战-2.mp4
6 W! @, R1 L, l! j) p* R│      
├─14.【选看】人工智能发展简史
│      课时148 生物神经元结构.mp4
│      课时149 感知机的提出.mp4
│      课时150 BP神经网络.mp4
% h5 ?8 V6 q$ `3 M- `1 `' ?3 i│      课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
- v( s1 z& x+ e/ s│      课时152 人工智能低谷.mp4
│      课时153 深度学习的诞生.mp4
│      课时154 深度学习的爆发.mp4
│      
├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
│      课时155 权值的表示.mp4
│      课时156 多层感知机的实现.mp4
) n/ ]9 R8 [$ l- u1 P│      课时157 BP神经网络前向传播.mp4
│      课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
5 F7 m" W& q- t│      课时159 BP神经网络反向传播-.mp4
│      课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
4 x$ ~$ W7 ?: @3 F: G  A9 ?│      课时161 多层感知机的训练.mp4
│      课时162 多层感知机的测试.mp4
│      课时163 实战小结.mp4
$ X; @% c- ^9 R' B8 c2 L│      
├─电子书
: t4 _9 X/ O0 u/ n│      花书-中文版.pdf
│      花书-深度学习-Eng.pdf
│      
├─课程安装软件-Ubuntu 18.04
: n7 f% u# H1 q$ q! H% F5 ~7 X4 z│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
# A3 Q! g' t& ~9 F2 {│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
! |$ n! n4 X5 w& d+ W6 K│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
│      
└─课程安装软件-Win10
        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
4 ]- |* I1 n/ [; x$ O# l8 {) N% g2 q        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
3 r! a4 I# w4 w) m* d        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
        pycharm-community-2019.1.1.exe

下载地址:犊斜鸥菸茡

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

, r5 s; y; E2 b7 b) Q( L