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[深度学习] 深度学习与TensorFlow 2入门实战(完整版)2019新品

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发表于 2020-4-17 07:47:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
TensorFlow-2.x-Tutorials-master.zip
( s6 A, A" P  o* Q, w! R/ z│  深度学习与TF-PPT和代.zip( k" p4 a* z, M* N9 L, H
│  源代码和PPT在Github下载.txt
! B  k5 j1 V& l  ]│  6 t" ?4 ^/ V5 P: S/ ]6 r5 v
├─01.深度学习初见
( n; w4 h9 u. b' O: d: S2 T│      课时1 深度学习框架介绍-1.mp4; p" I9 Z- {, h' i: }% h  E
│      课时2 深度学习框架介绍-2.mp4) q3 v# F, [, a" F/ _
│      课时3 开发环境安装-1.mp48 B- K% W6 Y0 a( H0 R0 [4 B) F
│      课时4 开发环境安装-2.mp4
$ d; e7 _. Z; w( D│      ; y: y1 G& T4 \, _: N
├─02.【选看】开发环境全程实录* h9 Z% {" v4 E6 M0 Z" o$ m
│      课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
7 K2 ~9 C: |0 w+ _│      课时5 win10平台实录-1.mp4# M" F2 W0 h& K- f' g
│      课时6 win10平台实录-2.mp4* A6 u. v! J6 O8 q. n3 e2 j7 w% |
│      课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4# l3 ^1 ?, D+ X4 J! D4 K
│      课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4$ h: [" z; P1 @
│      课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
5 `* B$ X, Z- O- [; W- I│      
% r' i1 f4 E$ D! l  K% \7 X├─03.回归问题3 R# [1 B5 C- h. h7 U4 R  `
│      课时11 线性回归-1.mp45 f, t( P5 @5 r
│      课时12 线性回归-2.mp4, c4 A* l0 v: W2 g: R
│      课时13 回归问题实战-1.mp4
! ]) K/ ]( J) c  S5 [3 k* y│      课时14 回归问题实战-2.mp4: f$ l0 |* l( c7 S- U5 l: K
│      课时15 手写数字问题-1.mp4( p, w  d8 ~8 J- D7 Y6 h" p
│      课时16 手写数字问题-2.mp4
  ~- V; i% p0 O) N6 y3 p│      课时17 手写数字问题-3.mp4
4 z+ O1 s$ B! L0 g- R+ u1 Q5 K│      课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
# `0 }& B- m: y' x% r9 g; L│      课时19 手写数字问题初体验-2.mp47 F# ]& T" z& j# C8 ?* \7 A) O
│      
  ?) N% ~. E/ g% H├─04.Tensorflow 2基础操作* Q* b" V3 v/ P
│      课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
) y  @/ j! i# B│      课时21 tensorflow数据类型-2.mp46 c! c* K, i& b/ f  j! u
│      课时22 创建Tensor-1.mp4
9 g# P( F! C1 @  e3 M) ~│      课时23 创建Tensor-2.mp49 g8 k* c" t' E3 C5 `
│      课时24 创建Tensor-3.mp4
  M4 `0 Q, E- j& r1 t4 B, {- F│      课时25 索引与切片-1.mp4/ ^% ~! I) D( }" T4 ~
│      课时26 索引与切片-2.mp4  {0 p: S) X0 ]9 J6 k& p
│      课时27 索引与切片-3.mp4! G% r+ z& o- B4 f. E1 z4 v  q. g
│      课时28 索引与切片-4.mp4
0 K4 C* m0 f! \5 h│      课时29 索引与切片-5.mp4
, B; ^. H: A2 B, m│      课时30 维度变换-1.mp4
4 q! A$ p! _. Y! D│      课时31 维度变换-2.mp4" Y' j0 |/ ]  q2 o
│      课时32 维度变换-3.mp4
4 l! o# {1 b5 O│      课时33 Broadcasting-1.mp4
& I# v4 A4 L& \2 R' S" a7 s│      课时34 Broadcasting-2.mp41 K& B; F% P$ k) z" l( D4 a
│      课时35 数学运算.mp4
' y5 C( \# y3 V( K* N4 a, M│      课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4
+ {0 a. W) b2 D! G* L│      课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4( ?/ @: c2 \4 r7 K
│      课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4
! D! G* W, h" a8 _. R3 b│      课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp4
2 U$ q& ]; Y) D* M│      : U( A; Y* a, v# U& S
├─05.tensorflow 2高阶操作) r2 M) r6 K4 L9 Z3 A9 p5 ~1 @
│      课时40 合并与分割.mp4
( z. K3 Z4 f' A│      课时41 数据统计.mp4
, G, W: j! k% R│      课时42 张量排序-1.mp40 z8 r- l4 D& [- n( |( I% K9 {& y* {
│      课时43 张量排序-2.mp4
8 A0 P4 p; l0 H+ n│      课时44 填充与复制.mp4
& I+ ~2 r" b1 r. S( r( ?/ U- e│      课时45 张量限幅-1.mp4
% c) A" ~8 ^8 L9 ]/ E│      课时46 张量限幅-2.mp43 Q9 s! X5 D8 [. P
│      课时47 高阶操作-1.mp4
9 ]$ S8 `6 V' A- A% e9 k+ z, s│      课时48 高阶操作-2.mp4
6 J5 T. F- V  {│      + z/ |8 Q  L5 ^5 x
├─06 神经网络与全连接层) R, p% u: A7 R& k
│      课时49 数据加载-1.mp4" x  w8 M8 `( w
│      课时50 数据加载-2.mp4
% K: F$ q( b) i# Z, b0 D│      课时51 数据加载-3.mp4+ h- t& ^: |/ b# `4 P
│      课时52 测试(张量)实战.mp4
7 i+ ?7 `8 d# }│      课时53 全连接层-1.mp4; U9 {! t+ M5 c( V& r0 [2 v
│      课时54 全连接层-2.mp43 h% E3 w* j( l& D
│      课时55 输出方式.mp45 a+ u( o' I# N, A* t
│      课时56 误差计算-1.mp46 N: o! d6 K: ]5 f' E/ w
│      课时57 误差计算-2.mp4* i% y! \2 y3 P5 }) o/ N
│      课时58 误差计算-3.mp4
* o- h4 k+ Q( j│      + u; Y& n" K/ B, t4 G' U
├─07 随机梯度下降7 d8 d) O3 p* C( S' m
│      课时59 梯度下降-简介-1.mp4
* k4 b# y& b3 R3 o6 H│      课时60 梯度下降-简介-2.mp43 P- g( |5 A; i. a
│      课时61 常见函数的梯度.mp4
; E- R2 U/ M# j9 b│      课时62 激活函数及其梯度.mp4+ r* w( S: H, `. F- E
│      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4  N  K- T, O: J" z$ q
│      课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
/ a! t! H% E* l5 b│      课时65 单输出感知机梯度.mp4, g9 _+ T% W% i( r2 M0 t
│      课时66 多输出感知机梯度.mp4# t0 M2 j/ Z5 o# j
│      课时67 链式法则.mp4& [: J; x( r3 ?$ r, V2 A
│      课时68 反向传播算法-1.mp4
% A3 O8 z$ ?/ c- u! j│      课时69 反向传播算法-2.mp4" [0 Q& W' P# z; y, t
│      课时70 函数优化实战.mp43 ?; ?3 y) |, o
│      课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4
2 X# K2 M6 {% N5 {" B: k& ]│      课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp47 b3 G1 @, i& `
│      课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4+ Q% v$ ^; M. w. s5 b
│      课时74 TensorBoard可视化-1.mp4. Y# }9 v. h% h; c
│      课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
! C+ Q, s& f# P│      ! p& S* Q; \" i( A- Q6 E
├─08.Keras高层接口- x- M' R# [% r8 l6 e
│      课时76 Keras高层API-1.mp4
: a$ M( B5 P: c$ v$ r1 r│      课时77 Keras高层API-2.mp4
8 Y7 ^, T& o/ ~( ]* k│      课时78 Keras高层API-3.mp44 Y2 Y1 ^/ e+ B( _. s# D
│      课时79 自定义层或网络-1.mp4  D5 ]. Y4 r! b8 p
│      课时80 自定义层或网络-2.mp4% }0 Q7 t! c" R3 A$ A% Y
│      课时81 模型保存与加载.mp4, X9 d  U* x+ r) p3 T0 ~, F
│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4* d+ v5 G7 e1 @0 i5 S2 [  d3 j! l
│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp49 o- W9 _9 i3 a0 j8 x
│      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp47 P8 I/ z# Z8 H' O8 e* }. D
│      
9 r2 f3 A  K6 I. z" n; w├─09.过拟合) e! T" K' v+ B4 [, d
│      课时 89 动量与学习率.mp4
  l. [$ S/ [* q5 D│      课时85 过拟合与欠拟合.mp4
* E5 y5 a" x" N( p7 P5 k3 a│      课时86 交叉验证-1.mp4
8 S7 g4 e1 J) s# j- \2 l│      课时87 交叉验证-2.mp4
/ u. J0 G7 I/ _% i│      课时88 Regularization.mp4! e1 i% B8 N& @
│      课时90 Early stopping,Dropout.mp4; K) l! J3 H# i, C2 }! M
│      6 e. ?9 w- T8 a! {/ ]  ~
├─10.卷积神经网络$ T' E; O) S, `+ @. v3 R$ S
│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
6 E) `) {4 @; G: U│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
, q8 r7 l0 g8 y" j│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
1 X4 _2 T! x, q  U4 K, g3 u│  │  课时104 ResNet实战-1.mp41 ~2 a: z# N* q5 ?- v1 x
│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4
9 j8 ^' v* \. N, d│  │  课时106 ResNet实战-3.mp4* d8 O$ P6 K- O1 l2 l- s1 }4 i1 y
│  │  课时107 ResNet实战-4.mp48 A4 i  S9 F9 E
│  │  课时86 什么是卷积-1.mp4
! B' i% X, l+ d1 H7 }5 I│  │  课时87 什么是卷积-2.mp4
$ C, g& U6 f2 o! H1 |# `$ z. ~│  │  课时88 什么是卷积-3.mp4: s9 e- R' V8 f3 H4 @
│  │  课时89 什么是卷积-4.mp4
0 ]: f0 m) a, A* z1 w│  │  课时90 卷积神经网络-1.mp4+ Z3 a6 w, M9 f, Z/ N3 w
│  │  课时91 卷积神经网络-2.mp4
. N; ^' {4 n7 t# ?+ f! ]+ t│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4% H( x/ M7 F" e; i3 c, y
│  │  课时93 卷积神经网络-4.mp41 X  \: T, ^  ~9 A" ]) E% F
│  │  课时94 池化与采样.mp4
# r" H* O. _0 C│  │  课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp49 s/ J* m: R, K$ ]' W& ^: ?
│  │  课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4* M4 o# ]3 F1 }) o
│  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4$ h: j# l( I" |' J
│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp43 O9 {& h" o- @0 W8 T0 @
│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
7 d$ _! ^: j$ f7 e7 E" I8 s│  │  ( d& u5 [/ l: M0 k+ u) L
│  └─课时101 BatchNorm2 _8 a! u2 t9 R$ ]/ g9 M
│          batchnorm1.mp4
) l( N. a  e- n" q│          batchnorm2 .mp4
  Q. b; v7 i8 [% Z$ ^3 x│         ( v$ e, G& z- ?: I
├─11.循环神经网络RNN) p0 C8 s* w4 m$ }1 ~9 l0 j0 L
│      GRU原理与实战.mp40 \$ z7 J$ _; C5 I! a' n. }
│      lstm-1.mp4  X# _$ b) z& ]/ E& h
│      lstm-2.mp4# q  F- M3 N- ?, |3 G5 f
│      LSTM实战.mp42 ?& ^( h" U- M; c3 G. f* F- A" g7 g
│      梯度弥散与梯度爆炸.mp4
% O5 s' v* I* B- }( {│      课时108 序列表示方法-1.mp4' E: L0 Y/ m% S2 k$ M
│      课时109 序列表示方法-2.mp43 b" \& N9 R' \5 \; u6 q
│      课时110 循环神经网络层-1.mp4
' o) `" p6 l0 I' k# H│      课时111 循环神经网络层-2.mp4) G1 Z- d* q* X6 A% `8 o" a
│      课时112 RNNCell使用-1.mp4/ y# |* ?, A" b* g
│      课时113 RNNCell使用-2.mp4
, c" N5 K. w# L. R│      课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4/ `9 `+ ]& |: R* K9 I: A
│      课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
! K! J6 f1 F# M" p3 C│      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp42 N( y4 N8 r  o, H$ e( x
│      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
+ R% o) D3 i$ F8 F) u' g│      
6 x' L' [9 M& k) w- X+ i. ?9 g├─12.自编码器Auto-Encoders6 A8 }$ P( S1 W  }  [( V8 W
│      课时119 无监督学习.mp4
" j3 U0 D: Z2 o0 Y' ?  ~) U2 Z│      课时120 Auto-Encoders原理.mp4
" g6 U  ^- _# l6 C/ q1 n# h5 q│      课时121 Auto-Encoders变种.mp4" P7 J) P# y! C( X- y5 [
│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
  u2 q, B: t. C* [6 m/ ~$ F│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
, `( ?1 Q0 M5 O' A9 c# s4 L│      课时124 Reparameterization Trick.mp4
6 i/ F9 {% `2 h1 z│      课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp47 F2 Y& Z1 ^) G) n
│      课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
/ ]& I: l2 I- A  R) l7 U+ {/ _1 b│      课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
6 y7 E: v; Z3 `- _( f4 O│      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
+ P. |8 }3 c: c9 Z+ N" B1 n│      课时129 VAE实战-创建网络.mp46 h# C) x$ j+ z7 ~9 e9 B
│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
3 F5 |+ X+ U" ^, S│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
  f2 F/ g: e8 C' K│      % j# x& W& J* m* |
├─13.对抗生成网络GAN: u; f+ Z: y; j
│      课时132 数据的分布.mp4
; Z2 ]' p: C, F- O+ o+ z" O│      课时133 画家的成长历程.mp4
" v% M3 s# C/ [- |5 A│      课时134 GAN原理.mp4
% W, W2 S) ]- R) K2 `# p0 U2 I│      课时135 纳什均衡-D.mp4
2 _% b2 \' u# Y! _│      课时136 纳什均衡-G.mp4
) Z$ }7 D) g: M! ~) X2 e+ W│      课时137 JS散度的缺陷.mp4
4 X( d' S) O2 F' d% M+ i│      课时138 EM距离.mp4
1 s- o- a0 \' V' |│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
* \  T  G$ Z5 }8 ], B8 Y% [│      课时140 GAN实战-.mp43 a) D$ y, m* c2 T9 ?' f
│      课时141 GAN实战-2.mp4  Z* \# R9 U2 c7 H# R5 b. }, @) V- W: C
│      课时142 GAN实战-3.mp4
: A- L7 y/ H: ?: p6 _│      课时143 GAN实战-4.mp4
5 R' Q" d' T% w( ?. B4 m; i│      课时144 GAN实战-5.mp4
5 I6 w% c% R; ^( k0 q: x│      课时145 GAN实战-6.mp4& c' s* z) m% y* U& b! C9 r3 {& B
│      课时146 WGAN实战-1.mp4" ^$ K- }& ?+ ^6 h4 n/ ?9 L1 x5 t
│      课时147 WGAN实战-2.mp4) S  k$ d( m/ H9 w+ b
│      
# `4 A- U: ]0 L2 b, B% ?├─14.【选看】人工智能发展简史
$ D+ r! |7 D# Q2 ^% h8 K0 ^! F│      课时148 生物神经元结构.mp4
0 Z$ F$ _3 p: ^5 b8 q" w5 u│      课时149 感知机的提出.mp4
$ Y3 c! u2 m5 c; c$ G/ W, L* z3 N│      课时150 BP神经网络.mp42 m  _2 ^2 T" Y. v" J
│      课时151 CNN和LSTM的发明.mp40 m- J  ]2 s* D
│      课时152 人工智能低谷.mp4
- p" D; L4 A5 j+ B0 F) i0 s│      课时153 深度学习的诞生.mp4
# d* G& ?, m9 o" m& H) p│      课时154 深度学习的爆发.mp4
' u! |5 ~- j2 S1 \" R$ j│      
+ o! q: ?% ]- S├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
0 d) P1 Q7 E, S( }5 [$ G│      课时155 权值的表示.mp4( o1 C$ n0 |4 E7 p( f
│      课时156 多层感知机的实现.mp4& L( G. P7 F" a( G4 f  p. X
│      课时157 BP神经网络前向传播.mp4
  V7 l) @9 u) m4 B! Q5 t│      课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
5 R2 h" c& P! W3 |6 J; m" X! H│      课时159 BP神经网络反向传播-.mp4
- X, w9 a! E5 A│      课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
! m: ]: }4 G2 W( k2 u- \  i│      课时161 多层感知机的训练.mp4; j+ s' \3 a9 \3 D
│      课时162 多层感知机的测试.mp4/ ?+ M: ^7 _( B! h/ b2 \  e; q: q
│      课时163 实战小结.mp45 ~0 A5 t) V' t0 e1 o* v# d
│      " [7 F4 V5 _% J7 t4 Y
├─电子书
7 h3 L$ t" C9 _* J│      花书-中文版.pdf
5 ?; Y. p) G7 Q0 a7 r- u! w│      花书-深度学习-Eng.pdf0 p, W! b+ ^( @+ D& [
│      9 ]$ c: V- p( E8 t
├─课程安装软件-Ubuntu 18.04$ v6 ?* P0 f, P% R9 x& E7 Z6 g3 p" ]
│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
( v4 j5 @" m: U( L5 B7 x7 S- y│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
0 ]2 Z, o: o4 w) u+ n1 G9 }3 P- ~│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz! J1 h4 b( F+ J7 r; C
│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
7 o3 c7 w, `3 C/ X1 e' H" o│      3 r4 b0 i4 _& P  o" Q2 {! p
└─课程安装软件-Win10
: h  O& q# v% ~0 v! ]3 e5 {2 `        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
- W4 d) ^$ i, B        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
# z1 N9 T7 ~2 j( {! O        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
, C5 J% Z  Q7 X) M. M+ X+ }        pycharm-community-2019.1.1.exe
/ m9 V1 g0 t* @0 |. a! {* F
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+ I6 y6 R3 l& j2 V0 ~6 a8 J' L
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/ a- c5 P# p# R" N3 O

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