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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
: y2 v0 k8 z# L  D第2节: Tensorflow介绍.mp4. ~3 q7 y0 x* P" y" Q2 g
第3节: Tensorflow2新版特性.mp4
+ {5 Y( Q# z& G  E% y第4节: Tensorflow2架构方式.mp44 @/ V8 n( ]3 P
第5节: Tensorflow与其他框架对比.mp4( `4 n' Y: n2 V& t8 V9 O
第6节: Tensorflow环境配置.mp4
! q/ P. w/ a; `* H6 g7 v5 U第7节: 基于谷歌云平台搭建无GPU环境.mp4
0 V5 L- a3 h' S4 L7 [第8节: 基于谷歌云平台配置远程笔记工具.mp4
$ _9 @8 J7 t$ v第9节: 基于谷歌云平台搭建GPU版环境.mp43 ~" Q. E! `* M4 M5 l7 P7 e
第10节: 基于谷歌云平台镜像搭建环境.mp4
# t7 \2 P6 r9 U# u. y& V第11节: AWS云平台环境配置.mp4- W8 E: y* ?  `9 L5 ]
第12节: tfkeras介绍.mp4. e- Z% ]. j) V0 F4 O: a
第13节: 分类回归与目标函数.mp4
$ X, c6 F- a  C( Z第14节: 分类模型数据读取与展示.mp4  m0 ^$ S+ [$ A& U+ o  X
第15节: 分类模型模型构建.mp47 q* l' H$ X5 F" ?3 j+ ?' g; e
第16节: 分类模型数据归一化.mp4
! ]# g5 v, f2 c! E8 h; w第17节: 回调函数.mp4
4 v1 w6 q5 T5 R- B第18节: 神经网络讲解.mp4
3 g* O2 R$ Y* h+ f" W+ s* E/ O9 D- D第19节: 深度神经网络案例.mp48 d) N# B/ `% T$ a1 s8 i$ n9 h9 v, m
第20节: 批归一化、激活函数、dropout案例.mp4# i1 Q2 F; W' m0 h' ]
第21节: wide_deep模型.mp4
/ }# P% M7 }) S- G5 g) [5 V第22节: 函数API实现wide&deep模型.mp40 v# u% V: E+ W; K
第23节: 子类API实现wide&deep模型.mp4. u$ p: F# n# s/ Z
第24节: wide&deep模型的多输入与多输出案例.mp4
5 `2 q4 E: _4 Y  |& O8 o- N4 e第25节: 超参数搜索.mp4
1 m8 c' `& f; ?( j6 J* J8 `第26节: 手动实现超参数搜索案例.mp4- B6 b) M; T* T
第27节: 用sklearn封装keras模型.mp4
: Y6 g/ l& j- V* \' I0 ^- O1 ^, F, ?第28节: 用sklearn超参数搜索.mp4! J0 P) t& _# k$ w- {
第29节: 基础API介绍.mp48 d5 a3 h2 T% R& {2 x4 `5 j' [
第30节: tf.constant.mp4  F8 s8 p+ o4 _/ q4 x% Q6 I6 C
第31节: tf.strings与ragged_tensor.mp4
- G7 S9 [, ^" G+ H; q2 E" E第32节: sparse_tensor与tf.Variable.mp4
+ o% s' M) O) Q: G' r& z第33节: 自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4
5 Z, B) \, I5 p& |: V第34节: 使子类与lambda分别自定义层次.mp4
  W3 \' w2 i& W% |4 k& R第35节: tf.function函数转换.mp4
- {6 l0 }% \) I  L+ y1 v0 Z第36节: @tf.function函数转换.mp4, d+ P2 N& B& n3 a# O& J
第37节: 函数签名与图结构.mp4+ ^9 T7 G; t( g/ Y& t
第38节: 近似求导.mp4
' g( X; e6 w. ^* a: p7 X第39节: tf.GradientTape基本使用方法.mp4
4 K& j0 G1 N! i第40节: tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4
1 r9 r2 Y: q4 T, X) D' r- Z第41节: 其它常用API介绍.mp4
* q6 P9 ^: j1 z/ e8 K  T第42节: 调用data_API.mp4
- |. J" |- X; p. U第43节: 调用tf_data.mp4$ L. W3 F9 V. M: D
第44节: 生成csv文件.mp4. O8 f' S/ U1 \1 B+ \
第45节: 调用tf.io.decode_csv工具.mp4- _9 I# Y0 |! o/ N! ^0 n! Z: y& f
第46节: tf.data与tf.keras读取csv文件.mp4
) B5 b+ P3 f/ \: D" H& L$ M第47节: tfrecord API导入.mp4
0 w8 \- C+ c5 H5 x6 x第48节: 生成tfrecords文件.mp4# p* D0 q9 u9 X: t: B
第49节: tf.data+tf.keras读取文件.mp4
, Y# E4 {6 C. ]. A: g1 \! g第50节: datasetAPI注意事项.mp4  N2 i- _# \" ^9 S- V% x
第51节: Estimator介绍.mp4
5 C2 z" K. o0 b( \  B- \第52节: 泰坦尼克问题分析.mp49 b$ O" R% k3 q- @- m0 a
第53节: feature_column使用.mp4
" p9 F. e( c5 e# E1 B* \% Z第54节: keras_to_estimator.mp4
* \% X  n( \! q) D0 [第55节: 预定义estimator使用.mp49 D* q) M1 M2 S9 a# f9 |
第56节: 交叉特征.mp4
# t, Z. ?/ Z; J4 d1 \: C第57节: TF1.0引入.mp4
9 g8 e+ f  j( d, m$ H/ y1 \第58节: TF1.0计算图构建.mp46 k$ [$ \; `9 U$ p/ h$ g& D+ X* D
第59节: TF1.0模型训练.mp43 [+ O7 U' L# T: L8 R8 O
第60节: TF1_dataset使用.mp4, q$ |2 `' Y/ |# u+ a
第61节: TF1_自定义estimator.mp4
8 o6 s6 S2 b) x$ I$ D  W7 I第62节: API改动升级与课程总结.mp4
. n4 M5 |  n) R, `( b3 s4 w" H- T第63节: 卷积神经网络引入与总体结构.mp4
: P" N+ P. S$ j1 k/ M2 t第64节: 卷积解决的问题.mp4
) S, [. w8 |: N9 k# W第65节: 卷积的计算.mp48 ?* x' J. }0 T# x
第66节: 池化操作.mp4- ^3 @9 P* Z, e$ F
第67节: 卷积神经网络.mp4
2 o7 b8 g7 g+ U9 A  d. P/ p第68节: 深度可分离卷积网络.mp4
  w9 Z# D: @* R1 M第69节: 深度可分离卷积网络.mp4
3 B& X: G6 W! H- e第70节: Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4& O) n8 C& ]& H$ q9 b
第71节: Keras_generator读取数据.mp4* }9 ]# _$ m4 q, k5 b5 n
第72节: 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4$ i3 x" [* A& ?9 o
第73节: 10monkeys模型微调.mp4- r+ I3 r8 j( H) D% T' j0 x4 d
第74节: keras_generator读取cifar10数据集.mp4& H" a  T; |; z- X6 Y7 E# C
第75节: 模型训练与预测.mp4( x/ P7 x) J3 }: |% `0 M
第76节: 章节总结.mp4
. o2 |: ]- A  y' M5 }第77节: 循环神经网络引入与embedding.mp4
4 k! m) J" `% B. f第78节: 数据集载入与构建词表索引.mp4
5 Q/ v* I& M: o8 d第79节: 数据padding、模型构建与训练.mp4
6 K0 R: n8 a/ @) U0 L& h" L第80节: 序列式问题与循环神经网络.mp4, M) @4 I8 N& K9 S1 T
第81节: 循环神经网络文本分类.mp4
: ~! z2 F9 ]  s) ^9 E: W第82节: 文本生成之数据处理.mp4
. E8 ^: i3 K2 E  t第83节: 文本生成之构建模型.mp4
1 x; h  j  e1 c5 T9 \( g. |第84节: 文本生成之采样生成文本.mp4; u0 ^4 c7 v- d$ O
第85节: LSTM长短期记忆网络.mp4
) v: t, Q! j$ f第86节: LSTM文本分类与文本生成.mp46 z2 g5 c) w' T9 x& q  O0 z" x
第87节: subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts" M8 |  y$ j, s
第88节: subword文本分类之dataset变换与模型训练.ts
7 H# N  y5 Q- V7 J' {第89节: 章节总结.ts' F, N& [6 X- r4 w  o( v, O7 h
第90节: 课程引入与GPU设置.mp4
  V9 n/ Q+ s- A" x# W第91节: GPU默认设置.mp4
) ~, ^8 a) t4 g3 ?  S第92节: 内存增长和虚拟设备.mp4
* l6 Q! {( |0 N& v: a  C第93节: GPU手动设置.mp4
7 }- ^+ @3 D& L" J. F. i4 L5 u- J第94节: 分布式策略.mp4# L2 U. Q& u2 {8 v9 ~5 h
第95节: keras分布式.mp4
+ s1 ~& [) J1 }0 I  ^: X第96节: estimator分布式.mp4
6 X" ^+ N( K. V! z# b( b第97节: 自定义流程.mp4
1 V" U- r* ]: [8 k2 u) l  Z第98节: 分布式自定义流程.mp48 x3 `# V2 c  e! Y; z; n: E
第99节: 课程引入与TFLite_x264.ts
! N" w6 S* t( x, ]: \3 T( o! e第100节: 保存模型结构加参数与保存参数.ts
3 }2 T1 {$ i, r, B第101节: Keras模型转化为SavedModel.ts
+ X& e2 C: [+ y第102节: 签名函数转化为SavedModel.ts
# Q" V9 U/ L! v, [; m4 _* E  R3 F第103节: 签名函数,SavedModel和Keras模型到具体函数转换.ts
0 [0 U0 Q: p- J% i- o1 e第104节: tflite保存与解释与量化.ts
$ a, q3 i6 v5 U: m第105节: 本章总结.mp4
6 x' Q+ o: z) _+ D, \第106节: tensorflowjs搭建服务?载入模型.mp4
3 t( v, D) ?' {9 e' f第107节: Android部署模型与总结.mp4
5 Y# j9 G) J: O; i1 O/ O第108节: 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts2 _* ^" f/ X( v. U6 G
第109节: 数据预处理理与读取.ts
' J. L6 R( Z8 D# ?第110节: 数据id化与dataset生成.ts
, B. s( a. E. c  w( m' |第111节: Encoder构建.ts( N+ {) ]' K3 V) v1 t- N  K: w
第112节: attention构建.ts
- J* \, n: q- f# H" M/ b第113节: Decoder构建.ts
5 p, V9 D# B/ M第114节: 损失函数与单步训练函数.ts
3 f; a, k' H1 s8 j- C( z第115节: 模型训练.ts6 Z0 u# Z2 v* F( o) e
第116节: 模型预测实现.ts
; V5 o- Y' L/ r2 W2 p第117节: 样例例分析与总结.ts
6 H# p& g% t2 p1 E* T' x' p4 ?8 \% A; T第118节: Transformer模型总体架构.ts! [- ^, m% _# a* f
第119节: Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts3 ?$ s5 `  @& U/ ]$ n) \& N
第120节: 多头注意力与位置编码.ts8 F/ B6 v. b- i: }1 Z* F
第121节: Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts  H$ `- P% ]# n) M* ^! H
第122节: 数据预处理与dataset生成.ts
" u' f& \) c( w* ^- @: I第123节: 位置编码.ts0 v  j/ R  [' m( B
第124节: mask构建.ts
7 O9 a, A' d. E8 q+ ~$ m第125节: 缩放点积注意力机制实现(1).ts
; _) y3 x9 c1 s- l; a第126节: 缩放点积注意力机制实现(2).ts
. R6 x* Q' S9 s3 V第127节: 多头注意力机制实现.ts
6 G6 a+ @+ U5 ]第128节: feedforward层次实现.ts
1 ?' ~# K1 @2 f4 w+ ~. h+ }6 u. |第129节: EncoderLayer.ts7 X, a. l% d4 c' a1 f% j
第130节: DecoderLayer.ts3 l" B1 E) [8 Y. ~9 u
第131节: EncoderModel.ts
# e$ K7 {7 L# F$ Y+ W1 R第132节: DecoderModel.ts
# b2 s: z# k  Y/ ^! E& z第133节: Transformer.ts& k3 t& Y" u4 ?; M# i8 ~0 p
第134节: 自定义学习率.ts' d. S- O' ?5 q: z, Q% _
第135节: Mask创建与使用.ts
2 T) r6 N3 G3 W  [6 P. X& y. ~第136节: 模型训练.ts
7 b; T2 A% S3 V1 e9 v3 S第137节: 模型预测实现.ts) q, A& d! k1 Z+ j
第138节: attention可视化.ts
9 V* C! @1 f& J5 \第139节: 案例展示.mp41 @5 p$ u+ @  y2 D  V
第140节: 如何学习更多模型[完].mp4! B# g3 ~: K/ b. L1 L. O# N
资料包.rar( \7 U0 G- ^* X0 O# }
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至尊代理

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