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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
5 p* o* k0 E. K. h│  深度学习与TF-PPT和代.zip
0 Y1 ^) w8 E* u& ^6 i; O. l│  源代码和PPT在Github下载.txt- u7 S! U7 n, u6 s3 f
│  # C/ c1 d# Z8 M
├─01.深度学习初见5 Y  T2 D% ]5 C/ C1 J" J& u
│      课时1 深度学习框架介绍-1.mp4$ g7 g5 Q/ \( p- E, O5 k) }0 c
│      课时2 深度学习框架介绍-2.mp4. I9 G* a4 Q  D( G+ z. ^, Z% D; }# j% n
│      课时3 开发环境安装-1.mp4) p; |+ v/ m) h" A- i$ u
│      课时4 开发环境安装-2.mp4
; B1 e8 o% T( a3 s' X' G1 Q& B2 d│      " d3 D7 V( C: S% S" S/ o
├─02.【选看】开发环境全程实录
$ Q6 w# s5 W$ n" C│      课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4" I: A1 A; f& i5 u
│      课时5 win10平台实录-1.mp4' q( _, A9 I* C' T
│      课时6 win10平台实录-2.mp4
4 G0 f3 @# ?4 }; f. ]/ p2 f│      课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp45 }' B% ~8 m! G6 {7 D% X, T
│      课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp44 w" Z( D% V3 n. ~
│      课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp41 Y. S3 O& J2 f/ E
│      
5 {: r' _" `+ x. O- I: P8 j1 _├─03.回归问题. g3 u9 u: R( g, b+ F2 U6 O
│      课时11 线性回归-1.mp4
5 `6 E- _3 i! u' {5 M% ~│      课时12 线性回归-2.mp4
, ]# V2 O" f+ G7 Z│      课时13 回归问题实战-1.mp4
% P* d3 r7 s. B- q. i0 K│      课时14 回归问题实战-2.mp4
0 t8 L9 H9 r9 H. U$ d/ B9 b│      课时15 手写数字问题-1.mp4
$ V+ n6 G- c3 G$ u, U│      课时16 手写数字问题-2.mp42 P2 b( W. ~7 R) h, O5 B
│      课时17 手写数字问题-3.mp4" A8 |- K7 ]7 B! ?, W& E
│      课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
- P' D0 `  h0 m" o$ H' y$ U4 T│      课时19 手写数字问题初体验-2.mp48 j* q$ }; N% A. ~/ _' G' d0 b
│      
" Y+ G( v4 H# n% q├─04.Tensorflow 2基础操作
9 n; O: `: x& t# k│      课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ {( P* i7 Z. p9 w; y1 M│      课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
4 G0 z# ]) I- `- W! m+ L- F│      课时22 创建Tensor-1.mp4
1 V+ \- z$ V1 z( {/ v│      课时23 创建Tensor-2.mp4
  H9 r6 S% ]6 |! V0 K' K│      课时24 创建Tensor-3.mp4
1 m1 V' \/ W5 f2 j│      课时25 索引与切片-1.mp4+ U2 Y% e0 v& v- B) g5 k+ \
│      课时26 索引与切片-2.mp4
% |$ F" h1 X# J# T$ J  \│      课时27 索引与切片-3.mp4
0 Y  M; m9 i1 w2 X7 i/ T│      课时28 索引与切片-4.mp4
! {! T1 K' M7 J2 H, U5 o+ `5 y, u│      课时29 索引与切片-5.mp4
  x+ ]% O5 @4 n│      课时30 维度变换-1.mp4  Z, Q5 H, }. D6 @0 ?8 f# k6 e
│      课时31 维度变换-2.mp4
) k/ N/ G/ C3 ?7 P# g: A│      课时32 维度变换-3.mp4. v  |9 Y+ C: ^" V8 c( S
│      课时33 Broadcasting-1.mp4
7 A6 t2 W0 t/ G& |( B$ n│      课时34 Broadcasting-2.mp46 W" b8 s3 [& k/ U- b$ r
│      课时35 数学运算.mp4
: {' U0 F9 M% ]% ?│      课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4
8 Q6 D1 A6 V' q+ |1 R  A│      课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4
7 n4 t' E. Z) }3 |% v3 S; B. O│      课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp41 @/ b: E! w. L% c
│      课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp4. X7 I( k$ C. g& p
│      
" C# R3 N8 B3 M$ V" P( c: O' L├─05.tensorflow 2高阶操作
/ F6 S2 l; |+ G│      课时40 合并与分割.mp4
3 Z9 x1 G) P: D7 r+ v│      课时41 数据统计.mp4
+ A. b8 X# J% J. @2 @& X& X│      课时42 张量排序-1.mp4
+ J. ^/ G  `" e2 P) h; p! N$ @│      课时43 张量排序-2.mp46 [1 v! H) u; v, r8 {% L% @* f9 z
│      课时44 填充与复制.mp45 R; ]: b+ }) l3 h
│      课时45 张量限幅-1.mp4
- ~  |4 N7 X- h; w! B' f│      课时46 张量限幅-2.mp49 f1 v, R, v; N7 _8 N: ]
│      课时47 高阶操作-1.mp4% y& R5 e# w+ Y* y& ]# X. V
│      课时48 高阶操作-2.mp4
/ L# N, o, x% M  n# P0 a$ `│      & g. F8 k) ~% M# r* C  c
├─06 神经网络与全连接层3 R- ]4 c* ^3 ~  ~: \( o
│      课时49 数据加载-1.mp4
7 w! p' l, n5 m1 K3 H│      课时50 数据加载-2.mp47 ?  f9 l/ Q% x- }
│      课时51 数据加载-3.mp43 |* d7 Y* a& B6 x7 m: a
│      课时52 测试(张量)实战.mp4+ L  Z- V/ q& ~% S
│      课时53 全连接层-1.mp4
/ Q% N- K5 M* [, }│      课时54 全连接层-2.mp4
' H5 n, }0 q; g) ?; x. V& ?6 o) h, j│      课时55 输出方式.mp4' I3 |% M. X) m1 G! ^* [! j
│      课时56 误差计算-1.mp45 N! W7 f1 z1 C* V6 q
│      课时57 误差计算-2.mp4
* w7 y! B6 V6 o8 r5 v! X; f: M, l% G│      课时58 误差计算-3.mp4
; G7 p' j1 G) \- r1 O1 f% ~/ O" s│      2 l5 ]4 r5 o, D  g$ X# Q+ L4 |
├─07 随机梯度下降5 J- W# ~9 j/ y% |. F
│      课时59 梯度下降-简介-1.mp4
  k$ ~3 t+ e, [! F7 A. L│      课时60 梯度下降-简介-2.mp4
9 H" J# x3 F; n- o# w│      课时61 常见函数的梯度.mp47 `1 q# Y3 n! z3 u" {" }  |4 n" c
│      课时62 激活函数及其梯度.mp4
/ b( P6 D" [! k( \; {│      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
/ o: s; L% a- b1 p4 `6 q  f" ?│      课时64 损失函数及其梯度-2.mp43 W* c9 m1 D* ?0 N; v1 B2 O
│      课时65 单输出感知机梯度.mp4
' s' ]# S& l- ^0 |│      课时66 多输出感知机梯度.mp4% G% g% ], U0 c
│      课时67 链式法则.mp4
6 f. `8 W. q* D- t│      课时68 反向传播算法-1.mp4
( v( t5 @+ i1 s) p" B│      课时69 反向传播算法-2.mp4
( K" d' C& u3 b6 z│      课时70 函数优化实战.mp48 P  I( L' F6 B( L, G
│      课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp46 d( b- h( t& u5 v9 Z- P
│      课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4
" p  N$ W, ^+ H" @& v" p- P3 b│      课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4
5 Y) K2 q, R' w0 d) l│      课时74 TensorBoard可视化-1.mp41 g  K' C. L- o5 b  w% W
│      课时75 TensorBoard可视化-2.mp42 @1 ?6 A: a: D; n* D: z/ t# p
│      0 D  A3 L: ^+ f. b/ ?" X' @
├─08.Keras高层接口
* P9 x8 S, V1 D& w! l& X│      课时76 Keras高层API-1.mp4
3 \3 J" A$ Z6 d│      课时77 Keras高层API-2.mp4' Y6 p" }! A0 n- [
│      课时78 Keras高层API-3.mp4
& O7 v4 b, S) X" u│      课时79 自定义层或网络-1.mp4  i/ T5 h6 ~; l/ z9 b, j6 }; I
│      课时80 自定义层或网络-2.mp41 n% B. G/ }4 H  K. b- X
│      课时81 模型保存与加载.mp41 y/ W( n) V' ~! g# X  Q  k) X7 J
│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4; `- H9 \; Q" x. C4 x% T! {5 p% w
│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4& p5 h: }2 w9 k1 t& U# o
│      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4; C! Q! |3 |: D3 N
│      6 x, `/ J4 X. x' z( L4 a1 x3 U2 ?2 ^
├─09.过拟合9 _% q, V# `' W( E& H/ W! p
│      课时 89 动量与学习率.mp4
* [# T7 y: j, o0 {1 f│      课时85 过拟合与欠拟合.mp4+ b& Z: d9 p4 B6 e8 I$ D; ]3 Y, y
│      课时86 交叉验证-1.mp4; p/ a1 i* h# |  }$ N
│      课时87 交叉验证-2.mp40 x0 z0 E5 K4 _$ V' t& l& ~3 U
│      课时88 Regularization.mp4
# z, ~8 T1 |8 |8 G: D│      课时90 Early stopping,Dropout.mp4
- G  C: M* a: s│      
1 j) i5 c* y& e├─10.卷积神经网络  j1 y) P/ u% R3 A2 Q2 M
│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4& i$ D& C# X- C3 }2 n6 ^
│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
# G3 z# Y1 l$ O( [0 w8 ]; y│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4. ?1 ^1 F" z) ?1 e. h
│  │  课时104 ResNet实战-1.mp4
- \& }, v5 T! V" [# u; Y│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4  D* g4 P7 s8 @
│  │  课时106 ResNet实战-3.mp4
7 m- Z+ w; l6 [# K7 N3 u( A0 b│  │  课时107 ResNet实战-4.mp4
) L6 U4 N+ c! M- }( V│  │  课时86 什么是卷积-1.mp41 K5 p( b4 j- |' q/ s
│  │  课时87 什么是卷积-2.mp4
7 i* r1 W& |, N6 i8 \│  │  课时88 什么是卷积-3.mp41 G2 Q) h; k7 u; K  }/ Q) ?
│  │  课时89 什么是卷积-4.mp4
: j7 E0 ^  W0 V+ n" ?; `│  │  课时90 卷积神经网络-1.mp4
: z2 R% ]! ~4 W8 \3 C: t2 \│  │  课时91 卷积神经网络-2.mp44 x" n3 l- G; X, H7 T9 k
│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4
3 l$ p0 O' O4 e# u" d* J│  │  课时93 卷积神经网络-4.mp42 t/ `( g/ G, ]6 S) f  q
│  │  课时94 池化与采样.mp41 i) [, ]( P8 d' Y
│  │  课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
2 x4 d2 F8 {# V5 i; n, B; ^3 k  [│  │  课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
( O' [) R& Z% e│  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4( }8 y/ k6 q' I5 n: R2 {" Y- z
│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
3 Y1 G4 w# E7 Q% P│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
+ N% |; B, ]1 s) \7 ^% K│  │  % }5 S4 }3 @( L' _! i6 R
│  └─课时101 BatchNorm- [, P2 M. i* y; K; T' u
│          batchnorm1.mp43 V2 V2 H; {; @
│          batchnorm2 .mp4
" R* Q0 [( ^* ^- z│         ; x9 ^1 o6 l/ _6 x
├─11.循环神经网络RNN
1 j+ X' T+ ^$ x8 ?2 j3 a  T  D│      GRU原理与实战.mp4
! v: C) v# \. c% h4 n, ?│      lstm-1.mp4, m  k6 _( D& j
│      lstm-2.mp4
, I/ ^3 q( I. H7 c$ d/ \- C│      LSTM实战.mp46 U5 m2 E( x% m* Y2 i, [2 ]1 V
│      梯度弥散与梯度爆炸.mp42 U. h, ?* m6 r; H
│      课时108 序列表示方法-1.mp43 z" I0 _: k+ k! F" V% G7 o
│      课时109 序列表示方法-2.mp44 s: y6 Q2 H! P
│      课时110 循环神经网络层-1.mp42 `3 M8 A6 H/ l8 F$ v
│      课时111 循环神经网络层-2.mp4- y( r8 D; K6 Q' C! f
│      课时112 RNNCell使用-1.mp4  K: R; ?/ ?) q' D
│      课时113 RNNCell使用-2.mp4+ Z, _" N) H  H- B: W. J1 a/ w$ r
│      课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
5 V% S6 [, \' ]) e) x2 b8 q; L│      课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4. u& E0 s# b9 D* G! D$ [) c
│      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4. K1 ^, e" k3 ?* Y! t# {$ Z' j
│      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4( _5 v& V/ J+ B" n' Q# f
│      - |3 D1 Y; F0 L) |- s+ v. x5 d) Z
├─12.自编码器Auto-Encoders4 ]# b  Q5 ?9 |5 R7 [7 E
│      课时119 无监督学习.mp4
, z$ ?/ @4 [) E/ _2 K│      课时120 Auto-Encoders原理.mp4' l7 B! m9 q4 U! y* T( i
│      课时121 Auto-Encoders变种.mp4, R2 X7 d7 h5 m7 r: g
│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4( i0 j( J$ \3 t) C  }0 G2 W
│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
3 K1 z7 O4 g# q3 v│      课时124 Reparameterization Trick.mp44 P; |' l5 G0 K0 W( v3 h
│      课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
) e9 R4 Z  E: g8 [8 A$ X( c- s7 I│      课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
: D, c% \& }# H/ E% B, v│      课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4/ s& e( S# I1 \9 n! Z4 f
│      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp47 h: {. g  p$ ~+ L
│      课时129 VAE实战-创建网络.mp43 w  f9 B" S' y& [' W
│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
5 ]- e9 R' q* j│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
4 E" J8 ^. P$ L- f3 B" w# @* V( b│      
4 R' i1 }' m; x5 T- O' ~├─13.对抗生成网络GAN
! k1 g1 d7 S3 u* r5 m5 |│      课时132 数据的分布.mp4
/ h+ z! j7 [* Q, e│      课时133 画家的成长历程.mp45 K% c6 ~* E# M: F$ {, Q
│      课时134 GAN原理.mp4
0 k. {* ?  ^; U, ]│      课时135 纳什均衡-D.mp4
/ I$ X; Y/ G. O9 m" T│      课时136 纳什均衡-G.mp43 @9 D6 U' c: G; r
│      课时137 JS散度的缺陷.mp4( n9 A  ~' n; z! Z% Q3 f! p  H
│      课时138 EM距离.mp47 `% g' g1 A9 |$ D+ }
│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
2 @! F$ w; `5 n% o5 d/ [+ j6 x│      课时140 GAN实战-.mp4* A: M7 G& m9 e5 a! p
│      课时141 GAN实战-2.mp4
, y# H# g5 \4 |│      课时142 GAN实战-3.mp4
( X1 X1 i1 z; d* q: x4 J│      课时143 GAN实战-4.mp4+ D0 ^$ M" ^4 D/ W: J; E9 A$ q# i
│      课时144 GAN实战-5.mp4+ q2 v! y5 T1 g. M
│      课时145 GAN实战-6.mp4
3 N1 k8 o6 k" Q+ i# S+ a; W- r│      课时146 WGAN实战-1.mp4
1 R) a  q7 p: c/ }│      课时147 WGAN实战-2.mp4
5 v5 M8 F! R( G0 ?  B' @( ]│      0 b0 O4 |& M3 U1 r: W
├─14.【选看】人工智能发展简史# P) t, l& p1 n1 }& a6 h3 b: i
│      课时148 生物神经元结构.mp4) e- m/ V' c& U% v3 y3 H# E! Z
│      课时149 感知机的提出.mp4
5 T8 }- A% n- h0 s│      课时150 BP神经网络.mp4
( t: Q* |+ r3 z$ t: ]2 X* G% j& j│      课时151 CNN和LSTM的发明.mp4; k0 E" p. r6 x, d
│      课时152 人工智能低谷.mp4
$ g. w( m8 Q& k+ Z+ L9 x│      课时153 深度学习的诞生.mp4( G$ z8 g1 }* J5 g) p% s
│      课时154 深度学习的爆发.mp42 {0 f- S7 m( J$ J
│      
+ u- C9 n& J6 V: h: S4 [├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
) `$ ]  Y0 Z' N, {: u│      课时155 权值的表示.mp4
5 V! w+ {. L/ N) y3 b- o│      课时156 多层感知机的实现.mp4# k/ x" m) b% b5 R3 j; o/ ^
│      课时157 BP神经网络前向传播.mp4. D( l+ I# j+ p) Y
│      课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
3 N3 {. T8 K( V* p; ?5 v' [│      课时159 BP神经网络反向传播-.mp4
* o1 s3 ^) \  J$ D/ J6 k; t- |│      课时160 BP神经网络反向传播-3.mp48 K( M7 a+ ]& \# n
│      课时161 多层感知机的训练.mp4
% C& F  I: L5 n│      课时162 多层感知机的测试.mp4$ @) p* G* d0 a! B
│      课时163 实战小结.mp46 d* \. L$ X3 g8 X8 A
│      8 z' u1 G9 @: N" m3 C; h
├─电子书1 Q( v6 y" S" H7 Z: ]2 _
│      花书-中文版.pdf
% T4 Z! k2 z2 C: h( P7 Q6 L│      花书-深度学习-Eng.pdf0 i& Q+ C8 o7 o' y/ |2 Q
│      " o+ N2 v  ~7 I9 z5 W
├─课程安装软件-Ubuntu 18.04
% n8 F: B& L4 i│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
- D( q% O+ p8 m! J7 x1 [│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb3 J- h+ q1 B4 V; I, ]
│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
" y  C$ M4 h! N8 ?& p│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
& ?& t+ M0 v; F2 N+ g- @, a" R; f; H9 Y│      " V4 a) f9 |4 S% k
└─课程安装软件-Win10
; b" J" j6 J$ E; T        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
2 g( u# H) _* D        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe; q. g& B! D' K9 d
        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
) f; L3 |% X6 M2 p. t2 z0 N        pycharm-community-2019.1.1.exe7 D2 \; \7 p. S9 B

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, s2 [  d% Z$ _! h) R- s0 `* P9 I& d7 w2 H3 R% q/ K

; k/ [; N3 G) e( N* e# _: U. _
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/ K# S: J4 t4 v# a
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