深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）2019新品

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TensorFlow-2.x-Tutorials-master.zip
& e+ r& A+ j$ e8 u│  深度学习与TF-PPT和代.zip
: o* g/ \7 L& f: X# ^" E│  源代码和PPT在Github下载.txt
* P+ e) C0 R8 t8 A6 c& @( I│  
├─01.深度学习初见
1 Q9 Z6 B: Z+ k; t( T4 E9 R, y│      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
│      课时3 开发环境安装-1.mp4
│      课时4 开发环境安装-2.mp4
│      
2 B7 {2 M6 r' \: l├─02.【选看】开发环境全程实录
│      课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
  q8 ]+ i* o! x8 `+ ^1 C! e& d( i│      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
  ~) ~. j3 L  D% A) s│      
├─03.回归问题
, {% L* f8 Q* A2 Y│      课时11 线性回归-1.mp4
│      课时12 线性回归-2.mp4
│      课时13 回归问题实战-1.mp4
6 g" w1 b! K: W) `- ~4 s) b│      课时14 回归问题实战-2.mp4
# \4 P9 Q6 v7 Z. i; K' T│      课时15 手写数字问题-1.mp4
' i- p- U7 e( H" Q) I8 t│      课时16 手写数字问题-2.mp4
- X1 D' G: U" i│      课时17 手写数字问题-3.mp4
  _' a2 q! M9 m2 E1 O4 M5 O3 C│      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
│      
8 M2 s  F; ~: l# P├─04.Tensorflow 2基础操作
' F3 M- x8 X' M* m│      课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ o  G" a/ X* |; P+ \" ^- G│      课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
│      课时22 创建Tensor-1.mp4
│      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
+ E5 R( F4 H, k, B: E│      课时26 索引与切片-2.mp4
# f! h& L" ?) v' V) A+ a│      课时27 索引与切片-3.mp4
│      课时28 索引与切片-4.mp4
│      课时29 索引与切片-5.mp4
│      课时30 维度变换-1.mp4
9 t+ G! L0 ~( K│      课时31 维度变换-2.mp4
. m, `2 {: ?& X) R. H$ x1 A2 q│      课时32 维度变换-3.mp4
│      课时33 Broadcasting-1.mp4
! e4 G3 }7 \- I' x1 k) _: ]│      课时34 Broadcasting-2.mp4
3 m7 D0 N, M& [8 p8 ^│      课时35 数学运算.mp4
│      课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
5 y' E0 {/ M+ i  L│      课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
+ ~2 H* B2 N5 j: b) O5 b* ?│      课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
│      课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
│      
├─05.tensorflow 2高阶操作
│      课时40 合并与分割.mp4
│      课时41 数据统计.mp4
│      课时42 张量排序-1.mp4
; U/ u! t( `3 B│      课时43 张量排序-2.mp4
; J( _  L* \8 P4 H│      课时44 填充与复制.mp4
* h% w) Z- |1 s! [! S$ T: P, Z│      课时45 张量限幅-1.mp4
. g$ _0 u, N, m8 U( l7 ?5 [2 v│      课时46 张量限幅-2.mp4
│      课时47 高阶操作-1.mp4
│      课时48 高阶操作-2.mp4
$ i3 A$ J" G) I+ r1 ]│      
├─06 神经网络与全连接层
! Y  Y1 @( G# F; L# P$ f1 A1 s* C│      课时49 数据加载-1.mp4
8 d! e3 p0 A; s8 R9 i6 _% [; s! X│      课时50 数据加载-2.mp4
│      课时51 数据加载-3.mp4
  s9 b9 v& _  u9 f& L( u' l; A│      课时52 测试（张量）实战.mp4
% y5 L: N0 x' F- D7 |) d& P│      课时53 全连接层-1.mp4
# K  g  \( U1 t7 x. L; G* l0 r│      课时54 全连接层-2.mp4
4 a: A: N9 o2 I( ]" p+ W  Y│      课时55 输出方式.mp4
8 X3 [' E1 i3 G  z3 p│      课时56 误差计算-1.mp4
- L1 W  _( I. v7 L* }6 a6 j│      课时57 误差计算-2.mp4
; H0 ]8 g4 c' I│      课时58 误差计算-3.mp4
│      
+ ]" E: \1 m- x8 K# t$ [├─07 随机梯度下降
/ ?/ o7 x- R$ d' m│      课时59 梯度下降-简介-1.mp4
% r" Q  C9 n: I+ e/ S! ?" a" P│      课时60 梯度下降-简介-2.mp4
│      课时61 常见函数的梯度.mp4
, a( i7 g; ?0 s│      课时62 激活函数及其梯度.mp4
9 i5 v, s4 ~& s$ D' }! j: q3 l9 H│      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
1 o  E, }$ x2 [4 l9 W│      课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
│      课时65 单输出感知机梯度.mp4
│      课时66 多输出感知机梯度.mp4
9 x% w* C; C2 K5 X- ]│      课时67 链式法则.mp4
│      课时68 反向传播算法-1.mp4
8 h9 T4 S2 w7 r* U3 D) l│      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
. p& m2 [5 v! g; j│      课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
│      课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
│      课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
+ h" e) I& e7 h( w* _) u* A; V/ D│      
- }& M1 u; b! _6 ?3 z0 }. L├─08.Keras高层接口
│      课时76 Keras高层API-1.mp4
│      课时77 Keras高层API-2.mp4
│      课时78 Keras高层API-3.mp4
│      课时79 自定义层或网络-1.mp4
" |6 a( }8 _8 u, p8 r) p│      课时80 自定义层或网络-2.mp4
2 F8 |8 f; |. `8 Y5 {' u- D- S│      课时81 模型保存与加载.mp4
│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
' Y6 {+ j, P9 v5 u7 o1 x│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! s' a4 K0 U3 S% c│      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
0 u- O( v% q6 E3 c: k│      
. m* x$ y: F. V0 L- V( R$ }├─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
: M1 m6 b4 K0 H6 S7 m# y0 G│      课时86 交叉验证-1.mp4
│      课时87 交叉验证-2.mp4
+ p5 u0 P1 o. J; @' U; n│      课时88 Regularization.mp4
│      课时90 Early stopping，Dropout.mp4
│      
9 O) ]4 m  }3 V2 F( {8 l" Z5 M├─10.卷积神经网络
( U% c5 p7 R0 z│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
+ M$ }" F+ t! b│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
│  │  课时104 ResNet实战-1.mp4
0 z2 \; ~8 A' j1 W3 n│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4
5 s% |( t: ^( C6 U│  │  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
9 L, O: I7 F0 Y8 U6 V8 q$ G8 |$ L│  │  课时88 什么是卷积-3.mp4
5 ^5 \5 ]! i* o& L) o1 Q│  │  课时89 什么是卷积-4.mp4
│  │  课时90 卷积神经网络-1.mp4
# `5 d( x* R! Z$ H7 X/ S│  │  课时91 卷积神经网络-2.mp4
, r4 E' l3 u$ A' X1 b' R6 a│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4
; u9 X  b( [& Y' l│  │  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
, G* t2 l% S. @0 ?* @/ I; U│  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
) m7 V/ G3 b9 R9 e│  │  
│  └─课时101 BatchNorm
│          batchnorm1.mp4
3 u- y7 C5 ]% m│          batchnorm2 .mp4
0 C. F: e8 C* }│         
0 W# x# O1 a$ _  G1 J7 S# j( V├─11.循环神经网络RNN
; e8 I. T6 q- p# s8 c0 n) v) z- }│      GRU原理与实战.mp4
- |- D3 s$ d+ u3 G+ c4 n4 k│      lstm-1.mp4
│      lstm-2.mp4
4 R; J  Y1 b  i! r" i3 b│      LSTM实战.mp4
│      梯度弥散与梯度爆炸.mp4
* G$ k4 ^1 D: @/ ~) x│      课时108 序列表示方法-1.mp4
│      课时109 序列表示方法-2.mp4
7 f7 ~1 h  ^/ I/ D- }│      课时110 循环神经网络层-1.mp4
│      课时111 循环神经网络层-2.mp4
% Z6 s3 {( g4 X7 G│      课时112 RNNCell使用-1.mp4
4 O9 J! u# l" ?3 H- g0 W2 E1 r5 d│      课时113 RNNCell使用-2.mp4
7 d$ k# o3 Q+ d/ u5 T# M& l│      课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
│      课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
! O) r0 Z$ K3 e2 t: \│      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
1 b) q8 ^8 X, b! u│      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
│      
0 `5 f2 ?! x  q0 o6 m. O├─12.自编码器Auto-Encoders
│      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
│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
; b% @- F) j# ?3 S% M, B│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
7 P) }! @0 L9 F7 e; P* P│      课时124 Reparameterization Trick.mp4
. B( [- }% i7 @+ u- Q│      课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
│      课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
6 W- S$ J  ^% A* F& W+ c│      课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
│      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
. M, Z1 l  [) W7 l0 i│      课时129 VAE实战-创建网络.mp4
1 X& @/ F( a, M. U│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
3 X  @4 y8 J" h1 X& l$ E│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
│      
! h( i9 N( O9 W; ~) F5 S4 K├─13.对抗生成网络GAN
│      课时132 数据的分布.mp4
' O4 o9 A) j3 e/ C* u( |│      课时133 画家的成长历程.mp4
│      课时134 GAN原理.mp4
" h+ V9 T8 m: o" v! ?+ z│      课时135 纳什均衡-D.mp4
# a! c/ X+ C6 f8 s  z) o; x│      课时136 纳什均衡-G.mp4
│      课时137 JS散度的缺陷.mp4
( S7 B+ }! c  g7 W/ d) B│      课时138 EM距离.mp4
│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
' t: O$ f4 ?' \& U5 a3 w│      课时140 GAN实战-.mp4
. p; c% g4 u# k7 G, Z! z& X: f- ?- @│      课时141 GAN实战-2.mp4
  U. m: k& j9 c1 t6 R; K│      课时142 GAN实战-3.mp4
│      课时143 GAN实战-4.mp4
4 J5 j! W2 b& P│      课时144 GAN实战-5.mp4
5 c9 ^/ c- _, ?0 o( B9 `' ^+ ^│      课时145 GAN实战-6.mp4
$ D7 L. X/ x! K3 ^$ `2 Z# D│      课时146 WGAN实战-1.mp4
& M: |6 c, E& T# Y$ J│      课时147 WGAN实战-2.mp4
│      
├─14.【选看】人工智能发展简史
/ U  o9 Q6 `: g. L3 W│      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
│      课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
4 H& u4 b( @6 f$ \5 r' _│      课时152 人工智能低谷.mp4
6 G2 O; k& K' r$ l│      课时153 深度学习的诞生.mp4
│      课时154 深度学习的爆发.mp4
6 S* H$ P! p+ l4 ?! A│      
% Y) |# r" I2 _0 N( b! ~4 Y├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
8 q5 B' V6 H4 s│      课时155 权值的表示.mp4
│      课时156 多层感知机的实现.mp4
/ i8 h% Q2 X. F& P7 t│      课时157 BP神经网络前向传播.mp4
3 Q  |7 d% ]$ M0 E1 T' |$ D│      课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
* v% p0 f9 W( U: B│      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
│      课时161 多层感知机的训练.mp4
+ k$ V7 l+ @) ~& |! p0 v│      课时162 多层感知机的测试.mp4
8 G" Q2 U$ G+ F* @0 o( {2 P9 O9 B│      课时163 实战小结.mp4
│      
├─电子书
│      花书-中文版.pdf
  B& ?1 K. a; e+ h) a* R2 k) f│      花书-深度学习-Eng.pdf
& u0 i- w  U6 j, a│      
( J# I$ E6 P. S5 K* C% Q- x├─课程安装软件-Ubuntu 18.04
  [! k, z& I; E! A│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
! s( ~9 _3 I% l( T│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
4 l& [; W8 [9 {, h│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
" b% o) \8 P3 F+ N& U, \7 }│      
4 \* b9 L( T; h& z└─课程安装软件-Win10
- V* K! {. s. p$ _+ R        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
9 ~- W6 Y0 w7 i, H4 Y        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
7 e( w. e) `( A, K5 ?+ {# n7 m( d        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
        pycharm-community-2019.1.1.exe
6 B5 T4 F; W! s, ?
% \; o  Y1 q: x+ r) H' {5 T8 ^下载地址:犊斜鸥菸茡

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