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真全栈程序员 › 前沿技术 › 人工智能 › 深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）2019新品 ...
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传智黑马C/C++基础班+就业班（完整版）

目录 01_C语言基础（14天） 02_C语言提高（8天） 03_C++基础（8天） 04_C++进阶之STL（5天） 05_设计模式 详细

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深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）2019新品

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admin
  • TA的每日心情
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    2023-5-6 02:41

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-9-14 13:14:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    课程介绍
    本课程基于TensorFlow 2.0版本讲解，近200课时，每节课时平均10分钟，网易云最受好评、通俗易懂、深入浅出的TF2深度学习课程。
    2019.08更新：自定义数据集加载，基于宝可梦精灵的迁移学习实战
    2019.07更新：LSTM情感分类任务实战，基于IMDB电影评价数据集
    2019.06更新：反向传播算法实战，手动推导梯度传播原理
    2019.05更新：二次元动漫头像图片生成实战，基于GAN网络


    课程介绍
    本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。


    课程目录
    章节1:深度学习初见
    1AI学习指南14:19
    2深度学习框架介绍-110:21
    3深度学习框架介绍-209:55
    4开发环境安装-110:22
    5开发环境安装-211:19
    章节2:选看：开发环境全程实录
    6Win10平台实录-129:51
    7Win10平台实录-223:26
    8Ubuntu平台实录-CUDA安装10:15
    9Ubuntu平台实录-Anaconda安装10:00
    10Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装14:47
    11Ubuntu平台实录-PyCharm安装05:44
    章节3:回归问题
    12线性回归-108:03
    13线性回归-210:41
    14回归问题实战-107:34
    15回归问题实战-211:05
    16手写数字问题-111:32
    17手写数字问题-209:18
    18手写数字问题-310:10
    19手写数字问题初体验-109:12
    20手写数字问题初体验-207:58
    章节4:TensorFlow 2基础操作
    21Tensor数据类型-112:02
    22Tensor数据类型-211:47
    23创建Tensor-110:40
    24创建Tensor-209:54
    25创建Tensor-307:12
    26索引与切片-110:37
    27索引与切片-211:18
    28索引与切片-306:42
    29索引与切片-413:17
    30索引与切片-512:28
    31维度变换-111:51
    32维度变换-212:11
    33维度变换-308:19
    34Broadcasting-111:26
    35Broadcasting-210:55
    36数学运算13:25
    37前向传播（张量）-实战-110:02
    38前向传播（张量）-实战-210:32
    39前向传播（张量）-实战-310:10
    40前向传播（张量）-实战-410:22
    章节5:TensorFlow 2高阶操作
    41合并与分割13:00
    42数据统计14:29
    43张量排序-108:42
    44张量排序-212:40
    45填充与复制13:03
    46张量限幅-110:11
    47张量限幅-210:49
    48高阶操作-110:05
    49高阶操作-209:31
    章节6:神经网络与全连接层
    50数据加载-110:01
    51数据加载-207:38
    52数据加载-309:12
    53测试（张量）-实战15:36
    54全连接层-110:39
    55全连接层-210:59
    56输出方式12:43
    57误差计算-113:17
    58误差计算-211:46
    59误差计算-310:30
    章节7:随机梯度下降
    60梯度下降-简介-107:41
    61梯度下降-简介-209:31
    62常见函数的梯度07:22
    63激活函数及其梯度15:33
    64损失函数及其梯度-108:12
    65损失函数及其梯度-212:32
    66单输出感知机梯度12:47
    67多输出感知机梯度13:15
    68链式法则12:57
    69反向传播算法-110:10
    70反向传播算法-209:54
    71函数优化实战08:32
    72手写数字问题实战（层）-110:04
    73手写数字问题实战（层）-210:34
    74手写数字问题实战（层）-311:35
    75TensorBoard可视化-110:04
    76TensorBoard可视化-210:04
    章节8:Keras高层接口
    77Keras高层API-108:56
    78Keras高层API-208:02
    79Keras高层API-308:11
    80自定义层/网络-109:13
    81自定义层/网络-209:57
    82模型加载与保存10:53
    83CIFAR10自定义网络实战-110:04
    84CIFAR10自定义网络实战-210:02
    85CIFAR10自定义网络实战-311:44
    章节9:过拟合
    86过拟合与欠拟合14:24
    87交叉验证-110:24
    88交叉验证-213:25
    89Regularization12:59
    90动量与学习率14:11
    91Early Stopping和Dropout14:53
    章节10:卷积神经网络
    92什么是卷积-110:04
    93什么是卷积-210:02
    94什么是卷积-309:03
    95什么是卷积-407:02
    96卷积神经网络-110:36
    97卷积神经网络-210:31
    98卷积神经网络-309:22
    99卷积神经网络-411:17
    100池化与采样07:22
    101CIFAR100与VGG13实战-110:13
    102CIFAR100与VGG13实战-209:55
    103CIFAR100与VGG13实战-310:12
    104CIFAR100与VGG13实战-407:10
    105经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-110:14
    106经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-208:56
    107BatchNorm13:35
    108BatchNorm-212:34
    109ResNet, DenseNet - 112:03
    110ResNet, DenseNet - 212:32
    111ResNet实战-110:21
    112ResNet实战-210:06
    113ResNet实战-310:19
    114ResNet实战-411:48
    章节11:循环神经网络RNN
    115序列表示方法-111:45
    116序列表示方法-212:26
    117循环神经网络层-110:49
    118循环神经网络层-212:15
    119RNNCell使用-110:20
    120RNNCell使用-208:48
    121RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集10:41
    122RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell10:29
    123RNN与情感分类问题实战-网络训练09:42
    124RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cell09:53
    125RNN与情感分类问题实战-高层接口09:27
    126梯度弥散与梯度爆炸13:34
    127LSTM-113:08
    128LSTM-206:46
    129LSTM实战11:49
    130GRU原理与实战13:51
    章节12:自定义数据集和迁移学习
    131宝可梦精灵数据集10:32
    132自定义数据集加载流程12:58
    133自定义数据集实现10:17
    134数据增强09:43
    135数据标准化07:13
    136从零训练ResNet10:44
    137小样本训练难题07:28
    138迁移学习原理与实战13:54
    章节13:自编码器Auto-Encoders
    139无监督学习10:07
    140Auto-Encoders原理10:14
    141Auto-Encoders变种10:17
    142Adversarial Auto-Encoders10:11
    143Variational Auto-Encoders引入10:01
    144Reparameterization Trick10:40
    145Variational Auto-Encoders原理11:00
    146Auto-Encoders实战-创建编解码器09:23
    147Auto-Encoders实战-训练09:21
    148Auto-Encoders实战-测试09:21
    149VAE实战-创建网络09:26
    150VAE实战-KL Divergence计算12:41
    151VAE实战-训练与测试11:45
    章节14:对抗生成网络GAN
    152数据的分布08:58
    153画家的成长历程13:04
    154GAN原理10:01
    155纳什均衡-D09:57
    156纳什均衡-G13:42
    157JS散度的缺陷16:36
    158EM距离09:57
    159WGAN-GP原理16:22
    160GAN实战-110:20
    161GAN实战-209:59
    162GAN实战-310:09
    163GAN实战-411:00
    164GAN实战-508:33
    165GAN实战-607:42
    166WGAN实战-111:07
    167WGAN实战-209:45
    章节15:选看：人工智能发展简史
    168生物神经元结构04:06
    169感知机的提出10:07
    170BP神经网络10:07
    171CNN和LSTM的发明10:19
    172人工智能低谷10:07
    173深度学习的诞生10:13
    174深度学习的爆发12:13
    章节16:选看：Numpy实战BP神经网络
    175权值的表示10:05
    176多层感知机的实现10:18
    177BP神经网络前向传播10:06
    178BP神经网络反向传播-110:10
    179BP神经网络反向传播-210:06
    180BP神经网络反向传播-310:18
    181多层感知机的训练10:24
    182多层感知机的测试12:06
    183实战小结

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    anmsbl57312
  • TA的每日心情
    怒
    2021-8-13 10:56

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    [LV.1]初来乍到

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    凡人程序员

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    发表于 2020-6-4 15:56:06 | 显示全部楼层
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    05ly
  • TA的每日心情
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2020-7-17 15:12:13 | 显示全部楼层
    看一看咋样
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    孙园龙
  • TA的每日心情
    开心
    2024-3-4 23:40

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    [LV.5]常住居民I

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    发表于 2020-8-6 07:04:13 | 显示全部楼层
    感谢分享。。。。
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    qqs
  • TA的每日心情
    衰
    2020-10-10 16:31

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    [LV.3]偶尔看看II

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    发表于 2020-8-6 11:37:57 | 显示全部楼层
    good good study
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    prince
  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2020-10-21 15:01:17 | 显示全部楼层
    楼主好人一生平安
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    jinkuake
  • TA的每日心情
    奋斗
    2022-4-1 15:25

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2020-10-21 22:24:45 | 显示全部楼层
    那个几斗啊
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    sy7527951
  • TA的每日心情
    衰
    2021-3-23 09:20

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2021-3-14 08:48:15 | 显示全部楼层
    看一看咋样
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    航海jay
  • TA的每日心情
    慵懒
    2021-12-5 13:26

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    [LV.2]偶尔看看I

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    发表于 2021-10-26 16:54:36 | 显示全部楼层
    lllllllllll
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    wzz981
  • TA的每日心情
    郁闷
    2022-4-18 22:03

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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2022-4-18 22:28:12 | 显示全部楼层
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