深度学习与TensorFlow2.0 入门实战教程

深度学习与TensorFlow 2.0入门实战
├─01.深度学习初见
│ ├─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
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├─02.【选看】开发环境全程实录
│ ├─课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
│ ├─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
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├─03.回归问题
│ ├─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
│ ├─课时14 回归问题实战-2.mp4
│ ├─课时15 手写数字问题-1.mp4
│ ├─课时16 手写数字问题-2.mp4
│ ├─课时17 手写数字问题-3.mp4
│ ├─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
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├─04.Tensorflow 2基础操作
│ ├─课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
│ ├─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
│ ├─课时26 索引与切片-2.mp4
│ ├─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
│ ├─课时31 维度变换-2.mp4
│ ├─课时32 维度变换-3.mp4
│ ├─课时33 Broadcasting-1.mp4
│ ├─课时34 Broadcasting-2.mp4
│ ├─课时35 数学运算.mp4
│ ├─课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
│ ├─课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
│ ├─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
│ ├─课时43 张量排序-2.mp4
│ ├─课时44 填充与复制.mp4
│ ├─课时45 张量限幅-1.mp4
│ ├─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
│
├─06 神经网络与全连接层
│ ├─课时49 数据加载-1.mp4
│ ├─课时50 数据加载-2.mp4
│ ├─课时51 数据加载-3.mp4
│ ├─课时52 测试（张量）实战.mp4
│ ├─课时53 全连接层-1.mp4
│ ├─课时54 全连接层-2.mp4
│ ├─课时55 输出方式.mp4
│ ├─课时56 误差计算-1.mp4
│ ├─课时57 误差计算-2.mp4
│ └─课时58 误差计算-3.mp4
│
├─07 随机梯度下降
│ ├─课时59 梯度下降-简介-1.mp4
│ ├─课时60 梯度下降-简介-2.mp4
│ ├─课时61 常见函数的梯度.mp4
│ ├─课时62 激活函数及其梯度.mp4
│ ├─课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
│ ├─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
│ ├─课时67 链式法则.mp4
│ ├─课时68 反向传播算法-1.mp4
│ ├─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
│ ├─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
│
├─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
│ ├─课时80 自定义层或网络-2.mp4
│ ├─课时81 模型保存与加载.mp4
│ ├─课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
│ ├─课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
│ └─课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
│
├─09.过拟合
│ ├─课时85 过拟合与欠拟合.mp4
│ ├─课时86 交叉验证-1.mp4
│ ├─课时87 交叉验证-2.mp4
│ ├─课时88 regulation.mp4
│ ├─课时89 动量与学习率.mp4
│ └─课时90 early stopping和dropout.mp4
│
├─10.卷积神经网络
│ ├─课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
│ ├─课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
│ ├─课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
│ ├─课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│ ├─课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
│ ├─课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
│ ├─课时106 BatchNorm.mp4
│ ├─课时107 BatchNorm-2.mp4
│ ├─课时108 ResNet, DenseNet – 1.mp4
│ ├─课时109 ResNet, DenseNet – 2.mp4
│ ├─课时110 ResNet实战-1.mp4
│ ├─课时111 ResNet实战-2.mp4
│ ├─课时112 ResNet实战-3.mp4
│ ├─课时113 ResNet实战-4.mp4
│ ├─课时91 什么是卷积-1.mp4
│ ├─课时92 什么是卷积-2.mp4
│ ├─课时93 什么是卷积-3.mp4
│ ├─课时94 什么是卷积-4.mp4
│ ├─课时95 卷积神经网络-1.mp4
│ ├─课时96 卷积神经网络-2.mp4
│ ├─课时97 卷积神经网络-3.mp4
│ ├─课时98 卷积神经网络-4.mp4
│ └─课时99 池化与采样.mp4
│
├─11.循环神经网络RNN
│ ├─课时114 序列表示方法-1.mp4
│ ├─课时115 序列表示方法-2.mp4
│ ├─课时116 循环神经网络层-1.mp4
│ ├─课时117 循环神经网络层-2.mp4
│ ├─课时118 RNNCell使用-1.mp4
│ ├─课时119 RNNCell使用-2.mp4
│ ├─课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
│ ├─课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
│ ├─课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
│ ├─课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
│ ├─课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
│ ├─课时126 LSTM-1.mp4
│ ├─课时127 LSTM-2.mp4
│ ├─课时128 LSTM实战.mp4
│ └─课时129 GRU原理与实战.mp4
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├─12.自编码器Auto-Encoders
│ ├─课时130 无监督学习.mp4
│ ├─课时131 Auto-Encoders原理.mp4
│ ├─课时132 Auto-Encoders变种.mp4
│ ├─课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4
│ ├─课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4
│ ├─课时135 Reparameterization Trick.mp4
│ ├─课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4
│ ├─课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
│ ├─课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4
│ ├─课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4
│ ├─课时140 VAE实战-创建网络.mp4
│ ├─课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
│ └─课时142 VAE实战-训练与测试.mp4
│
├─13.对抗生成网络GAN
│ ├─课时143 数据的分布.mp4
│ ├─课时144 画家的成长历程.mp4
│ ├─课时145 GAN原理.mp4
│ ├─课时146 纳什均衡-D.mp4
│ ├─课时147 纳什均衡-G.mp4
│ ├─课时148 JS散度的缺陷.mp4
│ ├─课时149 EM距离.mp4
│ ├─课时150 WGAN-GP原理.mp4
│ ├─课时151 GAN实战-1.mp4
│ ├─课时152 GAN实战-2.mp4
│ ├─课时153 GAN实战-3.mp4
│ ├─课时154 GAN实战-4.mp4
│ ├─课时155 GAN实战-5.mp4
│ ├─课时156 GAN实战-6.mp4
│ ├─课时157 WGAN实战-1.mp4
│ └─课时158 WGAN实战-2.mp4
│
├─14.【选看】人工智能发展简史
│ ├─课时159 生物神经元结构.mp4
│ ├─课时160 感知机的提出.mp4
│ ├─课时161 BP神经网络.mp4
│ ├─课时162 CNN和LSTM的发明.mp4
│ ├─课时163 人工智能低谷.mp4
│ ├─课时164 深度学习的诞生.mp4
│ └─课时165 深度学习的爆发.mp4
│
└─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
│
├─课时166 权值的表示.mp4
├─课时167 多层感知机的实现.mp4
├─课时168 BP神经网络前向传播.mp4
├─课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4
├─课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4
├─课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4
├─课时172 多层感知机的训练.mp4
├─课时173 多层感知机的测试.mp4
└─课时174 实战小结.mp4