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    最新升级TensorFlow 2.0时代全解篇-进击深度学习与神经网络新技术 深度学习视频教程

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    最新升级TensorFlow 2.0时代全解篇-进击深度学习与神经网络新技术 深度学习视频教程
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          谷歌已经发布了全新的TensorFlow2.0,TensorFlow是深度学习领域最广泛使用的框架,随着谷歌已经发布了全新的版本,it工程师与开发者们应该尽快了解并掌握其更新技术。课程内容非常丰富,从课程的学习环境搭建开始,TensorFlow 2.0的基础技术,TensorFlow高级技术,神经网络,随机梯度下降,Keras高层接口,过拟合,卷积神经网络,循环神经网络,自编码器Auto-Encoders,对抗生成网络GAN,Numpy实战BP神经网络等,仍包括了相关的学习资料与文档资料等等。
    ===============课程目录===============
    ├─深度学习与TF-PPT和代码.zip
    ├─源代码和PPT在Github下载.txt
    (1)\01.深度学习初见;目录中文件数:4个
    ├─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)\02.开发环境全程实录;目录中文件数:6个
    ├─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
    (3)\03.回归问题;目录中文件数:9个
    ├─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
    (4)\04.Tensorflow 2基础操作;目录中文件数:20个
    ├─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
    (5)\05.tensorflow 2高阶操作;目录中文件数:9个
    ├─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
    (6)\06 神经网络与全连接层;目录中文件数:10个
    ├─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
    (7)\07 随机梯度下降;目录中文件数:17个
    ├─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
    (8)\08.Keras高层接口;目录中文件数:9个
    ├─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
    (9)\09.过拟合;目录中文件数:6个
    ├─课时 89 动量与学习率.mp4
    ├─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 Regularization.mp4
    ├─课时90 Early stopping,Dropout.mp4
    (10)\10.卷积神经网络;目录中文件数:21个
    ├─课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
    ├─课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
    ├─课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
    ├─课时104 ResNet实战-1.mp4
    ├─课时105 ResNet实战-2.mp4
    ├─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
    ├─课时88 什么是卷积-3.mp4
    ├─课时89 什么是卷积-4.mp4
    ├─课时90 卷积神经网络-1.mp4
    ├─课时91 卷积神经网络-2.mp4
    ├─课时92 卷积神经网络-3.mp4
    ├─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
    ├─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
    (11)\11.循环神经网络RNN;目录中文件数:15个
    ├─GRU原理与实战.mp4
    ├─lstm-1.mp4
    ├─lstm-2.mp4
    ├─LSTM实战.mp4
    ├─梯度弥散与梯度爆炸.mp4
    ├─课时108 序列表示方法-1.mp4
    ├─课时109 序列表示方法-2.mp4
    ├─课时110 循环神经网络层-1.mp4
    ├─课时111 循环神经网络层-2.mp4
    ├─课时112 RNNCell使用-1.mp4
    ├─课时113 RNNCell使用-2.mp4
    ├─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
    ├─课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
    ├─课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
    (12)\12.自编码器Auto-Encoders;目录中文件数:13个
    ├─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
    ├─课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
    ├─课时124 Reparameterization Trick.mp4
    ├─课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
    ├─课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
    ├─课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
    ├─课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
    ├─课时129 VAE实战-创建网络.mp4
    ├─课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
    ├─课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
    (13)\13.对抗生成网络GAN;目录中文件数:16个
    ├─课时132 数据的分布.mp4
    ├─课时133 画家的成长历程.mp4
    ├─课时134 GAN原理.mp4
    ├─课时135 纳什均衡-D.mp4
    ├─课时136 纳什均衡-G.mp4
    ├─课时137 JS散度的缺陷.mp4
    ├─课时138 EM距离.mp4
    ├─课时139 WGAN-GP原理.mp4
    ├─课时140 GAN实战-.mp4
    ├─课时141 GAN实战-2.mp4
    ├─课时142 GAN实战-3.mp4
    ├─课时143 GAN实战-4.mp4
    ├─课时144 GAN实战-5.mp4
    ├─课时145 GAN实战-6.mp4
    ├─课时146 WGAN实战-1.mp4
    ├─课时147 WGAN实战-2.mp4
    (14)\14.【选看】人工智能发展简史;目录中文件数:7个
    ├─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
    ├─课时152 人工智能低谷.mp4
    ├─课时153 深度学习的诞生.mp4
    ├─课时154 深度学习的爆发.mp4
    (15)\15.【选看】Numpy实战BP神经网络;目录中文件数:9个
    ├─课时155 权值的表示.mp4
    ├─课时156 多层感知机的实现.mp4
    ├─课时157 BP神经网络前向传播.mp4
    ├─课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
    ├─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
    ├─课时162 多层感知机的测试.mp4
    ├─课时163 实战小结.mp4
    (16)\电子书;目录中文件数:2个
    ├─花书-中文版.pdf
    ├─花书-深度学习-Eng.pdf
    (17)\课程安装软件-Ubuntu 18.04;目录中文件数:4个
    ├─Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
    ├─cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
    ├─cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
    ├─pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
    (18)\课程安装软件-Win10;目录中文件数:4个
    ├─Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
    ├─cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
    ├─cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip
    ├─pycharm-community-2019.1.1.exe
    (19)\10.卷积神经网络\课时101 BatchNorm;目录中文件数:2个
    ├─batchnorm.mp4
    ├─batchnorm2 .mp4

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