【学习模型】深度学习与TensorFlow2入门实战 138345

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【学习模型】深度学习与TensorFlow 2入门实战

TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。运用 TensorFlow 及其他开源框架的主要目的，就是为我们提供一个更利于搭建深度学习网络的模块工具箱，使开发时能够简化代码，最终呈现出的模型更加简洁易懂。

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

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

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

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 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.卷积神经网络

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