('[机器学习/深度学习] 最新升级TensorFlow 2.0时代全解篇-进击深度学习与神经网络',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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最新升级TensorFlow2.0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
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，TensorFlow2.0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10Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
├─课时5win10平台实录-1.mp4
├─课时6win10平台实录-2.mp4
├─课时7Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
├─课时8Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
├─课时9Ubuntu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线忄生回归-1.mp4
├─课时12线忄生回归-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.Tensorflow2基础操作；目录中文件数:20个
├─课时20tensorflow数据类型-1.mp4
├─课时21tensorflow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33Broadcasting-1.mp4
├─课时34Broadcasting-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.tensorflow2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74TensorBoard可视化-1.mp4
├─课时75TensorBoard可视化-2.mp4
(8)08.Keras高层接口；目录中文件数:9个
├─课时76Keras高层API-1.mp4
├─课时77Keras高层API-2.mp4
├─课时78Keras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82CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
├─课时83CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
├─课时84CIFAR10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88Regularization.mp4
├─课时90Earlystopping，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102ResNet,DenseNet-1.mp4
├─课时103ResNet,DenseNet-2.mp4
├─课时104ResNet实战-1.mp4
├─课时105ResNet实战-2.mp4
├─课时106ResNet实战-3.mp4
├─课时107ResNet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95CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
├─课时96CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
├─课时97CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
├─课时98CIFAR100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112RNNCell使用-1.mp4
├─课时113RNNCell使用-2.mp4
├─课时114RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
├─课时115RNN与情感分类问题实战-单层RNNCell.mp4
├─课时116RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
├─课时117RNN与情感分类问题实战-多层RNNCel.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120Auto-Encoders原理.mp4
├─课时121Auto-Encoders变种.mp4
├─课时122AdversarialAuto-Encoders.mp4
├─课时123VariationalAuto-Encoders引入.mp4
├─课时124ReparameterizationTrick.mp4
├─课时125VariationalAuto-Encoders原理.mp4
├─课时126Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
├─课时127Auto-Encoders实战-训练.mp4
├─课时128Auto-Encoders实战-测试.mp4
├─课时129VAE实战-创建网络.mp4
├─课时130VAE实战-KLDivergence计算.mp4
├─课时131VAE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134GAN原理.mp4
├─课时135纳什均衡-D.mp4
├─课时136纳什均衡-G.mp4
├─课时137JS散度的缺陷.mp4
├─课时138EM距离.mp4
├─课时139WGAN-GP原理.mp4
├─课时140GAN实战-.mp4
├─课时141GAN实战-2.mp4
├─课时142GAN实战-3.mp4
├─课时143GAN实战-4.mp4
├─课时144GAN实战-5.mp4
├─课时145GAN实战-6.mp4
├─课时146WGAN实战-1.mp4
├─课时147WGAN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150BP神经网络.mp4
├─课时151CNN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157BP神经网络前向传播.mp4
├─课时158BP神经网络反向传播-1.mp4
├─课时159BP神经网络反向传播-.mp4
├─课时160BP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-Ubuntu18.04；目录中文件数:4个
(18)课程安装软件-Win10；目录中文件数:4个
(19)10.卷积神经网络课时101BatchNorm；目录中文件数:2个

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