2019年深度学习理论与实战(基于TensorFlow实现)视频教程TensorFlow2.0 95课

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    课程介绍
    专为小白用户设计的学习梯度,科学合理!
    视频重点讲解+图文补充阅读+配套项目+助教服务!
    系统代码实现+详细逐行代码注释!
    掌握深度学习核心知识和实践技能


    想入门人工智能,但是缺乏系统学习+项目实战经验的学员


    课程目录
    章节1:预备知识(入门)
    1【视频】你的入门学习指南07:31
    2【图文】入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃—7个建议
    3【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识
    4【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快
    5【视频】深度学习概论11:48
    6【视频】代码版本控制和托管平台Github简介04:09
    7【图文】深度学习环境安装和配置
    章节2:python基础(入门)
    8【图文】Python环境安装
    9【视频】编程语言Python简介和重要概念07:23
    10【视频】编程语言Python2-数值计算库Numpy04:25
    11【代码】python基础(见附件)
    章节3:TensorFlow基础(入门)
    12【视频】TensorFlow介绍01:24
    13【代码】TensorFlow介绍(见附件)
    14【视频】tensorflow基础1-计算图、session、Tensor04:24
    15【视频】tensorflow基础2-OP 矩阵、随机化、Variable07:15
    16【视频】tensorflow基础3-占位符 graph06:24
    17【代码】TensorFlow基础(见附件)
    章节4:神经网络(进阶)
    18【视频】线性模型、梯度下降及框架实现12:41
    19【图文】线性模型和梯度下降
    20【代码】线性模型和梯度下降(见附件)
    21【视频】Logistic回归10:37
    22【图文】Logistic回归
    23【代码】Logistic回归(见附件)
    24【视频】多层神经网络06:56
    25【图文】多层神经网络
    26【代码】多层神经网络(见附件)
    27【视频】多分类问题及深层神经网络07:24
    28【图文】多分类问题及深层神经网络
    29【代码】多分类问题及深层神经网络(见附件)
    30【视频】反向传播算法、优化算法08:36
    31【图文】反向传播算法
    32【图文】优化算法介绍
    33【图文】优化算法变式
    34【代码】优化算法Adadelta(见附件)
    35【代码】优化算法Adagrad(见附件)
    36【代码】优化算法Adam(见附件)
    37【代码】优化算法Momentum(见附件)
    38【代码】优化算法RMSProp(见附件)
    39【代码】优化算法SGD(见附件)
    40【实战项目1】:使用神经网络预测房价(见附件)
    章节5:卷积神经网络CNN(进阶)
    41【视频】卷积神经网络的背景及引入03:54
    42【视频】卷积神经网络13:51
    43【图文】卷积神经网络
    44【视频】卷积神经网络的框架实现05:43
    45【代码】卷积神经网络的框架实现(见附件)
    46【图文】数据预处理-批标准化
    47【视频】经典卷积神经网络1:AlexNet12:28
    48【代码】经典卷积神经网络1:AlexNet(见附件)
    49【视频】高层API-keras和TF-Slim的使用13:35
    50【代码】高层API-keras和TF-Slim代码实现(见附件)
    51【视频】经典卷积神经网络2:VGG05:03
    52【代码】经典卷积神经网络2:VGG(见附件)
    53【视频】经典卷积神经网络3:GoogLeNet07:29
    54【代码】经典卷积神经网络3:GoogLeNet(见附件)
    55【视频】经典卷积神经网络4:ResNet07:30
    56【代码】经典卷积神经网络4:ResNet(见附件)
    57【视频】经典卷积神经网络5:DenseNet06:05
    58【代码】经典卷积神经网络5:DenseNet(见附件)
    59【图文】五个经典卷积神经网络特点总结
    60【视频】CNN训练技巧1-数据增强06:47
    61【代码】CNN训练技巧1-数据增强(见附件)
    62【视频】CNN训练技巧2-学习率衰减02:57
    63【代码】CNN训练技巧2-学习率衰减(见附件)
    64【视频】CNN训练技巧3-dropout03:25
    65【代码】CNN训练技巧3-dropout(见附件)
    66【视频】CNN技巧4-正则化02:11
    67【代码】CNN技巧4-正则化(见附件)
    68【代码】CNN技巧拓展-批正则化(见附件)
    69【图文】训练卷积神经网络技巧总结
    70【实战项目2】:驾驶员状态识别(见附件)
    章节6:循环神经网络RNN(进阶)
    71【视频】循环神经网络基础11:28
    72【图文】循环神经网络基础
    73【代码】循环神经网络基础(见附件)
    74【视频】循环神经网络的应用-图像处理,时间序列和自然语言处理11:05
    75【图文】循环神经网络的应用-图像处理,时间序列和自然语言处理
    76【代码】循环神经网络的应用1:图像分类(见附件)
    77【代码】循环神经网络的应用2:时间序列分析(见附件)
    78【代码】循环神经网络的应用3:自然语言处理n-gram(附件)
    79【代码】循环神经网络的应用3:自然语言处理seq-lstm
    80【代码】循环神经网络的应用3:自然语言处理word-embedding
    81【实战项目3】:用RNN生成古诗(见附件)
    章节7:生成对抗网络GAN(进阶)
    82【视频】自动编码器08:26
    83【代码】自动编码器(见附件)
    84【视频】变分自动编码器06:35
    85【代码】变分自动编码器(见附件)
    86【视频】生成对抗网络及框架实现09:59
    87【图文】生成对抗网络
    88【代码】生成对抗网络(见附件)
    89【实战项目4】:用GAN生成人脸(见附件)
    章节8:强化学习(进阶)
    90【视频】强化学习12:56
    91【图文】强化学习介绍(见附件)
    92【图文】Q Learning 介绍
    93【代码】Deep Q Networks
    94【代码】open_ai_gym(见附件)
    章节9:毕业项目
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    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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    阿士大夫撒地方撒地方撒地方撒地方撒多
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    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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