【A0537】[java视频教程]深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程 it教程

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Java视频教程名称： 深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程  java自学   TensorFlow2视频教程   it教程
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2 y3 q" n$ [8 z8 dJava视频教程详情描述：
A0537《深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程》深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程
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' \9 t$ Q; x& ?! E0 w1 v5 J3 ^! FJava视频教程目录：
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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
+ H" X' F$ X% ]- |- Z│      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
5 e+ X  J! p( g7 {5 L9 p8 r1 Z& X│      课时27 索引与切片-3.mp4【Java自学网 www.javazx.com】
│      课时28 索引与切片-4.mp4
& k% M: Z0 v% W) S5 L│      课时29 索引与切片-5.mp4
│      课时30 维度变换-1.mp4
+ \3 d# B* m% M! {6 W│      课时31 维度变换-2.mp4
9 {  z5 ?: U7 v/ ]! h- k0 j. E2 U│      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
0 w" j. t7 ^* A* b4 q│      课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
" p5 K, `! g/ x6 r+ |! D│      课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
0 E( d( {8 x+ _3 E│      
) _7 M* g& F- `( H├─05.tensorflow 2高阶操作
│      课时40 合并与分割.mp4
9 y% P, z9 K+ w$ q1 b│      课时41 数据统计.mp4
│      课时42 张量排序-1.mp4
) ~( @2 N. b4 O0 H+ W│      课时43 张量排序-2.mp4
│      课时44 填充与复制.mp4
- Y% S4 m) ?3 Q! W│      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
0 E8 L0 p* C6 l6 O  X! I4 {: b│      课时48 高阶操作-2.mp4
- l6 F  B. ~( [3 a3 `! V│      
" o! {5 R! y2 j. w+ h├─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
  F  C% _: C6 D) R│      课时53 全连接层-1.mp4
│      课时54 全连接层-2.mp4
0 y8 R5 ^1 n  Z( P│      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
; @, X  k5 G6 P! E( d│      
├─07 随机梯度下降 javazx.com
# E. L7 ]' }/ h4 p4 U, r" m9 A│      课时59 梯度下降-简介-1.mp4
│      课时60 梯度下降-简介-2.mp4
7 f& j! W8 p2 I3 x: ?9 z│      课时61 常见函数的梯度.mp4
│      课时62 激活函数及其梯度.mp4
$ d& K) i, {1 Y9 K2 t0 G7 \│      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
% X  H$ J- \# _( v$ W( e│      课时65 单输出感知机梯度.mp4
│      课时66 多输出感知机梯度.mp4
5 R, N3 I1 Y; M* Q, B0 x│      课时67 链式法则.mp4
│      课时68 反向传播算法-1.mp4
2 V4 p4 r: y2 H& F│      课时69 反向传播算法-2.mp4
0 A: C) X. O% t' g7 j: \│      课时70 函数优化实战.mp4
4 w" [" A8 {) H8 m1 @" Q2 s│      课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
3 X* c( W$ F" @$ p  x9 z/ H3 F│      课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
, F) {( s8 Q1 P( L│      课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
) B7 A9 T# N5 ^' z│      课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
' D; {7 S$ A& W! a6 M( X; I9 X│      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
; L& s0 f/ P4 w% k( m! u# z7 o6 P6 }│      课时81 模型保存与加载.mp4
│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
! o1 @9 c! Z# b" x! K6 r% C: U8 W│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! i. f; }" j' N│      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
% O# \  ~7 C: V7 D' B1 k│      
├─09.过拟合
│      课时 89 动量与学习率.mp4
1 q* t- w7 w$ X+ d' |9 |│      课时85 过拟合与欠拟合.mp4
4 i" z/ b& {/ Y! R$ O│      课时86 交叉验证-1.mp4
│      课时87 交叉验证-2.mp4
1 Y# r9 ^  \$ c' |( |! @│      课时88 Regularization.mp4
│      课时90 Early stopping，Dropout.mp4
│      
# ?* l5 u+ _% u  Z: H├─10.卷积神经网络
│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
0 c) |3 M! Y5 h; u2 J* s& @: a│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
# b* H# K( s  f  S( _( i│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
│  │  课时104 ResNet实战-1.mp4
│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4
0 ]) ?) R( `. Q' C* _/ G  C│  │  课时106 ResNet实战-3.mp4
$ x  M3 r, H- f4 X$ w) {* d' a│  │  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
& ?/ C- a" S, H; t. Z" c7 c│  │  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
- w$ p1 G  k* |$ O" v│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4
│  │  课时93 卷积神经网络-4.mp4
" g( a, }. _, J6 R( K│  │  课时94 池化与采样.mp4
# B5 z% z& d4 p. ?& M! m/ `│  │  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
; ?' b7 t: ]/ ~) p+ d8 F6 Q│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
│  │  
$ l2 X5 s) V5 S  ?/ e│  └─课时101 BatchNorm8
- E/ [) Y" p, a; ^0 P6 C│          batchnorm1.mp4
/ Y: k. J/ x+ D, d; s│          batchnorm2 .mp4
│         
7 K+ k0 R$ u; i" \├─11.循环神经网络RNN
│      GRU原理与实战.mp4
│      lstm-1.mp4
│      lstm-2.mp4
│      LSTM实战.mp4
' m* _1 a4 C8 V4 Z+ V│      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
' @2 \$ Z& G; ]( D% u2 V/ m│      课时112 RNNCell使用-1.mp4
│      课时113 RNNCell使用-2.mp4
2 ?' o- v, c7 e. D│      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
* \  p! x; P* P. \  I3 w% ]2 T│      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
3 O2 q/ b! b/ `' U4 b# z& |7 ~│      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
│      
7 P5 x4 ]. z* R/ K  w├─12.自编码器Auto-Encoders
│      课时119 无监督学习.mp4
, `5 v- ~8 g* ~7 S# F5 J6 u│      课时120 Auto-Encoders原理.mp4
│      课时121 Auto-Encoders变种.mp4
│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
5 Z0 I$ b9 t- b, V+ \│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
5 Y7 {8 ?1 ]# E0 V+ `' O7 p7 S│      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
2 t+ E; T2 d$ q│      课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
  k/ s2 N& }, T1 A0 A3 [│      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
5 s. N, ?0 p& W( Z5 h│      课时129 VAE实战-创建网络.mp4
& \  ^2 K3 C8 l" F8 h│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
│      
! H5 ~! v  n4 }# \$ V4 o! c├─13.对抗生成网络GAN
│      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
+ X! k. X  {& w; I/ v7 W# A│      课时135 纳什均衡-D.mp4
4 }4 o( g% G' X& w" A/ k" |; W│      课时136 纳什均衡-G.mp4
; R* d4 \3 U% }* x$ u" E│      课时137 JS散度的缺陷.mp4
& G; ~& \. E/ m' y+ [% S6 b1 u  v│      课时138 EM距离.mp4
│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
/ f! q5 y1 b* ~0 H* V: E; X2 x, c│      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
# k! U4 \% \& B0 }│      课时145 GAN实战-6.mp4
│      课时146 WGAN实战-1.mp4
+ v6 F' T5 P0 ]- N) w& ~* N│      课时147 WGAN实战-2.mp4
: m7 \( O- p3 j. \; E. l4 l│      
+ @, C" g) e' `) B- C├─14.【选看】人工智能发展简史
2 X; R/ k! c5 p7 v  n. m: B; x5 j│      课时148 生物神经元结构.mp4
$ s) B- @" [' C4 ?1 A9 l│      课时149 感知机的提出.mp4
/ |; b! Q) V6 i: w( b. @│      课时150 BP神经网络.mp4
* @9 `7 r8 L4 o+ Q8 o8 y) O│      课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
' V. m6 R% E" @5 b│      课时152 人工智能低谷.mp4
1 Q9 k7 j- i! R( c│      课时153 深度学习的诞生.mp4
│      课时154 深度学习的爆发.mp4
* {4 c' G: D4 }│      
├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
8 c2 s6 P9 _4 j; ^6 ]# `  T8 t$ k+ N" }│      课时155 权值的表示.mp4
│      课时156 多层感知机的实现.mp4
9 F- T6 Y- F2 ~  L│      课时157 BP神经网络前向传播.mp4
/ A' b5 B: R% U/ o$ x" H6 R- b│      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
' M9 s$ h. q/ e7 ]  d│      课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
0 H5 ^8 ]. n: H: `1 s! S│      课时161 多层感知机的训练.mp4
1 s; \6 U# ]! P7 P│      课时162 多层感知机的测试.mp4
/ B7 ^1 t: v2 G- k; _, s7 w│      课时163 实战小结.mp4
│      
7 N  P3 O' }& D% q3 ]├─电子书
& \, h/ e' T  z- w│      花书-中文版.pdf
│      花书-深度学习-Eng.pdf
│     
├─课程安装软件-Ubuntu
│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
3 W0 ]* e7 n( j3 @│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
│     
└─课程安装软件-Win10
4 \* n4 P  t* R. q- |        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
8 H) C( D" E6 W0 r5 Q        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
        pycharm-community-2019.1.1.exe
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pengx

【A0537】[java视频教程]深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程

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好好学习，天天向上

caozhi_10

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雪程

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java 谢谢楼主，学习学习。