【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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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 c# k$ O9 l) h. ?  {' ~+ lJava视频教程目录：


│      
6 N8 U6 {4 N4 t' k1 V9 l) R├─04.Tensorflow 2基础操作
% F8 k) K" N4 V5 p: _! s│      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
1 \$ M+ p* g: Q$ M/ |3 B│      课时24 创建Tensor-3.mp4
5 p+ W1 c  Q  ?6 E" C5 i9 u│      课时25 索引与切片-1.mp4
4 }7 w3 N% S/ P4 t9 R: d, ]│      课时26 索引与切片-2.mp4
│      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
5 s3 B1 D; E+ w' r+ n; m' w│      课时29 索引与切片-5.mp4
- L8 w# y% v# m│      课时30 维度变换-1.mp4
6 L9 a) y8 `9 b5 ^6 G; B: l│      课时31 维度变换-2.mp4
/ b0 w  Y, T2 b" U$ u3 k│      课时32 维度变换-3.mp4
* e+ \4 D5 ]6 Z/ }│      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
- _" b$ S! t9 @1 Y' N" \│      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
│      
7 F) _# ?8 x4 i1 g├─05.tensorflow 2高阶操作
% e; ~5 j1 H; c& r" B│      课时40 合并与分割.mp4
% z1 Z, |9 B' Z│      课时41 数据统计.mp4
# c; s; c- F1 w: ^% b│      课时42 张量排序-1.mp4
7 H, Z+ k5 d. ]3 P) k4 \/ \│      课时43 张量排序-2.mp4
│      课时44 填充与复制.mp4
: X4 t" N" Q* Q- \  Y4 V│      课时45 张量限幅-1.mp4
, H" ?4 X; l3 t: \, N  |│      课时46 张量限幅-2.mp4
% d. Q0 Q! T% `8 e& G│      课时47 高阶操作-1.mp4
0 {# d7 |! Z0 C; m- E  g│      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
( c/ T+ i" ?& ]4 M' u: @( t│      课时50 数据加载-2.mp4
│      课时51 数据加载-3.mp4
. r! Y( h2 u6 ?% C5 q│      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
! a7 K, L( C7 L( T" u7 M│      课时55 输出方式.mp4
│      课时56 误差计算-1.mp4
" @: i! i" z0 H9 E│      课时57 误差计算-2.mp4
│      课时58 误差计算-3.mp4
' p; f- q5 M! `, m% @% R4 t│      
, [, S, F3 W( J5 O* W0 U; i- i1 f├─07 随机梯度下降 javazx.com
; o# t/ J$ O( R8 ?( O│      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
' Y5 A( F4 `' g+ I5 [3 j│      课时62 激活函数及其梯度.mp4
$ F& H8 |! W* @8 i* _2 O' _│      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
# Q8 i9 r/ }* D& p! s. e/ L/ |│      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
6 V& X, O! K" k7 g+ r$ W. n│      课时66 多输出感知机梯度.mp4
│      课时67 链式法则.mp4
1 ?; D" K  Z2 G; J* O- J$ ~& p0 B│      课时68 反向传播算法-1.mp4
│      课时69 反向传播算法-2.mp4
) y7 c" E0 l5 b│      课时70 函数优化实战.mp4
│      课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
9 v7 ~7 |" o+ e9 K; W% U7 r│      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
1 R- O# V7 {( o; f. _  W│      课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
│      
├─08.Keras高层接口
│      课时76 Keras高层API-1.mp4
) Z+ L0 w& P- X* N│      课时77 Keras高层API-2.mp4
│      课时78 Keras高层API-3.mp4
  c7 c0 |: W( W% V! a0 `" a│      课时79 自定义层或网络-1.mp4
│      课时80 自定义层或网络-2.mp4
, k" h3 U5 W& b: O% [4 s& @% {│      课时81 模型保存与加载.mp4
  F4 p( v) V( R; H$ H: ^4 X│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
5 E$ O0 x  v5 \& d5 ^9 x' O│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
" C0 t* ~* {% y' z* P. _│      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
" Q6 u, y/ u5 S│      课时85 过拟合与欠拟合.mp4
& T$ f; C: C7 k$ f2 \) E│      课时86 交叉验证-1.mp4
) _8 ?& W7 ?& n& [│      课时87 交叉验证-2.mp4
6 g) ~3 r5 i8 m! N+ U% P│      课时88 Regularization.mp4
: l" Q$ N, W: x( @, o│      课时90 Early stopping，Dropout.mp4
  D) _4 n; j3 i; X│      
├─10.卷积神经网络
│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
, W6 D/ `5 J9 N, Y4 q│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
% \7 t+ _2 p( z: b1 i9 I( a│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
6 f8 i# g, o5 L3 e. P( m" r│  │  课时104 ResNet实战-1.mp4
│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4
│  │  课时106 ResNet实战-3.mp4
5 g/ b$ l- S  }$ ?9 A: s7 r│  │  课时107 ResNet实战-4.mp4
│  │  课时86 什么是卷积-1.mp4
2 q- l% x, Z4 g' g( e; k/ S│  │  课时87 什么是卷积-2.mp4
1 S4 C1 }" M3 ~0 a. _/ W│  │  课时88 什么是卷积-3.mp4
- K. s8 o! Y* x7 g│  │  课时89 什么是卷积-4.mp4
: J" T4 X* Z+ r; C8 O3 ?/ m! [│  │  课时90 卷积神经网络-1.mp4
- o, e$ \2 g3 Z0 C│  │  课时91 卷积神经网络-2.mp4
  o% c; l% Z: \1 f; N│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4
│  │  课时93 卷积神经网络-4.mp4
. `& Y0 ^7 }) b$ P" T│  │  课时94 池化与采样.mp4
│  │  课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
$ T" T' e% G5 C5 a9 L& [1 l/ }│  │  课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
( H* w9 z: ?3 `" a│  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
* H9 E8 S0 n- I0 |# |( b│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
: P3 z6 E8 l0 _1 {6 i│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
4 n4 ]3 E- R% P  G0 q: F8 H0 O1 b/ ~│  │  
│  └─课时101 BatchNorm8
│          batchnorm1.mp4
│          batchnorm2 .mp4
│         
├─11.循环神经网络RNN
% k. G7 w5 F2 t( r5 u│      GRU原理与实战.mp4
7 V* z; E6 ~: m' F7 e* F' f& S│      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
- h% t2 l+ X2 Q0 X│      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
" ~! j) ^* P4 G1 c. y! C│      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
  K2 s1 C% A8 ^( ^* i& |│      
├─12.自编码器Auto-Encoders
│      课时119 无监督学习.mp4
( R" L" {  e1 f! `; O7 P' {% u4 B│      课时120 Auto-Encoders原理.mp4
│      课时121 Auto-Encoders变种.mp4
1 g5 O% ]: @# j; Z: B- J│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
, ]8 A- k! F- c0 k8 ~) D4 w% J0 e│      课时124 Reparameterization Trick.mp4
6 O5 [  g7 i+ ]. x: Q│      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
& q7 A+ I) t5 {" a, L8 ]│      课时129 VAE实战-创建网络.mp4
│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
( {+ `* F0 n/ z& Z2 y* p* _│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
│      
: ~# r; a, G2 l$ I9 L- X$ t3 k├─13.对抗生成网络GAN
& E  ?* v9 N4 f: X# v│      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
- k5 R( z' h' z$ N' ~+ w8 d* l: n│      课时135 纳什均衡-D.mp4
* f- m- t- n. N│      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
6 d5 Q! r- v& f6 O2 `; p5 [' b, @│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
│      课时140 GAN实战-.mp4
" q9 }5 e( M% q) P' Z3 p4 s│      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
! N* T2 \5 c: p: a│      课时145 GAN实战-6.mp4
│      课时146 WGAN实战-1.mp4
│      课时147 WGAN实战-2.mp4
│      
1 \, u+ @) w. d$ \; m├─14.【选看】人工智能发展简史
│      课时148 生物神经元结构.mp4
+ h% J" N6 z8 _# ?" S$ C│      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
8 W5 @% ~7 a. h/ R! ?/ w│      课时152 人工智能低谷.mp4
$ y8 o1 I% _; z" X│      课时153 深度学习的诞生.mp4
' u; d/ ?) p8 L. C  V* e│      课时154 深度学习的爆发.mp4
" X; Y/ ~6 p% @│      
3 S( t$ a' M0 M3 J7 R* b! E├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
, p" H" V% b5 s5 |│      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
/ q* n. p" r: j9 p! d│      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
) r3 J! s& k) Y6 Q$ T. r│      课时161 多层感知机的训练.mp4
8 Z% N3 _/ e) W│      课时162 多层感知机的测试.mp4
7 \7 T4 m3 ~9 R2 |8 o│      课时163 实战小结.mp4
& r$ j# p" m: C( I+ n# J│      
├─电子书
│      花书-中文版.pdf
│      花书-深度学习-Eng.pdf
│     
├─课程安装软件-Ubuntu
4 z" ?$ H1 K8 t9 ~│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
- }: |5 v: ]6 c- E4 B( F- _│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
2 x" |' \" [4 I│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
5 A- ^- z- G6 m3 K│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
│     
  U7 l) z, z# J9 j6 r3 ]( A7 u  S└─课程安装软件-Win10
& M0 ]1 K) E5 r4 t7 l! U4 B9 Z        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
/ ?! A* T; Y* V        pycharm-community-2019.1.1.exe
8 @6 G4 r5 Z4 {9 c: o, s' c+ g0 e. R
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wuzq

好好学习，天天向上

caozhi_10

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雪程

深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程

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java 谢谢楼主，学习学习。