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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8 r/ T# `! L# ?9 N% k
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集数合计：15讲
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Java视频教程详情描述：
) [& d/ _- G: jA0537《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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# O! _' m. E, cJava视频教程目录：
* x' R3 Y: y( A/ B+ o: o
1 a, l7 o9 m& ^4 d5 J
1 U3 r8 i! v- ^- e7 [4 N5 F$ t│
! | {$ l( t1 [. Q( K* e├─04.Tensorflow 2基础操作* ^; e2 D0 e% ~' C7 N M1 [4 X
│ 课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
1 S9 M$ W: D4 b, N. \6 }│ 课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
$ p: C, ?3 F9 v) j│ 课时22 创建Tensor-1.mp48 U' E* H' ?+ d
│ 课时23 创建Tensor-2.mp4
6 W* x* l# O# D0 Y7 _3 M& c│ 课时24 创建Tensor-3.mp49 ~( f7 t; _' u5 u8 O6 c$ E
│ 课时25 索引与切片-1.mp42 K" [; n% J3 e; M) z
│ 课时26 索引与切片-2.mp4) c1 r0 P( J2 ~* n x
│ 课时27 索引与切片-3.mp4【Java自学网 www.javazx.com】: U9 Q5 E0 t, q4 D6 G8 y X
│ 课时28 索引与切片-4.mp4
: c* o- |, F, N4 m; s& p│ 课时29 索引与切片-5.mp46 k( _6 z6 Q* F. m" K# r; F; R
│ 课时30 维度变换-1.mp40 T/ q! T5 k& z5 G+ s8 C
│ 课时31 维度变换-2.mp4- e/ R# q' p$ w# y' C( s% h |
│ 课时32 维度变换-3.mp4
% H6 H* R% T+ x7 q; n4 V0 V│ 课时33 Broadcasting-1.mp4
9 t+ E2 S+ F. M! e│ 课时34 Broadcasting-2.mp4: I' O3 R0 ?1 w# F# I' a
│ 课时35 数学运算.mp4
+ U. j; C5 \5 U, {" b A│ 课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
* E" [! N. _% v/ D* x* h) d│ 课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
; a- d/ b; }# z7 I' Z3 _% y Z4 t│ 课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4 y3 E; m$ A/ B) [
│ 课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
. B9 z# A9 \) G9 V* V│
7 z4 n1 k( j6 G6 ~% g├─05.tensorflow 2高阶操作2 A# D: D. M+ D; r R$ O
│ 课时40 合并与分割.mp4
9 I0 G% e& e+ P3 E+ |│ 课时41 数据统计.mp4
7 f. g6 @$ S3 Y- F# X│ 课时42 张量排序-1.mp4, k3 L* R0 {3 I: h
│ 课时43 张量排序-2.mp4
, g' R9 @* O. D8 Z1 d/ A4 G7 S0 A│ 课时44 填充与复制.mp44 ]/ v$ ]) ^4 J! A7 R; s! p2 s
│ 课时45 张量限幅-1.mp4+ M, X7 l4 s3 `7 W" N+ ]- L
│ 课时46 张量限幅-2.mp40 n- B. w( @6 z( F% t% ]
│ 课时47 高阶操作-1.mp45 ]4 E" A. P. _& X
│ 课时48 高阶操作-2.mp41 c& ?8 z3 _$ _3 u3 {
│ ' s5 M2 `: B$ ^
├─06 神经网络与全连接层
& ?+ F' P1 W9 h9 j/ I│ 课时49 数据加载-1.mp44 I: J. {" |; }: Z5 i
│ 课时50 数据加载-2.mp4
) D! Z9 ^4 J- H: p! q+ v4 ^& s│ 课时51 数据加载-3.mp4
; f9 z/ J% L0 l* O│ 课时52 测试（张量）实战.mp47 {1 N4 O! }# R9 Q0 _. ?
│ 课时53 全连接层-1.mp4
3 n% c8 b% |5 o/ u' L" B│ 课时54 全连接层-2.mp4' {$ o# w! `' _5 Q1 M. j* d
│ 课时55 输出方式.mp4. ~8 V( Y9 C" G
│ 课时56 误差计算-1.mp4, w- X7 G. ^5 z2 u6 g) H: s
│ 课时57 误差计算-2.mp4
' P" Y6 K4 J: u! m5 \│ 课时58 误差计算-3.mp4& ~, D" z% r# D( e' b' o/ l
│
5 A' A) X0 }* J) Q, t├─07 随机梯度下降 javazx.com- Z6 q n/ q, `0 @5 v
│ 课时59 梯度下降-简介-1.mp4
/ b5 E) }$ p1 C* v0 Z' J- E5 u. @: a│ 课时60 梯度下降-简介-2.mp4
. K$ Z4 w( d2 f' |. ^; T│ 课时61 常见函数的梯度.mp4( p& q6 X8 a" n9 r
│ 课时62 激活函数及其梯度.mp4, d7 f- J4 R0 q2 z$ N# m3 z2 y
│ 课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
" h3 B4 Y& }9 @1 ?. y: A" h3 d: M│ 课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
; b. F; P4 l; K+ c7 p# X- v│ 课时65 单输出感知机梯度.mp4
. J1 B2 m, [/ B1 d: c│ 课时66 多输出感知机梯度.mp42 j3 i) N6 L/ d* g L
│ 课时67 链式法则.mp40 |5 e6 |# ~9 \ D
│ 课时68 反向传播算法-1.mp4. Y& _6 s! o! T$ B3 s
│ 课时69 反向传播算法-2.mp4
) _% F. |( \) ?( S6 @│ 课时70 函数优化实战.mp4. O/ k, P" R/ M
│ 课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp43 [6 d, `% p- C
│ 课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4( |+ N+ V3 h- A" J# c4 M6 z
│ 课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp49 m; k( L/ I Q( M3 X' K
│ 课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
! s: V* k% z9 p) T; @│ 课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
* q9 j* M) x, A0 _( V" ?│
" K2 t# U, T8 Q) T/ h" V& v├─08.Keras高层接口
2 f: n9 ]3 r5 O) E! D2 f│ 课时76 Keras高层API-1.mp4
& i( F0 ^ q& |# s+ ?9 @8 z0 r8 J│ 课时77 Keras高层API-2.mp4
" K1 Z. _. D, l. V│ 课时78 Keras高层API-3.mp4" C4 l9 S0 S) `7 j1 z0 Z: b
│ 课时79 自定义层或网络-1.mp4/ v/ W& N8 P! m: z) U. b4 T8 C
│ 课时80 自定义层或网络-2.mp4' k$ }6 x q9 X6 o5 W5 u: f6 [
│ 课时81 模型保存与加载.mp4
/ c9 z @8 e; t+ T$ b8 x│ 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp45 S7 n2 V8 Z0 y" I7 o% J) D6 z0 e
│ 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! W0 p% l) S2 R/ V7 o2 Y6 s3 Z2 Z7 y7 A+ _│ 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
, I" Q# y7 }! f u6 M- S/ q Y│ 4 Q% s* K. |0 G# I
├─09.过拟合: J0 e6 j5 |& S* ^ @0 c% u0 T; E
│ 课时 89 动量与学习率.mp4
* W. m: i6 P4 y; s$ |6 T0 D│ 课时85 过拟合与欠拟合.mp4" j, c* `) D8 \9 r. c
│ 课时86 交叉验证-1.mp4
1 p, @$ }' O4 `! U% H. I! j Z2 |. V│ 课时87 交叉验证-2.mp4: a+ x, P7 J( s* _2 @4 d+ W
│ 课时88 Regularization.mp4
_4 M l5 n/ Y3 p; B* x) [) `│ 课时90 Early stopping，Dropout.mp4
9 Y9 I5 V0 M5 M6 q' C+ g' r0 y& q│
* P# x7 v8 A0 j, d├─10.卷积神经网络
: C! T' }5 P6 M1 |│ │ 课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
7 n/ d/ l, Q8 x8 S5 g│ │ 课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
( u0 F0 @5 _& P) j: ^* ?% P( B│ │ 课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
6 f2 O( Y+ t s5 o8 t, }│ │ 课时104 ResNet实战-1.mp4
5 ~8 `8 |/ o: ]7 F. [/ p, c8 h! j│ │ 课时105 ResNet实战-2.mp4
! u+ L4 K6 J8 Q│ │ 课时106 ResNet实战-3.mp46 g! ?0 }8 F: F) P+ }4 ~
│ │ 课时107 ResNet实战-4.mp4
. [ i4 \6 e9 z5 T) M/ s5 A7 M│ │ 课时86 什么是卷积-1.mp4$ `" R# e" @4 h3 Q/ x* b$ Y! l
│ │ 课时87 什么是卷积-2.mp4
7 K3 a8 Q' d, a/ U! w) r│ │ 课时88 什么是卷积-3.mp4
5 J& }; {/ X5 [' L8 X/ ` v" C7 C/ Z│ │ 课时89 什么是卷积-4.mp4
& X. U+ ` L& L* _) E Q│ │ 课时90 卷积神经网络-1.mp46 t! v- r7 A8 t8 A/ i) f
│ │ 课时91 卷积神经网络-2.mp4, L3 [: ^( `3 ^/ a
│ │ 课时92 卷积神经网络-3.mp4' ~9 S3 C$ I; U! y9 O4 b8 ?
│ │ 课时93 卷积神经网络-4.mp4) o( c0 h2 E# L/ y& d+ C9 {! S
│ │ 课时94 池化与采样.mp45 F0 Q2 x8 K9 U% U- _& I. |
│ │ 课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
# M6 a# r% Q; }5 G│ │ 课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4" p) R% e9 ]1 K3 W
│ │ 课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
& V1 }' k* Q. t' H9 g6 W│ │ 课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
4 R# S, B: N. `5 ?( B' D! ^; `, w│ │ 课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
$ w: j( P$ B2 c: d: }( N│ │
- B4 P8 {' N2 z/ p& g2 A* ~│ └─课时101 BatchNorm8
; v* V! {4 w; w2 e- `% i& }3 h. n│ batchnorm1.mp4
" @. p; m t, y6 D% i│ batchnorm2 .mp4
. ?7 d7 h9 y }* k│ 7 ]6 X* Z/ U3 x) b
├─11.循环神经网络RNN
8 R. h0 B5 l+ G% D3 \- a│ GRU原理与实战.mp4
- }- u, ~4 T$ X v: H│ lstm-1.mp4
M2 ]' S. u$ h9 [, x│ lstm-2.mp42 Z3 l# c }& m1 A% _& L7 Z$ D' B: ^
│ LSTM实战.mp4' V* Z7 f6 T' x' M# ^8 `% ?- j
│ 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
- K5 ^+ Q1 |* C- [! ?, @# o│ 课时108 序列表示方法-1.mp4 ~" A4 z. A2 t9 B% p
│ 课时109 序列表示方法-2.mp4
0 x( P, D+ N- S: b│ 课时110 循环神经网络层-1.mp4" a( A; }) t) x; N, F3 `
│ 课时111 循环神经网络层-2.mp4
$ d/ t' v k3 a7 C│ 课时112 RNNCell使用-1.mp4
: x) \, P- m$ u' B' \0 A│ 课时113 RNNCell使用-2.mp4
N ~9 d: d9 ?6 F$ x│ 课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
- j: x& ?# I. s9 z( T" _│ 课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4. R5 a5 ^6 r C' p0 s( P$ M
│ 课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
" k) J7 M7 N: n4 V, K7 _- }6 m& p9 W│ 课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
' w4 w! v, H, Z: h│ ! R- q H5 t; H# Z
├─12.自编码器Auto-Encoders
3 s. n( i/ o% x/ k) c5 M0 t│ 课时119 无监督学习.mp4% g6 | H1 f* x: }7 q2 [4 T/ H' q
│ 课时120 Auto-Encoders原理.mp4
( E5 }3 d& D9 h' {" S! z! t5 ?│ 课时121 Auto-Encoders变种.mp4% s4 u: c2 p- i; U- S
│ 课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
N3 G$ `- ^( u│ 课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4 m4 o7 h! \5 _/ ?: b$ ^: b7 G
│ 课时124 Reparameterization Trick.mp46 ^; E, Q- T) S# D+ a3 }( z1 r. {! `0 ]
│ 课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
$ B- Q. n$ N) }, R) y4 I% Z│ 课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
f( l- m+ x% n% f/ D│ 课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp42 {4 P/ D1 X- i
│ 课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp47 ]; m4 L+ a0 _/ |/ F% Q
│ 课时129 VAE实战-创建网络.mp40 n% W6 {5 E: h! ~2 r: ?* S
│ 课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
4 A2 ^ \. s d$ F" }7 ^│ 课时131 VAE实战-训练与测试.mp4: [( O- q6 D5 Z5 m7 f. i# h
│ - K0 W H6 x, K; `8 ^
├─13.对抗生成网络GAN. a5 K% G' b3 B4 [
│ 课时132 数据的分布.mp4( j* Q) ?4 ]7 a- b) c
│ 课时133 画家的成长历程.mp4
, L1 H# x" m. R, ^4 a│ 课时134 GAN原理.mp4) W. T1 Q4 c k0 L$ f$ W7 `
│ 课时135 纳什均衡-D.mp4
3 m6 O3 h {: P2 I. p. H, B8 o" q│ 课时136 纳什均衡-G.mp4
, Q4 j/ ^ m3 o' W/ o4 C6 U8 N│ 课时137 JS散度的缺陷.mp4! p) L9 r1 t/ J$ ?: P
│ 课时138 EM距离.mp4
l( r: C3 x( a│ 课时139 WGAN-GP原理.mp4" L- |, ~' U" J0 v5 d& ~2 C6 K* c! ^
│ 课时140 GAN实战-.mp48 |, y# j/ L: X) h1 p6 W0 D$ j) j0 m
│ 课时141 GAN实战-2.mp4
# q( \- l2 p# \ o' J4 b│ 课时142 GAN实战-3.mp4
1 ~( X4 i6 m4 N6 p│ 课时143 GAN实战-4.mp4
S8 t! n r: m/ n1 I5 o* R│ 课时144 GAN实战-5.mp4) E' R! y8 E; d( N
│ 课时145 GAN实战-6.mp4
" `# [7 s: Z9 W0 a% G) H│ 课时146 WGAN实战-1.mp4. p. A+ }; i; P9 q
│ 课时147 WGAN实战-2.mp4$ w" K+ ]" A; o7 r* j3 j, T
│
* l9 x+ a3 _* d1 d& [) m├─14.【选看】人工智能发展简史
* [' b: O! X. h8 B- u) _" E│ 课时148 生物神经元结构.mp4
: z/ `0 ?4 e9 @) O2 }: s│ 课时149 感知机的提出.mp46 _ g$ h# O# {9 z
│ 课时150 BP神经网络.mp4
- b) d- S! E9 M! N│ 课时151 CNN和LSTM的发明.mp42 g$ Q6 o$ `: \: W0 k* n
│ 课时152 人工智能低谷.mp4* T1 J8 k6 r- N* i4 I
│ 课时153 深度学习的诞生.mp4( ^! O! D* n* ~5 T
│ 课时154 深度学习的爆发.mp4
: b2 O3 f# G, g6 U7 P4 [0 F│
. ~2 J5 a* X) i6 J% [& B3 [├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
: I" Q5 N8 G: A# v1 K│ 课时155 权值的表示.mp4/ o$ J1 ~8 u9 A6 |* n3 x0 P
│ 课时156 多层感知机的实现.mp4
9 T- o* ]" o- c│ 课时157 BP神经网络前向传播.mp4
& c- H* N3 S+ h: f- b) u) v4 [│ 课时158 BP神经网络反向传播-1.mp46 ~" ?( M U! L; y$ `
│ 课时159 BP神经网络反向传播-.mp4
7 Y/ e( z9 W& c: S3 J( v│ 课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
& t5 m L" s9 M) N. [. y; d& L│ 课时161 多层感知机的训练.mp4) t# c7 k9 e! p$ u7 j* {1 P
│ 课时162 多层感知机的测试.mp48 p9 `% \% h' c# i; M1 j3 v
│ 课时163 实战小结.mp45 a* Z K2 v& [: t! W* ?
│
; \- I; t' t8 E├─电子书4 t! ^' |$ C: C4 r' I
│ 花书-中文版.pdf; ^8 p4 ^8 Z4 O5 x9 V% I+ f2 v, N
│ 花书-深度学习-Eng.pdf
5 b, H% f0 U3 Q! p s; L4 m z; s│ # f3 s4 z' M) G4 n1 S
├─课程安装软件-Ubuntu
A. F! x& i/ H) ^; n│ Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
, d- E; U, _/ G! b6 R- I8 |│ cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
1 V( Z4 n1 R" \4 v2 z1 h│ cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz4 s& V. K" m3 H( \. @5 C$ z8 H/ c
│ pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
5 r4 {. V( X) R+ D& X3 d/ W) N7 E6 p│ ) \8 I. A( Y5 `, ?- n
└─课程安装软件-Win10
& V" }) u% o0 s7 s( L: X Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe& Y' G2 d( E8 S+ {
cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
: c7 s$ s% v) H: o1 B: s cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
# J, q5 I. H0 ~+ O# f5 o2 x& E pycharm-community-2019.1.1.exe3 L5 n" _" C$ n$ U/ o
' e; s" o) \+ s7 t0 @* B2 {3 ]7 g$ _0 a% @' d3 x6 B- ~2 o
/ [6 g) F+ L/ c; i2 g9 O: Z
' \8 W, Q8 `7 G% E. L: [
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发表于 2019-9-15 23:27:51
发表于 2019-9-16 10:57:54
