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Java自学网»论坛 › IT视频教程 › IT教程 › 黑马程序员 深度学习与CV入门【资料完整】
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黑马程序员 深度学习与CV入门【资料完整】

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怪阿姐

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发表于 2022-6-17 10:45:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
——/深度学习与CV入门/
  R% s$ A5 M- [3 P$ T├──01.课程介绍
0 x' O- _7 F1 O9 h7 j0 x| ├──01.深度学习.mp4 14.93M
  X$ N. q; K5 D| ├──02.DL发展历史.mp4 54.69M
; v! R5 W6 m" w8 A& J  p7 q* O  `| ├──03.计算机视觉定义与任务.mp4 67.06M0 Q$ n- S: {) Q) Z( L9 Y: G: A6 J
| ├──04.CV的应用领域.mp4 69.75M2 ]' k7 b( @& O$ B# x6 a: Z3 l# j- Y
| └──05.CV的发展历史.mp4 18.40M+ U, R9 m* u! P
├──02.tensorflow- k' [% r# P3 k5 k  f( {
| ├──01.tensorflow和keras简介
, o& A" b7 z3 K" }| | ├──01.tensorflow简介.mp4 25.49M( t7 m  v  X4 ?# W/ a  P" c; W
| | ├──02.tensorflow安装方法.mp4 26.41M6 f2 l; I, _# |: d
| | ├──03.张量是什么.mp4 39.84M
# |( M( k) j, A5 a| | ├──04.张量的基本操作.mp4 97.14M
2 X, c4 t$ C2 ~! w% W4 v  V; Y| | ├──05.张量转换成numpy.mp4 23.66M
! S6 C- i9 {& q. a1 A| | ├──06.张量的常用函数.mp4 74.74M
" `( U8 ?3 `; s7 M5 ?| | ├──07.变量variable.mp4 41.27M
/ {; r$ _) V( `0 x) j+ I| | ├──08.tf.keras简介和常用模块.mp4 39.29M& U/ s0 A6 h9 ]9 ?
| | ├──09.tf.keras的常用方法.mp4 70.93M9 M. q" t# o& z/ r0 ?
| | └──10.tf和keras总结.mp4 6.36M. Z+ H- E1 e' m
| └──02.快速入门模型
/ H5 Q  d3 R  x. g+ ~0 _| | ├──01.快速入门模型简介.mp4 18.17M
" ?1 M, [) m# D. k| | ├──02.数据集处理.mp4 99.73M+ [" G$ O8 U$ g2 S- L3 ~: i
| | ├──03.sklearn实现分类.mp4 56.72M
+ f+ M8 |4 @( {6 G% C; T| | ├──04.tf.keras实现-数据处理.mp4 79.32M3 D! n. b: Y' s( [* p- y; n3 t+ W3 D
| | ├──05.tf.keras实现-模型构建.mp4 80.10M& A& r/ h4 Z4 [  j: U
| | ├──06.tf.keras实现-模型训练与评估.mp4 129.82M
/ z, ]: B3 q+ V5 v1 @, {. K| | └──07.tf.keras实现总结.mp4 4.26M
+ X) H  {+ L. k├──03.深度学习0 a. [3 _4 O( r9 N) p
| ├──01.神经网络、优化方法与正则化- i  w8 ~( }3 |% L' r# k
| | ├──01.深度学习简介.mp4 15.97M
6 x/ h$ n$ u! v3 b9 R3 E0 W; M| | ├──02.神经网络简介.mp4 57.13M
8 K( c' N8 X/ T5 O- I: W( N( C  R| | ├──03.神经元的工作方式.mp4 23.26M; x8 v4 n) p! R, W( s
| | ├──04.激活函数sigmoid.mp4 73.67M! c$ ?8 a* \& j6 C0 s
| | ├──05.激活函数tanh.mp4 35.78M
: c+ v# |2 w1 r: {3 S2 D& Q4 v" P( g| | ├──06.激活函数relu.mp4 53.02M
- }% h: y; O9 i- Z| | ├──07.激活函数leakyrelu.mp4 25.91M
# Z( ]& ?$ |/ t, l) `| | ├──08.激活函数softmax.mp4 54.83M$ ^' l; ?' F7 D. L9 o7 L$ }
| | ├──09.其他激活函数及选择.mp4 37.12M
' v0 X( R! ]' x* j9 ^7 L& S/ K| | ├──10.参数初始化.mp4 46.38M
* r8 u. R! [: a, a| | ├──11.Xavier初始化.mp4 75.28M/ e% |3 A$ m0 Y. N8 ?
| | ├──12.He初始化.mp4 62.55M
; G2 D  Y; p" l2 ?| | ├──13.神经网络的构建方式.mp4 37.51M' d- k- p2 r: r; f; s
| | ├──14.sequential构建方式.mp4 95.61M: ^% a" u0 @$ t
| | ├──15.functional API构建方式.mp4 83.90M$ _4 v" x4 {) O; U
| | ├──16.Model 子类构建方式.mp4 115.97M
  K& l8 G* h6 ^: o+ i% V9 S7 O! a| | ├──17.神经网络优缺点及历史.mp4 108.03M# \1 w9 p- m% ]$ r
| | ├──19.损失函数是什么.mp4 27.81M+ r0 J4 m' g* d! l( d5 e
| | ├──20.交叉熵损失函数.mp4 84.46M
, a: T" z1 I5 X5 j! a| | ├──21.二分类的交叉熵损失函数.mp4 14.01M5 ]% `9 {" G% k0 b9 T) r
| | ├──22.MAE损失.mp4 46.60M
5 [9 W/ l0 ^0 U8 S/ N8 Z& _7 V# a| | ├──23.MSE损失.mp4 36.51M0 t  n5 n5 M8 @0 L
| | ├──24.smooth L1损失.mp4 59.56M
+ w7 H7 j. X, F' o- C- C! ~# Z| | ├──25.神经网络的优化方法.mp4 13.44M2 c3 X) J$ |3 ?+ b* \9 A
| | ├──26.梯度下降算法.mp4 118.40M3 R- w6 i& Z$ G/ ]
| | ├──27.epoch,batch和iteration.mp4 44.20M( A! x- s, N' P7 W
| | ├──28.前向传播，反向传播和链式法则.mp4 94.50M1 B/ Q) `+ f+ M4 q" _, @; D
| | ├──29.BP算法.mp4 112.27M
; n! O. _* P7 ~) s! v& s* N9 N, b| | ├──30.梯度下降存在的问题及指数加权平均值.mp4 54.21M# S# y0 V9 k- W6 `
| | ├──31.动量梯度下降算法.mp4 89.50M
+ ?4 \& _; g6 X7 n8 I  S| | ├──32.adagrad.mp4 59.32M
- J! Y& e1 n+ z: A) r7 ]9 P| | ├──33.RMSprop.mp4 53.28M/ O; J- D: s) Q! X! q$ r/ |
| | ├──34.Adam.mp4 62.32M
8 S/ O( i/ J5 y- |- S8 ~| | ├──35.学习率退火.mp4 54.33M
9 j' n9 A. \( a$ M1 u* I# s| | ├──36.总结.mp4 9.74M
( m/ m4 h) A5 j7 M, V| | ├──37.正则化及L1L2正则化的使用.mp4 75.71M! @* [8 q% O5 P/ D# C3 R% U+ y
| | ├──38.dropout.mp4 81.07M
" ]) @) ~/ K/ O+ Y2 f| | ├──39.提前停止.mp4 120.55M6 X) y5 t$ ^9 u7 ]4 t: X& F
| | └──40.BN层及总结.mp4 19.57M( |% {! c7 H% V0 b0 A
| └──02.卷积神经网络
6 h+ O5 d& M2 u: ?4 j| | ├──01.mnist案例简介与数据加载.mp4 27.79M
# B" b, T  E% e& _5 z# a| | ├──02.mnist案例简数据处理.mp4 75.13M1 `% x1 m% r) t+ ~2 v1 {: j' ]3 M
| | ├──03.mnist案例模型构建.mp4 121.69M9 e. M6 X7 C: S( S# u1 {2 y( I
| | ├──04.mnist案例模型编译与训练.mp4 94.83M
/ d* s: t2 K9 y4 N* }9 b& j| | ├──05.mnist案例tensorboard使用.mp4 60.67M
: G+ O8 B0 m" d" m5 r| | ├──06.mnist案例模型评估与保存.mp4 47.90M
' P: B, X8 P- G) c4 j" q+ B| | ├──07.全连接网络处理图像存在的问题.mp4 45.33M5 }6 }' `8 T- C$ {/ p1 ?% |5 G- `7 S
| | ├──08.CNN网络的组成.mp4 50.59M; O8 Y7 m6 p6 q; A% j+ d
| | ├──09.卷积层的介绍.mp4 160.25M( }& M7 H$ _0 W2 q
| | ├──10.池化层和全连接层的介绍.mp4 61.29M
$ V. w* z. `; [8 S4 W. I| | ├──11.LeNet-5数据加载与处理.mp4 107.56M, @3 \9 x. ], R
| | ├──12.LeNet-5的模型构建.mp4 121.90M  Y6 q! G% J+ ]; R7 W
| | ├──13.LeNet-5的模型编译，训练和评估.mp4 64.43M& q0 e. U* ]! R5 b0 }* v
| | └──14.CNN网络总结.mp4 4.16M
% W4 M- `' Z+ F├──04.图像分类
7 K: ?; o  y  z, `/ r+ E9 R| ├──01.图像分类简介.mp4 49.85M; [7 z  w8 ?  C
| ├──02.Alex简介和网络结构.mp4 83.76M
( `! X) u7 u9 z4 I5 U' V| ├──03.AlexNet网络构建.mp4 158.49M/ J  W9 p( {0 M- A  N& d% u
| ├──04.AlexNet网络数据读取.mp4 152.31M8 g) h8 X8 P" f4 V: D5 Y* H
| ├──05.AlexNet模型训练与评估.mp4 71.21M! n# w: G; w2 v! D4 m5 ^0 F
| ├──06.VGG简介与网络架构.mp4 131.07M$ J7 Y1 r6 h' h# i
| ├──07.VGG网络构建.mp4 109.80M
( U9 }! l/ X4 {2 E| ├──08.VGG进行手写数字识别.mp4 86.59M
; d+ x: N1 F4 B% T: q1 [| ├──09.GoogLeNet简介和Inception简介.mp4 104.74M2 }2 h+ C8 X/ O) K, d# a( M# r4 l' K
| ├──10.Inception模块的构建.mp4 125.22M
; ~' O/ O& y, [| ├──11.GoogLeNet构成和B1模块实现.mp4 17.59M
  P/ N. d- _! T: R# J| ├──12.B2和B3模块实现.mp4 70.34M
( g8 Q& w6 y1 y( w; V, e| ├──13.B4模块实现.mp4 170.84M4 Y7 M. L* p. y, {- q; |
| ├──14.B5模块实现.mp4 99.51M
1 [) @& e; D) ?6 {& C! @& x| ├──15.手写数字识别实现.mp4 49.68M# Q! I1 i  I. ?* G/ y) F
| ├──16.inceptionV2,V3和总结.mp4 23.38M% |7 v7 r9 s7 f- B7 n) \
| ├──17.ResNet简介和残差块.mp4 102.11M7 h& ?# H% G0 b. W: }
| ├──18.残差块的实现.mp4 85.44M( i9 K" l7 o* E0 U' L$ b
| ├──19.resNet简介.mp4 98.35M* m, C" G4 x. l9 m0 _, _6 o6 \
| ├──20.resNet中残差模块的构建.mp4 72.96M- Y, f: n. x* e' q& x8 T
| ├──21.resNet模型构建.mp4 149.42M) b' x, c1 v& s% g) h! S; k
| ├──22.resNet手写数字识别.mp4 44.79M
7 b" ?: C: J5 W6 Y$ j| ├──23.常用的图像增强方法.mp4 31.74M
# w+ C+ b3 @5 g: L' |7 i1 }9 D2 Y+ x| ├──24.tf.image进行图像增强.mp4 95.54M
+ Q2 K; H  K+ S! v| ├──26.模型微调.mp4 27.88M3 t7 q" r$ b$ u5 `
| ├──27.数据集获取.mp4 108.04M
* f2 c6 H8 B6 D  Z5 h$ t| └──28.微调模型训练.mp4 23.95M, S/ `0 \8 h* {3 X; l- \$ {
└──资料8 m2 g) \! S. F4 [/ D
| └──02.深度学习与CV.rar 770.20M
4 }& D( P$ W; I* B/ R  v! \) h* p" W1 s: \1 Q
资源下载地址和密码（百度云盘）：
游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复
[/hide] 百度网盘信息回帖可见
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俊威

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谢谢，下载学习了。
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拉布拉豆

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黑马程序员 深度学习与CV入门【资料完整】
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许迅

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陆景

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用户是谁荒度了流年

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沐

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糊涂一世

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发表于 2022-6-17 10:35:50 | 显示全部楼层
看看这个讲的怎么样感谢楼主分享谢谢了
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紅葉護衛

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鸟人归来

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