网易云课堂深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）

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系统论述深度学习的算法原理及TENSORFLOW2X工程实现，获清华、哈工大、浙大、腾讯专家推荐，配套本课程学习效果更佳

频课程基于TensorFlow 2.x最新版本讲解，超230节课时，网易云通俗易懂、广受好评的TF2深度学习算法课程。一次购买，永久有效，源代码和PPT请购买后加QQ下载，同时提供专业答疑服务。

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——/计算机教程LTDLG/10-网易云课堂/081-深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）/
├──01.深度学习初见  
|   ├──课时1 深度学习框架介绍-1.mp4  14.30M
|   ├──课时2 深度学习框架介绍-2.mp4  14.43M
|   ├──课时3 开发环境安装-1.mp4  14.06M
|   └──课时4 开发环境安装-2.mp4  16.89M
├──02.【选看】开发环境全程实录  
|   ├──00.课程组成和目标.mp4  2.15M
|   ├──课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4  9.96M
|   ├──课时5 win10平台实录-1.mp4  52.14M
|   ├──课时6 win10平台实录-2.mp4  38.73M
|   ├──课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4  22.28M
|   ├──课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4  15.04M
|   └──课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4  28.57M
├──03.回归问题  
|   ├──课时11 线性回归-1.mp4  10.34M
|   ├──课时12 线性回归-2.mp4  15.23M
|   ├──课时13 回归问题实战-1.mp4  16.97M
|   ├──课时14 回归问题实战-2.mp4  15.95M
|   ├──课时15 手写数字问题-1.mp4  21.65M
|   ├──课时16 手写数字问题-2.mp4  11.86M
|   ├──课时17 手写数字问题-3.mp4  14.20M
|   ├──课时18 手写数字问题初体验-1.mp4  14.49M
|   └──课时19 手写数字问题初体验-2.mp4  28.96M
├──04.Tensorflow 2基础操作  
|   ├──课时20 tensorflow数据类型-1.mp4  16.91M
|   ├──课时21 tensorflow数据类型-2.mp4  16.23M
|   ├──课时22 创建Tensor-1.mp4  14.90M
|   ├──课时23 创建Tensor-2.mp4  14.47M
|   ├──课时24 创建Tensor-3.mp4  9.67M
|   ├──课时25 索引与切片-1.mp4  26.95M
|   ├──课时26 索引与切片-2.mp4  29.09M
|   ├──课时27 索引与切片-3.mp4  9.09M
|   ├──课时28 索引与切片-4.mp4  35.02M
|   ├──课时29 索引与切片-5.mp4  16.62M
|   ├──课时30 维度变换-1.mp4  27.74M
|   ├──课时31 维度变换-2.mp4  16.88M
|   ├──课时32 维度变换-3.mp4  11.28M
|   ├──课时33 Broadcasting-1.mp4  28.17M
|   ├──课时34 Broadcasting-2.mp4  28.76M
|   ├──课时35 数学运算.mp4  18.88M
|   ├──课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4  13.41M
|   ├──课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4  13.80M
|   ├──课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4  13.97M
|   └──课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4  15.84M
├──05.tensorflow 2高阶操作  
|   ├──课时40 合并与分割.mp4  18.40M
|   ├──课时41 数据统计.mp4  20.28M
|   ├──课时42 张量排序-1.mp4  11.67M
|   ├──课时43 张量排序-2.mp4  38.38M
|   ├──课时44 填充与复制.mp4  17.45M
|   ├──课时45 张量限幅-1.mp4  13.69M
|   ├──课时46 张量限幅-2.mp4  17.44M
|   ├──课时47 高阶操作-1.mp4  13.17M
|   └──课时48 高阶操作-2.mp4  13.57M
├──06 神经网络与全连接层  
|   ├──课时49 数据加载-1.mp4  13.84M
|   ├──课时50 数据加载-2.mp4  10.56M
|   ├──课时51 数据加载-3.mp4  12.01M
|   ├──课时52 测试（张量）实战.mp4  25.67M
|   ├──课时53 全连接层-1.mp4  14.17M
|   ├──课时54 全连接层-2.mp4  16.54M
|   ├──课时55 输出方式.mp4  16.51M
|   ├──课时56 误差计算-1.mp4  13.52M
|   ├──课时57 误差计算-2.mp4  13.00M
|   └──课时58 误差计算-3.mp4  40.68M
├──07 随机梯度下降  
|   ├──课时59 梯度下降-简介-1.mp4  25.37M
|   ├──课时60 梯度下降-简介-2.mp4  14.45M
|   ├──课时61 常见函数的梯度.mp4  93.37kb
|   ├──课时62 激活函数及其梯度.mp4  21.40M
|   ├──课时63 损失函数及其梯度-1.mp4  10.78M
|   ├──课时64 损失函数及其梯度-2.mp4  63.50M
|   ├──课时65 单输出感知机梯度.mp4  51.89M
|   ├──课时66 多输出感知机梯度.mp4  17.71M
|   ├──课时67 链式法则.mp4  18.26M
|   ├──课时68 反向传播算法-1.mp4  14.09M
|   ├──课时69 反向传播算法-2.mp4  14.13M
|   ├──课时70 函数优化实战.mp4  38.96M
|   ├──课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4  32.39M
|   ├──课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4  13.92M
|   ├──课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4  26.51M
|   ├──课时74 TensorBoard可视化-1.mp4  15.55M
|   └──课时75 TensorBoard可视化-2.mp4  60.20M
├──08.Keras高层接口  
|   ├──课时76 Keras高层API-1.mp4  12.76M
|   ├──课时77 Keras高层API-2.mp4  29.82M
|   ├──课时78 Keras高层API-3.mp4  28.32M
|   ├──课时79 自定义层或网络-1.mp4  11.90M
|   ├──课时80 自定义层或网络-2.mp4  15.11M
|   ├──课时81 模型保存与加载.mp4  17.07M
|   ├──课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4  13.63M
|   ├──课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4  36.15M
|   └──课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4  22.94M
├──09.过拟合  
|   ├──课时 89 动量与学习率.mp4  48.27M
|   ├──课时85 过拟合与欠拟合.mp4  58.62M
|   ├──课时86 交叉验证-1.mp4  28.18M
|   ├──课时87 交叉验证-2.mp4  43.26M
|   ├──课时88 Regularization.mp4  41.13M
|   └──课时90 Early stopping，Dropout.mp4  57.83M
├──10.卷积神经网络  
|   ├──课时101 BatchNorm  
|   ├──课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4  45.25M
|   ├──课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4  17.41M
|   ├──课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4  18.37M
|   ├──课时104 ResNet实战-1.mp4  13.48M
|   ├──课时105 ResNet实战-2.mp4  14.31M
|   ├──课时106 ResNet实战-3.mp4  33.47M
|   ├──课时107 ResNet实战-4.mp4  62.48M
|   ├──课时86 什么是卷积-1.mp4  20.39M
|   ├──课时87 什么是卷积-2.mp4  14.99M
|   ├──课时88 什么是卷积-3.mp4  41.25M
|   ├──课时89 什么是卷积-4.mp4  12.93M
|   ├──课时90 卷积神经网络-1.mp4  16.99M
|   ├──课时91 卷积神经网络-2.mp4  16.01M
|   ├──课时92 卷积神经网络-3.mp4  15.35M
|   ├──课时93 卷积神经网络-4.mp4  15.31M
|   ├──课时94 池化与采样.mp4  10.78M
|   ├──课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4  13.45M
|   ├──课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4  13.87M
|   ├──课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4  14.24M
|   ├──课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4  10.59M
|   └──课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4  20.02M
├──11.循环神经网络RNN  
|   ├──GRU原理与实战.mp4  44.49M
|   ├──lstm-1.mp4  33.94M
|   ├──lstm-2.mp4  28.79M
|   ├──LSTM实战.mp4  49.56M
|   ├──课时108 序列表示方法-1.mp4  15.59M
|   ├──课时109 序列表示方法-2.mp4  17.23M
|   ├──课时110 循环神经网络层-1.mp4  13.93M
|   ├──课时111 循环神经网络层-2.mp4  32.43M
|   ├──课时112 RNNCell使用-1.mp4  14.79M
|   ├──课时113 RNNCell使用-2.mp4  11.67M
|   ├──课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4  13.64M
|   ├──课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4  14.01M
|   ├──课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4  12.99M
|   ├──课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4  14.11M
|   └──梯度弥散与梯度爆炸.mp4  64.71M
├──12.自编码器Auto-Encoders  
|   ├──课时119 无监督学习.mp4  14.06M
|   ├──课时120 Auto-Encoders原理.mp4  45.04M
|   ├──课时121 Auto-Encoders变种.mp4  13.86M
|   ├──课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4  12.62M
|   ├──课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4  14.20M
|   ├──课时124 Reparameterization Trick.mp4  13.78M
|   ├──课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4  19.16M
|   ├──课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4  12.65M
|   ├──课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4  12.46M
|   ├──课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4  14.15M
|   ├──课时129 VAE实战-创建网络.mp4  14.20M
|   ├──课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4  47.81M
|   └──课时131 VAE实战-训练与测试.mp4  20.54M
├──13.对抗生成网络GAN  
|   ├──课时132 数据的分布.mp4  12.37M
|   ├──课时133 画家的成长历程.mp4  85.53M
|   ├──课时134 GAN原理.mp4  18.09M
|   ├──课时135 纳什均衡-D.mp4  68.56M
|   ├──课时136 纳什均衡-G.mp4  34.57M
|   ├──课时137 JS散度的缺陷.mp4  34.46M
|   ├──课时138 EM距离.mp4  47.49M
|   ├──课时139 WGAN-GP原理.mp4  124.68M
|   ├──课时140 GAN实战-.mp4  17.29M
|   ├──课时141 GAN实战-2.mp4  27.19M
|   ├──课时142 GAN实战-3.mp4  15.12M
|   ├──课时143 GAN实战-4.mp4  16.08M
|   ├──课时144 GAN实战-5.mp4  12.92M
|   ├──课时145 GAN实战-6.mp4  14.34M
|   ├──课时146 WGAN实战-1.mp4  16.97M
|   └──课时147 WGAN实战-2.mp4  20.74M
├──14.【选看】人工智能发展简史  
|   ├──课时148 生物神经元结构.mp4  5.87M
|   ├──课时149 感知机的提出.mp4  13.56M
|   ├──课时150 BP神经网络.mp4  68.15M
|   ├──课时151 CNN和LSTM的发明.mp4  65.62M
|   ├──课时152 人工智能低谷.mp4  59.45M
|   ├──课时153 深度学习的诞生.mp4  14.61M
|   └──课时154 深度学习的爆发.mp4  94.11M
├──15.【选看】Numpy实战BP神经网络  
|   ├──课时155 权值的表示.mp4  35.99M
|   ├──课时156 多层感知机的实现.mp4  14.03M
|   ├──课时157 BP神经网络前向传播.mp4  14.57M
|   ├──课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4  14.51M
|   ├──课时159 BP神经网络反向传播-.mp4  13.81M
|   ├──课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4  13.82M
|   ├──课时161 多层感知机的训练.mp4  15.98M
|   ├──课时162 多层感知机的测试.mp4  19.15M
|   └──课时163 实战小结.mp4  12.16M
├──TensorFlow-2.x-Tutorials-master  
|   ├──01-TF2.0-Overview  
|   ├──02-AutoGraph  
|   ├──03-Play-with-MNIST  
|   ├──04-Linear-Regression  
|   ├──05-FashionMNIST  
|   ├──06-CIFAR-VGG  
|   ├──07-Inception  
|   ├──08-ResNet  
|   ├──09-RNN-Sentiment-Analysis  
|   ├──10-ColorBot  
|   ├──11-AE  
|   ├──12-VAE  
|   ├──13-DCGAN  
|   ├──14-Pixel2Pixel  
|   ├──15-CycleGAN  
|   ├──16-fasterRCNN  
|   ├──17-A2C  
|   ├──18-GPT  
|   ├──19-BERT  
|   ├──20-GCN  
|   ├──21-CN-EN-Translation-BERT  
|   ├──res  
|   ├──深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT  
|   ├──.gitignore  1.33kb
|   └──README.md  2.90kb
├──电子书  
|   ├──花书-深度学习-Eng.pdf  15.77M
|   └──花书-中文版.pdf  14.18M
├──课程安装软件-Ubuntu 18.04  
|   ├──Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh  654.13M
|   ├──cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb  1.55G
|   ├──cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz  412.76M
|   └──pycharm-community-2019.1.1.tar.gz  317.09M
├──课程安装软件-Win10  
|   ├──Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe  661.66M
|   ├──cuda_10.0.130_411.31_win10.exe  2.04G
|   ├──cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip  213.78M
|   └──pycharm-community-2019.1.1.exe  231.79M
└──源代码和PPT在Github下载.txt  0.07kb