admin 发表于 2024-10-17 08:30:02

深度学习与TensorFlow 2入门实战

<p><img src="/wp-xxx/uploads/images/2020159302220784.jpg"></p><p>&nbsp;01.深度学习初见</p>
<p>课时1 深度学习框架介绍-1</p>
<p>课时2 深度学习框架介绍-2</p>
<p>课时3 开发环境安装-1</p>
<p>课时4 开发环境安装-2</p>

<p>02.【选看】开发环境全程实录</p>
<p>课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装</p>
<p>课时5 win10平台实录-1</p>
<p>课时6 win10平台实录-2</p>
<p>课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装</p>
<p>课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装</p>
<p>课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装</p>

<p>03.回归问题</p>
<p>课时11 线性回归-1</p>
<p>课时12 线性回归-2</p>
<p>课时13 回归问题实战-1</p>
<p>课时14 回归问题实战-2</p>
<p>课时15 手写数字问题-1</p>
<p>课时16 手写数字问题-2</p>
<p>课时17 手写数字问题-3</p>
<p>课时18 手写数字问题初体验-1</p>
<p>课时19 手写数字问题初体验-2</p>

<p>04.Tensorflow 2基础操作</p>
<p>课时20 tensorflow数据类型-1</p>
<p>课时21 tensorflow数据类型-2</p>
<p>课时22 创建Tensor-1</p>
<p>课时23 创建Tensor-2</p>
<p>课时24 创建Tensor-3</p>
<p>课时25 索引与切片-1</p>
<p>课时26 索引与切片-2</p>
<p>课时27 索引与切片-3</p>
<p>课时28 索引与切片-4</p>
<p>课时29 索引与切片-5</p>
<p>课时30 维度变换-1</p>
<p>课时31 维度变换-2</p>
<p>课时32 维度变换-3</p>
<p>课时33 Broadcasting-1</p>
<p>课时34 Broadcasting-2</p>
<p>课时35 数学运算</p>
<p>课时36 前向传播（张量）-实战-1</p>
<p>课时37 前向传播（张量）-实战-2</p>
<p>课时38 前向传播（张量）-实战-3</p>
<p>课时39 前向传播（张量）-实战-4</p>

<p>05.tensorflow 2高阶操作</p>
<p>课时40 合并与分割</p>
<p>课时41 数据统计</p>
<p>课时42 张量排序-1</p>
<p>课时43 张量排序-2</p>
<p>课时44 填充与复制</p>
<p>课时45 张量限幅-1</p>
<p>课时46 张量限幅-2</p>
<p>课时47 高阶操作-1</p>
<p>课时48 高阶操作-2</p>

<p>06 神经网络与全连接层</p>
<p>课时49 数据加载-1</p>
<p>课时50 数据加载-2</p>
<p>课时51 数据加载-3</p>
<p>课时52 测试（张量）实战</p>
<p>课时53 全连接层-1</p>
<p>课时54 全连接层-2</p>
<p>课时55 输出方式</p>
<p>课时56 误差计算-1</p>
<p>课时57 误差计算-2</p>
<p>课时58 误差计算-3</p>

<p>07 随机梯度下降</p>
<p>课时59 梯度下降-简介-1</p>
<p>课时60 梯度下降-简介-2</p>
<p>课时61 常见函数的梯度</p>
<p>课时62 激活函数及其梯度</p>
<p>课时63 损失函数及其梯度-1</p>
<p>课时64 损失函数及其梯度-2</p>
<p>课时65 单输出感知机梯度</p>
<p>课时66 多输出感知机梯度</p>
<p>课时67 链式法则</p>
<p>课时68 反向传播算法-1</p>
<p>课时69 反向传播算法-2</p>
<p>课时70 函数优化实战</p>
<p>课时71 手写数字问题实战（层）-1</p>
<p>课时72 手写数字问题实战（层）-2</p>
<p>课时73 手写数字问题实战（层）-3</p>
<p>课时74 TensorBoard可视化-1</p>
<p>课时75 TensorBoard可视化-2</p>

<p>08.Keras高层接口</p>
<p>课时76 Keras高层API-1</p>
<p>课时77 Keras高层API-2</p>
<p>课时78 Keras高层API-3</p>
<p>课时79 自定义层或网络-1</p>
<p>课时80 自定义层或网络-2</p>
<p>课时81 模型保存与加载</p>
<p>课时82 CIFAR10自定义网络实战-1</p>
<p>课时83 CIFAR10自定义网络实战-2</p>
<p>课时84 CIFAR10自定义网络实战-3</p>

<p>09.过拟合</p>
<p>课时 89 动量与学习率</p>
<p>课时85 过拟合与欠拟合</p>
<p>课时86 交叉验证-1</p>
<p>课时87 交叉验证-2</p>
<p>课时88 Regularization</p>
<p>课时90 Early stopping，Dropout</p>

<p>10.卷积神经网络</p>
<p>课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2</p>
<p>课时102 ResNet, DenseNet &ndash; 1</p>
<p>课时103 ResNet, DenseNet &ndash; 2</p>
<p>课时104 ResNet实战-1</p>
<p>课时105 ResNet实战-2</p>
<p>课时106 ResNet实战-3</p>
<p>课时107 ResNet实战-4</p>
<p>课时86 什么是卷积-1</p><p style="border-top: 1px dotted #d9d9d9;margin: 25px 0"></p>
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