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****-深度学习与TensorFlow 2入门实战-深度学习
学习有效期：永久观看
学习时长：1221分钟
学习计划：21天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：龙良曲
数据科学家
讲师介绍：新加坡国立大学研究员
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「你将学到什么？」
亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。
【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
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课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2. 实用主导，简单高效
使用最新的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。
3. 案例为师，实战护航
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。
4. 持续更新，永久有效
一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。
「课程学习目录」
| 第1章：深度学习初见 |
| 1.TensorFlow 2初见-1 |
| 2.TensorFlow 2初见-2 |
| 3.开发环境准备-1 |
| 4.开发环境准备-2 |
| 5.课程须知 |
| 第2章：开发环境全程实录 |
| 1.Win10平台实录-1 |
| 2.Win10平台实录-2 |
| 3.Ubuntu平台实录-CUDA安装 |
| 4.Ubuntu平台实录-Anaconda/Python安装 |
| 5.Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装 |
| 6.Ubuntu平台实录-PyCharm安装 |
| 第3章：回归问题 |
| 1.线性回归-1 |
| 2.线性回归-2 |
| 3.回归问题实战-1 |
| 4.回归问题实战-2 |
| 5.手写数字问题-1 |
| 6.手写数字问题-2 |
| 7.手写数字问题-3 |
| 8.手写数字问题初体验-1 |
| 9.手写数字问题初体验-2 |
| 10.Tensor数据类型-2 |
| 11.Tensor数据类型-2 |
| 第4章：TensorFlow 2基础操作 |
| 1.Tensor数据类型-1 |
| 2.Tensor数据类型-2 |
| 3.创建Tensor-1 |
| 4.创建Tensor-2 |
| 5.创建Tensor-3 |
| 6.索引与切片-1 |
| 7.索引与切片-2 |
| 8.索引与切片-3 |
| 9.索引与切片-4 |
| 10.索引与切片-5 |
| 11.维度变换-1 |
| 12.维度变换-2 |
| 13.维度变换-3 |
| 14.Broadcasting-1 |
| 15.Broadcasting-2 |
| 16.数学运算 |
| 17.前向传播（张量）-实战-1 |
| 18.前向传播（张量）-实战-2 |
| 19.前向传播（张量）-实战-3 |
| 20.前向传播（张量）-实战-4 |
| 第5章：TensorFlow 2高阶操作 |
| 1.合并与分割 |
| 2.数据统计 |
| 3.张量排序-1 |
| 4.张量排序-2 |
| 5.填充与复制 |
| 6.张量限幅-1 |
| 7.张量限幅-2 |
| 8.高阶操作-1 |
| 9.高阶操作-2 |
| 第6章：神经网络与全连接层 |
| 1.数据加载-1 |
| 2.数据加载-2 |
| 3.数据加载-3 |
| 4.测试（张量）-实战 |
| 5.全连接层-1 |
| 6.全连接层-2 |
| 7.输出方式 |
| 8.误差计算-1 |
| 9.误差计算-2 |
| 10.误差计算-3 |
| 第7章：随机梯度下降 |
| 1.梯度下降-简介-1 |
| 2.梯度下降-简介-2 |
| 3.函数优化实战 |
| 4.手写数字问题实战（层）-1 |
| 5.梯度下降-简介-2 |
| 6.梯度下降-简介-2 |
| 7.TensorBoard可视化-1 |
| 8.TensorBoard可视化-2 |
| 第8章：Keras高层接口 |
| 1.Keras高层API-1 |
| 2.Keras高层API-2 |
| 3.Keras高层API-3 |
| 4.自定义层/网络-1 |
| 5.自定义层/网络-2 |
| 6.模型加载与保存 |
| 7.CIFAR10自定义网络实战-1 |
| 8.CIFAR10自定义网络实战-2 |
| 9.CIFAR10自定义网络实战-3 |
| 第9章：过拟合 |
| 1.过拟合 |
| 2.交叉验证-1 |
| 3.交叉验证-2 |
| 4.Regularization |
| 5.动量与学习率 |
| 6.Early-stopping和Dropout |
| 第10章：卷积神经网络 |
| 1.什么是卷积-1 |
| 2.什么是卷积-2 |
| 3.什么是卷积-3 |
| 4.什么是卷积-4 |
| 5.卷积神经网络-1 |
| 6.卷积神经网络-2 |
| 7.卷积神经网络-3 |
| 8.卷积神经网络-4 |
| 9.池化与采样 |
| 10.CIFAR100与VGG13实战-1 |
| 11.CIFAR100与VGG13实战-2 |
| 12.CIFAR100与VGG13实战-3 |
| 13.CIFAR100与VGG13实战-4 |
| 第11章：循环神经网络RNN |
| 1.序列表示方法-1 |
| 2.序列表示方法-2 |
| 3.循环神经网络层-1 |
| 4.循环神经网络层-2 |
| 5.RNNCell-1 |
| 6.RNNCell-2 |
| 7.RNN情感分类问题实战-IMDB数据集 |
| 8.RNN情感分类问题实战-单层RNNCell |
| 9.RNN情感分类问题实战-网络训练 |
| 10.RNN情感分类问题实战-多层RNNCell |
| 11.RNN情感分类问题实战-层方式 |
| 12.梯度弥散与梯度爆炸 |
| 13.LSTM原理-1 |
| 14.LSTM原理-2 |
| 15.LSTM情感分类问题实战 |
| 16.GRU原理与实战 |
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