本套课程来自网易云课堂：深度学习与TensorFlow 2入门实战，本课程为2019年最新课程，课程由人工智能101学院，新加坡国立大学助理研究员龙良曲老师主讲，课程共15大章节，含完整无加密培训视频及课程文件软件与源码，共10.5G，课程官方售价899元。文章底部附下载地址。
课程介绍：
亚洲第一名校导师主讲，超高水准：新国立研究员，8年Al经验，带你零基础入门；
理论+实战，有趣不枯燥：学最少的理论，玩最潮的实战应用；
视频+PPT+代码+答疑，好评如潮：4D立体式学习，学完变身Al算法工程师。本课程将给你带来如下收获：
1、深刻掌握深度学习核心理论和数学基础；
2、熟练运用TensorFlow 2.0开发各种网络；
3、在视觉、NLP等经典数据集上设计各种应用；
4、提出新算法发表论文、找到50W+算法岗位。官方地址：https://study.163.com/course/introduction/1209092816.htm
课程文件目录：
网易云课堂：深度学习与TensorFlow 2入门实战 [10.5G]
┣━━01.深度学习初见 [59.7M]
┃ ┣━━课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 [14.3M]
┃ ┣━━课时2 深度学习框架介绍-2.mp4 [14.4M]
┃ ┣━━课时3 开发环境安装-1.mp4 [14.1M]
┃ ┗━━课时4 开发环境安装-2.mp4 [16.9M]
┣━━02.【选看】开发环境全程实录 [166.7M]
┃ ┣━━课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 [10M]
┃ ┣━━课时5 win10平台实录-1.mp4 [52.1M]
┃ ┣━━课时6 win10平台实录-2.mp4 [38.7M]
┃ ┣━━课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 [22.3M]
┃ ┣━━课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 [15M]
┃ ┗━━课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4 [28.6M]
┣━━03.回归问题 [149.7M]
┃ ┣━━课时11 线性回归-1.mp4 [10.3M]
┃ ┣━━课时12 线性回归-2.mp4 [15.2M]
┃ ┣━━课时13 回归问题实战-1.mp4 [17M]
┃ ┣━━课时14 回归问题实战-2.mp4 [15.9M]
┃ ┣━━课时15 手写数字问题-1.mp4 [21.7M]
┃ ┣━━课时16 手写数字问题-2.mp4 [11.9M]
┃ ┣━━课时17 手写数字问题-3.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━课时18 手写数字问题初体验-1.mp4 [14.5M]
┃ ┗━━课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 [29M]
┣━━04.Tensorflow 2基础操作 [377.7M]
┃ ┣━━课时20 tensorflow数据类型-1.mp4 [16.9M]
┃ ┣━━课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 [16.2M]
┃ ┣━━课时22 创建Tensor-1.mp4 [14.9M]
┃ ┣━━课时23 创建Tensor-2.mp4 [14.5M]
┃ ┣━━课时24 创建Tensor-3.mp4 [9.7M]
┃ ┣━━课时25 索引与切片-1.mp4 [26.9M]
┃ ┣━━课时26 索引与切片-2.mp4 [29.1M]
┃ ┣━━课时27 索引与切片-3.mp4 [9.1M]
┃ ┣━━课时28 索引与切片-4.mp4 [35M]
┃ ┣━━课时29 索引与切片-5.mp4 [16.6M]
┃ ┣━━课时30 维度变换-1.mp4 [27.7M]
┃ ┣━━课时31 维度变换-2.mp4 [16.9M]
┃ ┣━━课时32 维度变换-3.mp4 [11.3M]
┃ ┣━━课时33 Broadcasting-1.mp4 [28.2M]
┃ ┣━━课时34 Broadcasting-2.mp4 [28.8M]
┃ ┣━━课时35 数学运算.mp4 [18.9M]
┃ ┣━━课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4 [13.4M]
┃ ┣━━课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4 [14M]
┃ ┗━━课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4 [15.8M]
┣━━05.tensorflow 2高阶操作 [164M]
┃ ┣━━课时40 合并与分割.mp4 [18.4M]
┃ ┣━━课时41 数据统计.mp4 [20.3M]
┃ ┣━━课时42 张量排序-1.mp4 [11.7M]
┃ ┣━━课时43 张量排序-2.mp4 [38.4M]
┃ ┣━━课时44 填充与复制.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━课时45 张量限幅-1.mp4 [13.7M]
┃ ┣━━课时46 张量限幅-2.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━课时47 高阶操作-1.mp4 [13.2M]
┃ ┗━━课时48 高阶操作-2.mp4 [13.6M]
┣━━06 神经网络与全连接层 [176.5M]
┃ ┣━━课时49 数据加载-1.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━课时50 数据加载-2.mp4 [10.6M]
┃ ┣━━课时51 数据加载-3.mp4 [12M]
┃ ┣━━课时52 测试（张量）实战.mp4 [25.7M]
┃ ┣━━课时53 全连接层-1.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━课时54 全连接层-2.mp4 [16.5M]
┃ ┣━━课时55 输出方式.mp4 [16.5M]
┃ ┣━━课时56 误差计算-1.mp4 [13.5M]
┃ ┣━━课时57 误差计算-2.mp4 [13M]
┃ ┗━━课时58 误差计算-3.mp4 [40.7M]
┣━━07 随机梯度下降 [439.2M]
┃ ┣━━课时59 梯度下降-简介-1.mp4 [25.4M]
┃ ┣━━课时60 梯度下降-简介-2.mp4 [14.4M]
┃ ┣━━课时61 常见函数的梯度.mp4 [93.4K]
┃ ┣━━课时62 激活函数及其梯度.mp4 [21.4M]
┃ ┣━━课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 [10.8M]
┃ ┣━━课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 [63.5M]
┃ ┣━━课时65 单输出感知机梯度.mp4 [51.9M]
┃ ┣━━课时66 多输出感知机梯度.mp4 [17.7M]
┃ ┣━━课时67 链式法则.mp4 [18.3M]
┃ ┣━━课时68 反向传播算法-1.mp4 [14.1M]
┃ ┣━━课时69 反向传播算法-2.mp4 [14.1M]
┃ ┣━━课时70 函数优化实战.mp4 [39M]
┃ ┣━━课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4 [32.4M]
┃ ┣━━课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4 [13.9M]
┃ ┣━━课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4 [26.5M]
┃ ┣━━课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 [15.5M]
┃ ┗━━课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 [60.2M]
┣━━08.Keras高层接口 [187.7M]
┃ ┣━━课时76 Keras高层API-1.mp4 [12.8M]
┃ ┣━━课时77 Keras高层API-2.mp4 [29.8M]
┃ ┣━━课时78 Keras高层API-3.mp4 [28.3M]
┃ ┣━━课时79 自定义层或网络-1.mp4 [11.9M]
┃ ┣━━课时80 自定义层或网络-2.mp4 [15.1M]
┃ ┣━━课时81 模型保存与加载.mp4 [17.1M]
┃ ┣━━课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 [13.6M]
┃ ┣━━课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4 [36.2M]
┃ ┗━━课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4 [22.9M]
┣━━09.过拟合 [277.3M]
┃ ┣━━课时 89 动量与学习率.mp4 [48.3M]
┃ ┣━━课时85 过拟合与欠拟合.mp4 [58.6M]
┃ ┣━━课时86 交叉验证-1.mp4 [28.2M]
┃ ┣━━课时87 交叉验证-2.mp4 [43.3M]
┃ ┣━━课时88 Regularization.mp4 [41.1M]
┃ ┗━━课时90 Early stopping，Dropout.mp4 [57.8M]
┣━━10.卷积神经网络 [534.7M]
┃ ┣━━课时101 BatchNorm [93.8M]
┃ ┃ ┣━━batchnorm.mp4 [46.3M]
┃ ┃ ┗━━batchnorm2 .mp4 [47.4M]
┃ ┣━━课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 [45.2M]
┃ ┣━━课时102 ResNet, DenseNet – 1.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━课时103 ResNet, DenseNet – 2.mp4 [18.4M]
┃ ┣━━课时104 ResNet实战-1.mp4 [13.5M]
┃ ┣━━课时105 ResNet实战-2.mp4 [14.3M]
┃ ┣━━课时106 ResNet实战-3.mp4 [33.5M]
┃ ┣━━课时107 ResNet实战-4.mp4 [62.5M]
┃ ┣━━课时86 什么是卷积-1.mp4 [20.4M]
┃ ┣━━课时87 什么是卷积-2.mp4 [15M]
┃ ┣━━课时88 什么是卷积-3.mp4 [41.2M]
┃ ┣━━课时89 什么是卷积-4.mp4 [12.9M]
┃ ┣━━课时90 卷积神经网络-1.mp4 [17M]
┃ ┣━━课时91 卷积神经网络-2.mp4 [16M]
┃ ┣━━课时92 卷积神经网络-3.mp4 [15.3M]
┃ ┣━━课时93 卷积神经网络-4.mp4 [15.3M]
┃ ┣━━课时94 池化与采样.mp4 [10.8M]
┃ ┣━━课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4 [13.4M]
┃ ┣━━课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 [13.9M]
┃ ┣━━课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 [10.6M]
┃ ┗━━课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 [20M]
┣━━11.循环神经网络RNN [381.9M]
┃ ┣━━课时108 序列表示方法-1.mp4 [15.6M]
┃ ┣━━课时109 序列表示方法-2.mp4 [17.2M]
┃ ┣━━课时110 循环神经网络层-1.mp4 [13.9M]
┃ ┣━━课时111 循环神经网络层-2.mp4 [32.4M]
┃ ┣━━课时112 RNNCell使用-1.mp4 [14.8M]
┃ ┣━━课时113 RNNCell使用-2.mp4 [11.7M]
┃ ┣━━课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 [13.6M]
┃ ┣━━课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 [14M]
┃ ┣━━课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4 [13M]
┃ ┣━━课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 [14.1M]
┃ ┣━━梯度弥散与梯度爆炸.mp4 [64.7M]
┃ ┣━━GRU原理与实战.mp4 [44.5M]
┃ ┣━━lstm-1.mp4 [33.9M]
┃ ┣━━lstm-2.mp4 [28.8M]
┃ ┗━━LSTM实战.mp4 [49.6M]
┣━━12.自编码器Auto-Encoders [254.5M]
┃ ┣━━课时119 无监督学习.mp4 [14.1M]
┃ ┣━━课时120 Auto-Encoders原理.mp4 [45M]
┃ ┣━━课时121 Auto-Encoders变种.mp4 [13.9M]
┃ ┣━━课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4 [12.6M]
┃ ┣━━课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━课时124 Reparameterization Trick.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4 [19.2M]
┃ ┣━━课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4 [12.6M]
┃ ┣━━课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4 [12.5M]
┃ ┣━━课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━课时129 VAE实战-创建网络.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4 [47.8M]
┃ ┗━━课时131 VAE实战-训练与测试.mp4 [20.5M]
┣━━13.对抗生成网络GAN [566.4M]
┃ ┣━━课时132 数据的分布.mp4 [12.4M]
┃ ┣━━课时133 画家的成长历程.mp4 [85.5M]
┃ ┣━━课时134 GAN原理.mp4 [18.1M]
┃ ┣━━课时135 纳什均衡-D.mp4 [68.6M]
┃ ┣━━课时136 纳什均衡-G.mp4 [34.6M]
┃ ┣━━课时137 JS散度的缺陷.mp4 [34.5M]
┃ ┣━━课时138 EM距离.mp4 [47.5M]
┃ ┣━━课时139 WGAN-GP原理.mp4 [124.7M]
┃ ┣━━课时140 GAN实战-.mp4 [17.3M]
┃ ┣━━课时141 GAN实战-2.mp4 [27.2M]
┃ ┣━━课时142 GAN实战-3.mp4 [15.1M]
┃ ┣━━课时143 GAN实战-4.mp4 [16.1M]
┃ ┣━━课时144 GAN实战-5.mp4 [12.9M]
┃ ┣━━课时145 GAN实战-6.mp4 [14.3M]
┃ ┣━━课时146 WGAN实战-1.mp4 [17M]
┃ ┗━━课时147 WGAN实战-2.mp4 [20.7M]
┣━━14.【选看】人工智能发展简史 [321.4M]
┃ ┣━━课时148 生物神经元结构.mp4 [5.9M]
┃ ┣━━课时149 感知机的提出.mp4 [13.6M]
┃ ┣━━课时150 BP神经网络.mp4 [68.1M]
┃ ┣━━课时151 CNN和LSTM的发明.mp4 [65.6M]
┃ ┣━━课时152 人工智能低谷.mp4 [59.4M]
┃ ┣━━课时153 深度学习的诞生.mp4 [14.6M]
┃ ┗━━课时154 深度学习的爆发.mp4 [94.1M]
┣━━15.【选看】Numpy实战BP神经网络 [154M]
┃ ┣━━课时155 权值的表示.mp4 [36M]
┃ ┣━━课时156 多层感知机的实现.mp4 [14M]
┃ ┣━━课时157 BP神经网络前向传播.mp4 [14.6M]
┃ ┣━━课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4 [14.5M]
┃ ┣━━课时159 BP神经网络反向传播-.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━课时161 多层感知机的训练.mp4 [16M]
┃ ┣━━课时162 多层感知机的测试.mp4 [19.2M]
┃ ┗━━课时163 实战小结.mp4 [12.2M]
┣━━电子书 [30M]
┃ ┣━━花书-深度学习-Eng.pdf [15.8M]
┃ ┗━━花书-中文版.pdf [14.2M]
┣━━课程安装软件-Ubuntu 18.04 [2.9G]
┃ ┣━━Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh [654.1M]
┃ ┣━━cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb [1.5G]
┃ ┣━━cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz [412.8M]
┃ ┗━━pycharm-community-2019.1.1.tar.gz [317.1M]
┣━━课程安装软件-Win10 [3.1G]
┃ ┣━━Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe [661.7M]
┃ ┣━━cuda_10.0.130_411.31_win10.exe [2G]
┃ ┣━━cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip [213.8M]
┃ ┗━━pycharm-community-2019.1.1.exe [231.8M]
┗━━TensorFlow-2.x-Tutorials-master.7z [357.6M]
资源下载
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