Udemy線上課程 Python深度學習與Tensorflow2實戰（2020新版）(含教材) 講師:唐宇迪 唐 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版) Udemy線上課程Python深度學習與Tensorflow2實戰（2020新版）(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版) 內容說明: 課程主要包括兩大模塊（原理和實戰），首先會通俗講解深度學習中各大經典網絡架構並基於tensorflow2版本進行實例演示，詳解網絡模型訓練方法與策略。 項目實戰全部基於真實數據集與實際任務進行展開，零基礎入門深度學習與TF框架並進行進階提升！ 課程內容: 01tensorflow安裝與簡介 001課程簡介.mp4 002Tensorflow2版本簡介與心得.mp4 003Tensorflow2版本安裝方法.mp4 004tf基礎操作展示.mp4 005課程數據代碼下載（谷歌網盤）.html 02神經網絡原理解讀與整體架構 006深度學習要解決的問題.mp4 007深度學習應用領域.mp4 008計算機視覺任務.mp4 009視覺任務中遇到的問題.mp4 010得分函數.mp4 011損失函數的作用.mp4 012前向傳播整體流程.mp4 013返向傳播計算方法.mp4 014神經網絡整體架構.mp4 015神經網絡架構細節.mp4 016神經元個數對結果的影響.mp4 017正則化與激活函數.mp4 018神經網絡過擬合解決方法.mp4 03搭建神經網絡進行分類與回歸任務 019任務目標與數據集簡介.mp4 020建模流程與API文檔.mp4 021網絡模型訓練.mp4 022模型超參數調節與預測結果展示.mp4 023分類模型構建.mp4 024tf.data模塊解讀.mp4 025模型保存與讀取實例.mp4 04卷積神經網絡原理與參數解讀 026卷積神經網絡應用領域.mp4 027卷積的作用.mp4 028卷積特征值計算方法.mp4 029得到特征圖表示.mp4 030步長與卷積核大小對結果的影響.mp4 031邊緣填充方法.mp4 032特征圖尺寸計算與參數共享.mp4 033池化層的作用.mp4 034整體網絡架構.mp4 035VGG網絡架構.mp4 036殘差網絡Resnet.mp4 037感受野的作用.mp4 05貓狗識別實戰 038貓狗識別任務與數據簡介.mp4 039卷積網絡涉及參數解讀.mp4 040網絡架構配置.mp4 041卷積模型訓練與識別效果展示.mp4 06圖像數據增強實例 042數據增強概述.mp4 043圖像數據變換.mp4 044貓狗識別任務數據增強實例.mp4 07訓練策略-遷移學習實戰 045遷移學習的目標.mp4 046遷移學習策略.mp4 047Resnet原理.mp4 048加載訓練好的經典網絡模型.mp4 049Callback模塊與遷移學習實例.mp4 050tfrecords數據源制作方法.mp4 051圖像數據處理實例.mp4 08遞歸神經網絡與詞向量原理解讀 052RNN網絡架構解讀.mp4 053詞向量模型通俗解釋.mp4 054模型整體框架.mp4 055訓練數據構建.mp4 056CBOW與Skip-gram模型.mp4 057負采樣方案.mp4 09基于TensorFlow實現word2vec 058任務流程解讀.mp4 059模型定義參數設置.mp4 060文本詞預處理操作.mp4 061訓練batch數據制作.mp4 062損失函數定義與訓練結果展示.mp4 10基于RNN模型進行文本分類任務 063任務目標與數據介紹.mp4 064RNN模型輸入數據維度解讀.mp4 065數據映射表制作.mp4 066embedding層向量制作.mp4 067數據生成器構造.mp4 068雙向RNN模型定義.mp4 069自定義網絡模型架構.mp4 070訓練策略指定.mp4 071訓練文本分類模型.mp4 11將CNN網絡應用于文本分類實戰 072CNN應用于文本任務原理解析.mp4 073整體流程解讀.mp4 074網絡架構設計與訓練.mp4 12時間序列預測 075任務目標與數據源.mp4 076構建時間序列數據.mp4 077訓練時間序列數據預測結果.mp4 078多特征預測結果.mp4 079序列結果預測.mp4 13自然語言處理通用框架BERT原理解讀 080BERT任務目標概述.mp4 081傳統解決方案遇到的問題.mp4 082注意力機制的作用.mp4 083self-attention計算方法.mp4 084特征分配與softmax機制.mp4 085Multi-head的作用.mp4 087transformer整體架構梳理.mp4 088BERT模型訓練方法.mp4 089訓練實例.mp4 14谷歌開源項目BERT源碼解讀與應用實例 090BERT開源項目簡介.mp4 091項目參數配置.mp4 092數據讀取模塊.mp4 093數據預處理模塊.mp4 094tfrecord制作.mp4 095Embedding層的作用.mp4 096加入額外編碼特征.mp4 097加入位置編碼特征.mp4 098mask機制.mp4 099構建QKV矩陣.mp4 100完成Transformer模塊構建.mp4 101訓練BERT模型.mp4 15對抗生成網絡實戰 102對抗生成網絡通俗解釋.mp4 103GAN網絡組成.mp4 104DCGAN網絡架構與流程解讀.mp4 105DCGAN網絡架構設計.mp4 106損失函數定義與訓練.mp4 16基于CycleGan開源項目實戰圖像合成 107基于CycleGan開源項目實戰圖像合成.mp4 108CycleGan整體網絡架構.mp4 109PatchGan判別網絡原理.mp4 110數據與環境配置（TF版）.mp4 111生成與判別器損失函數定義.mp4 112整體損失模塊解讀.mp4 113Cycle開源項目簡介（推薦開源項目）.mp4 114數據讀取與預處理操作.mp4 115生成網絡模塊構造.mp4 116判別網絡模塊構造.mp4 117損失函數：identity_loss計算方法.mp4 118生成與判別損失函數指定.mp4 119額外補充：VISDOM可視化配置.mp4 17經典網絡架構Resnet實戰 120Resnet論文解讀.mp4 121Resnet網絡架構解讀.mp4 122項目結構概述.mp4 123數據集處理方法.mp4 124訓練數據構建.mp4 125網絡架構層次解讀.mp4 126前向傳播配置.mp4 127訓練resnet模型.mp4 相關商品:Udemy線上課程機器學習-資料採擷競賽優勝解決方案實戰講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)Udemy線上課程深度學習-物體檢測-YOLO實戰系列(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)Udemy線上課程強化學習實戰系列(PyTorch版)(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)Udemy線上課程深度學習-語音辨識實戰（基於PyTorch）(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)Udemy線上課程深度學習模型部署與剪枝優化實例(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)