TensorFlow 2深度学习实战

 1. 为什么选择这门TensorFlow 2实战课程   
深度学习已成为人工智能领域的核心技术，而TensorFlow 2作为当前主流的框架，兼具易用性与高性能。本课程从开发环境配置到实战项目，系统覆盖了回归问题、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容，特别适合希望从零基础到项目实战的学习者。课程提供Windows和Ubuntu双平台环境配置指南，解决初学者最头疼的环境搭建问题。   

 2. 课程内容模块解析   
课程分为15个知识模块，循序渐进的教学设计确保学习效果：   

- 基础篇：Tensor数据类型、维度变换、数学运算等核心操作   

- 进阶篇：全连接层、反向传播算法、Keras高层API应用   

- 实战篇：手写数字识别、CIFAR100分类、ResNet实战等6大项目   

- 专题突破：包含对抗生成网络(GAN)、自编码器等前沿技术   

- 拓展知识：特别提供BP神经网络实现、人工智能发展史等选学内容   

 3. 三大特色实战项目详解   
项目驱动式学习是课程的最大亮点：   

1. 手写数字识别系统：通过MNIST数据集掌握图像处理基础流程   

2. VGG13网络实战：在CIFAR100数据集上实现复杂图像分类   

3. WGAN对抗生成网络：学习生成逼真图像的底层原理与实现   

每个项目都包含数据预处理、模型构建、训练优化、可视化分析完整闭环，培养工程化思维。   

 4. 适合哪些人群学习   
本课程经过精心设计，特别适合：   

- 希望转型AI开发的程序员   

- 需要系统掌握TensorFlow 2的研究人员   

- 对深度学习感兴趣的大学生   

- 准备面试机器学习岗位的求职者   

课程提供75节核心视频+12小时实战演练，配套电子书《深度学习》（中英文版）作为扩展阅读材料。   

 5. 课程带来的核心能力提升   
通过系统学习，你将掌握：   

✔ 熟练使用TensorFlow 2进行模型开发与调试   

✔ 理解CNN、RNN等网络结构的底层实现原理   

✔ 具备解决实际业务问题的端到端能力   

✔ 掌握模型优化技巧如Dropout、BatchNorm等   

✔ 能独立完成从数据预处理到模型部署的全流程   

深度学习不再是遥不可及的技术，本课程通过清晰的知识脉络和丰富的实战案例，带你跨越理论与实践之间的鸿沟。无论你是希望进入AI领域，还是需要提升现有技能水平，这都是一门不可多得的系统性教程。

资源目录列表：

├─深度学习与TensorFlow 2入门实战
│  ├─01.深度学习初见
│  │  ├─课时1 深度学习框架介绍-1.mp4
│  │  ├─课时2 深度学习框架介绍-2.mp4
│  │  ├─课时3 开发环境安装-1.mp4
│  │  ├─课时4 开发环境安装-2.mp4
│  ├─02.【选看】开发环境全程实录
│  │  ├─课时5 win10平台实录-1.mp4
│  │  ├─课时6 win10平台实录-2.mp4
│  │  ├─课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
│  │  ├─课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
│  │  ├─课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
│  │  ├─课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
│  ├─03.回归问题
│  │  ├─课时11 线性回归-1.mp4
│  │  ├─课时12 线性回归-2.mp4
│  │  ├─课时13 回归问题实战-1.mp4
│  │  ├─课时14 回归问题实战-2.mp4
│  │  ├─课时15 手写数字问题-1.mp4
│  │  ├─课时16 手写数字问题-2.mp4
│  │  ├─课时17 手写数字问题-3.mp4
│  │  ├─课时18 手写数字问题初体验-1.mp4
│  │  ├─课时19 手写数字问题初体验-2.mp4
│  ├─04.Tensorflow 2基础操作
│  │  ├─课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
│  │  ├─课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
│  │  ├─课时22 创建Tensor-1.mp4
│  │  ├─课时23 创建Tensor-2.mp4
│  │  ├─课时24 创建Tensor-3.mp4
│  │  ├─课时25 索引与切片-1.mp4
│  │  ├─课时26 索引与切片-2.mp4
│  │  ├─课时27 索引与切片-3.mp4
│  │  ├─课时28 索引与切片-4.mp4
│  │  ├─课时29 索引与切片-5.mp4
│  │  ├─课时30 维度变换-1.mp4
│  │  ├─课时31 维度变换-2.mp4
│  │  ├─课时32 维度变换-3.mp4
│  │  ├─课时33 Broadcasting-1.mp4
│  │  ├─课时34 Broadcasting-2.mp4
│  │  ├─课时35 数学运算.mp4
│  │  ├─课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
│  │  ├─课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
│  │  ├─课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
│  │  ├─课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
│  ├─05.tensorflow 2高阶操作
│  │  ├─课时40 合并与分割.mp4
│  │  ├─课时41 数据统计.mp4
│  │  ├─课时42 张量排序-1.mp4
│  │  ├─课时43 张量排序-2.mp4
│  │  ├─课时44 填充与复制.mp4
│  │  ├─课时45 张量限幅-1.mp4
│  │  ├─课时46 张量限幅-2.mp4
│  │  ├─课时47 高阶操作-1.mp4
│  │  ├─课时48 高阶操作-2.mp4
│  ├─06 神经网络与全连接层
│  │  ├─课时49 数据加载-1.mp4
│  │  ├─课时50 数据加载-2.mp4
│  │  ├─课时51 数据加载-3.mp4
│  │  ├─课时52 测试（张量）实战.mp4
│  │  ├─课时53 全连接层-1.mp4
│  │  ├─课时54 全连接层-2.mp4
│  │  ├─课时55 输出方式.mp4
│  │  ├─课时56 误差计算-1.mp4
│  │  ├─课时57 误差计算-2.mp4
│  │  ├─课时58 误差计算-3.mp4
│  ├─07 随机梯度下降
│  │  ├─课时59 梯度下降-简介-1.mp4
│  │  ├─课时60 梯度下降-简介-2.mp4
│  │  ├─课时61 常见函数的梯度.mp4
│  │  ├─课时62 激活函数及其梯度.mp4
│  │  ├─课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
│  │  ├─课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
│  │  ├─课时65 单输出感知机梯度.mp4
│  │  ├─课时66 多输出感知机梯度.mp4
│  │  ├─课时67 链式法则.mp4
│  │  ├─课时68 反向传播算法-1.mp4
│  │  ├─课时69 反向传播算法-2.mp4
│  │  ├─课时70 函数优化实战.mp4
│  │  ├─课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
│  │  ├─课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
│  │  ├─课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
│  │  ├─课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
│  │  ├─课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
│  ├─08.Keras高层接口
│  │  ├─课时76 Keras高层API-1.mp4
│  │  ├─课时77 Keras高层API-2.mp4
│  │  ├─课时78 Keras高层API-3.mp4
│  │  ├─课时79 自定义层或网络-1.mp4
│  │  ├─课时80 自定义层或网络-2.mp4
│  │  ├─课时81 模型保存与加载.mp4
│  │  ├─课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
│  │  ├─课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
│  │  ├─课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
│  ├─09.过拟合
│  │  ├─课时 89 动量与学习率.mp4
│  │  ├─课时85 过拟合与欠拟合.mp4
│  │  ├─课时86 交叉验证-1.mp4
│  │  ├─课时87 交叉验证-2.mp4
│  │  ├─课时88 Regularization.mp4
│  │  ├─课时90 Early stopping，Dropout.mp4
│  ├─10.卷积神经网络
│  │  ├─课时101 BatchNorm
│  │  │  ├─batchnorm.mp4
│  │  │  ├─batchnorm2 .mp4
│  │  ├─课时86 什么是卷积-1.mp4
│  │  ├─课时87 什么是卷积-2.mp4
│  │  ├─课时88 什么是卷积-3.mp4
│  │  ├─课时89 什么是卷积-4.mp4
│  │  ├─课时90 卷积神经网络-1.mp4
│  │  ├─课时91 卷积神经网络-2.mp4
│  │  ├─课时92 卷积神经网络-3.mp4
│  │  ├─课时93 卷积神经网络-4.mp4
│  │  ├─课时94 池化与采样.mp4
│  │  ├─课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
│  │  ├─课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
│  │  ├─课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
│  │  ├─课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│  │  ├─课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
│  │  ├─课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
│  │  ├─课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
│  │  ├─课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
│  │  ├─课时104 ResNet实战-1.mp4
│  │  ├─课时105 ResNet实战-2.mp4
│  │  ├─课时106 ResNet实战-3.mp4
│  │  ├─课时107 ResNet实战-4.mp4
│  ├─11.循环神经网络RNN
│  │  ├─GRU原理与实战.mp4
│  │  ├─课时108 序列表示方法-1.mp4
│  │  ├─课时109 序列表示方法-2.mp4
│  │  ├─课时110 循环神经网络层-1.mp4
│  │  ├─课时111 循环神经网络层-2.mp4
│  │  ├─课时112 RNNCell使用-1.mp4
│  │  ├─课时113 RNNCell使用-2.mp4
│  │  ├─课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
│  │  ├─课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
│  │  ├─课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
│  │  ├─课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
│  │  ├─lstm-1.mp4
│  │  ├─lstm-2.mp4
│  │  ├─LSTM实战.mp4
│  │  ├─梯度弥散与梯度爆炸.mp4
│  ├─12.自编码器Auto-Encoders
│  │  ├─课时119 无监督学习.mp4
│  │  ├─课时120 Auto-Encoders原理.mp4
│  │  ├─课时121 Auto-Encoders变种.mp4
│  │  ├─课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
│  │  ├─课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
│  │  ├─课时124 Reparameterization Trick.mp4
│  │  ├─课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
│  │  ├─课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
│  │  ├─课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
│  │  ├─课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
│  │  ├─课时129 VAE实战-创建网络.mp4
│  │  ├─课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
│  │  ├─课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
│  ├─13.对抗生成网络GAN
│  │  ├─课时132 数据的分布.mp4
│  │  ├─课时133 画家的成长历程.mp4
│  │  ├─课时134 GAN原理.mp4
│  │  ├─课时135 纳什均衡-D.mp4
│  │  ├─课时136 纳什均衡-G.mp4
│  │  ├─课时137 JS散度的缺陷.mp4
│  │  ├─课时138 EM距离.mp4
│  │  ├─课时139 WGAN-GP原理.mp4
│  │  ├─课时140 GAN实战-.mp4
│  │  ├─课时141 GAN实战-2.mp4
│  │  ├─课时142 GAN实战-3.mp4
│  │  ├─课时143 GAN实战-4.mp4
│  │  ├─课时144 GAN实战-5.mp4
│  │  ├─课时145 GAN实战-6.mp4
│  │  ├─课时146 WGAN实战-1.mp4
│  │  ├─课时147 WGAN实战-2.mp4
│  ├─14.【选看】人工智能发展简史
│  │  ├─课时148 生物神经元结构.mp4
│  │  ├─课时149 感知机的提出.mp4
│  │  ├─课时150 BP神经网络.mp4
│  │  ├─课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
│  │  ├─课时152 人工智能低谷.mp4
│  │  ├─课时153 深度学习的诞生.mp4
│  │  ├─课时154 深度学习的爆发.mp4
│  ├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
│  │  ├─课时155 权值的表示.mp4
│  │  ├─课时156 多层感知机的实现.mp4
│  │  ├─课时157 BP神经网络前向传播.mp4
│  │  ├─课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
│  │  ├─课时159 BP神经网络反向传播-.mp4
│  │  ├─课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
│  │  ├─课时161 多层感知机的训练.mp4
│  │  ├─课时162 多层感知机的测试.mp4
│  │  ├─课时163 实战小结.mp4
│  ├─电子书
│  │  ├─花书-深度学习-Eng.pdf
│  │  ├─花书-中文版.pdf