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浙江大学 深度学习应用开发-TensorFlow实践

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发表于 2020-5-14 11:07:45 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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浙江大学 深度学习应用开发-TensorFlow实践
【目录】
{01}--课程导学
编辑--开篇语
  [1.1.1]--开篇语.mp4
  
└{2}--课程安排
    (1.2.1)--本节讲义.pdf
    [1.2.1]--课程安排.mp4
   
{02}--第一讲人工智能导论
编辑--人工智能未来已来?
  (2.1.1)--本节讲义.pdf
  [2.1.1]--感受人工智能的到来人机博弈.mp4
  [2.1.2]--感受人工智能的到来探索宇宙.mp4
  [2.1.3]--感受人工智能的到来人机对话.mp4
  [2.1.4]--感受人工智能的到来计算机视觉.mp4
  
{2}--人工智能未来已来!
  (2.2.1)--人工智能伦理:以负责任的方式开发AI技术.pdf
  (2.2.2)--本节讲义.pdf
  [2.2.1]--感受人工智能的到来计算机创作.mp4
  [2.2.2]--感受人工智能的到来智能医疗.mp4
  [2.2.3]--感受人工智能的到来机器人.mp4
  [2.2.4]--扩展材料波士顿动力机器人DemoShow.mp4
  
└{3}--人工智能发展史跌宕起伏的60+年
    (2.3.1)--本节讲义.pdf
    [2.3.1]--跌宕起伏的60+年.mp4
    [2.3.2]--三次浪潮.mp4
   
{03}--第二讲深度学习简介及开发环境搭建
编辑--人工智能、机器学习与深度学习
  (3.1.1)--本节讲义.pdf
  [3.1.1]--人工智能、机器学习与深度学习的关系.mp4
  [3.1.2]--机器学习分类与算法简介.mp4
  [3.1.3]--神经网络与深度学习.mp4
  
{2}--深度神经网路与深度学习框架
  (3.2.1)--本节讲义.pdf
  [3.2.1]--深度神经网络.mp4
  [3.2.2]--深度学习框架.mp4
  
└{3}--Anaconda和TensorFlow开发环境搭建
    (3.3.1)--TensorFlow2.0版本的安装.pdf
    (3.3.2)--本节讲义.pdf
    [3.3.1]--Anaconda下载.mp4
    [3.3.2]--Anaconda和TensorFlow安装.mp4
   
{04}--第三讲(根据基础选修)工欲善其事必先利其器:简明Python基础
编辑--引言、输出语句Print、变量、数据类型和基本运算
  (4.1.1)--本节讲义.pdf
  [4.1.1]--引言.mp4
  [4.1.2]--输出语句print.mp4
  [4.1.3]--变量与数据类型.mp4
  [4.1.4]--数值型变量.mp4
  [4.1.5]--注释.mp4
  [4.1.6]--算术运算.mp4
  [4.1.7]--关系运算.mp4
  [4.1.8]--赋值运算.mp4
  [4.1.9]--逻辑运算.mp4
  
{2}--字符串、列表、元组、集合、字典、格式化输出和类型转换
  (4.2.1)--本节讲义.pdf
  [4.2.1]--字符串.mp4
  [4.2.2]--列表.mp4
  [4.2.3]--元组.mp4
  [4.2.4]--集合.mp4
  [4.2.5]--字典.mp4
  [4.2.6]--格式化输出.mp4
  [4.2.7]--类型转换.mp4
  
└{3}--程序结构与控制语句
    (4.3.1)--本节讲义.pdf
    [4.3.10]--函数.mp4
    [4.3.11]--全局变量和局部变量.mp4
    [4.3.12]--类.mp4
    [4.3.13]--文件.mp4
    [4.3.14]--异常.mp4
    [4.3.15]--导入外部库.mp4
    [4.3.16]--获取帮助信息.mp4
    [4.3.1]--Python的行.mp4
    [4.3.2]--条件语句.mp4
    [4.3.3]--while循环语句.mp4
    [4.3.4]--for循环语句.mp4
    [4.3.5]--列表推导式.mp4
    [4.3.6]--多重循环.mp4
    [4.3.7]--break语句.mp4
    [4.3.8]--continue语句.mp4
    [4.3.9]--pass语句.mp4
   
{05}--第四讲磨刀不误砍柴工:TensorFlow编程基础
编辑--TensorFlow的基础概念
  (5.1.1)--本节讲义.pdf
  [5.1.1]--还是先从HelloWorld讲起.mp4
  [5.1.2]--TensorFlow的计算模型:计算图.mp4
  [5.1.3]--张量.mp4
  [5.1.4]--操作.mp4
  
{2}--TensorFlow的基本运算
  (5.2.1)--本节讲义.pdf
  [5.2.1]--会话.mp4
  [5.2.2]--常量和变量.mp4
  [5.2.3]--变量的赋值.mp4
  [5.2.4]--占位符、Feed数据填充和Fetch数据获取.mp4
  
└{3}--TensorBoard可视化初步
    (5.3.1)--本节讲义.pdf
    [5.3.1]--TensorBoard可视化初步-计算图.mp4
   
{06}--第五讲单变量线性回归:TesnsorFlow实战
编辑--监督式机器学习的基本术语
  (6.1.1)--本节讲义.pdf
  [6.1.1]--样本、特征、标签与模型.mp4
  [6.1.2]--训练与损失.mp4
  [6.1.3]--模型训练与降低损失.mp4
  [6.1.4]--梯度下降法.mp4
  [6.1.5]--学习率与超参数.mp4
  
{2}--线性回归问题TensorFlow实战:初步
  (6.2.1)--本节讲义.pdf
  [6.2.1]--产生人工数据集.mp4
  [6.2.2]--利用matplotlib画图.mp4
  [6.2.3]--定义模型.mp4
  [6.2.4]--模型训练.mp4
  
└{3}--线性回归问题TensorFlow实战:进阶
    (6.3.1)--本节讲义.pdf
    [6.3.1]--模型训练详解.mp4
    [6.3.2]--利用模型预测.mp4
    [6.3.3]--显示损失Loss.mp4
   
{07}--第六讲多元线性回归:波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战
编辑--波士顿房价预测:数据与问题分析
  (7.1.1)--本节讲义.pdf
  [7.1.1]--波士顿房价问题描述与一元线性回归回顾.mp4
  [7.1.2]--数据文件读取.mp4
  [7.1.3]--准备建模.mp4
  
{2}--机器学习中的线性代数基础(根据基础选修)
  (7.2.1)--本节讲义.pdf
  [7.2.1]--线性代数中的数学对象.mp4
  [7.2.2]--矩阵与矩阵的基本运算.mp4
  [7.2.3]--矩阵与向量的乘法运算.mp4
  
{3}--第一个版本的模型构建
  (7.3.1)--本节讲义.pdf
  [7.3.1]--数据准备.mp4
  [7.3.2]--模型定义.mp4
  [7.3.3]--模型训练.mp4
  [7.3.4]--探究训练结果异常的原因:从梯度下降讲起.mp4
  
└{4}--后续版本的持续改进
    (7.4.1)--本节讲义.pdf
    [7.4.1]--版本2:特征数据归一化.mp4
    [7.4.2]--模型应用.mp4
    [7.4.3]--版本3:可视化训练过程中的损失值.mp4
    [7.4.4]--版本4:加上TensorBoard可视化代码.mp4
   
{08}--第七讲MNIST手写数字识别:分类应用入门
编辑--MNIST手写数字识别数据解读
  (8.1.1)--本节讲义.pdf
  [8.1.1]--数据集简介.mp4
  [8.1.2]--标签数据与独热编码.mp4
  [8.1.3]--数据集的划分.mp4
  [8.1.4]--数据的批量读取.mp4
  
└{2}--分类模型构建与训练
    (8.2.1)--本节讲义.pdf
    [8.2.1]--模型构建.mp4
    [8.2.2]--逻辑回归.mp4
    [8.2.3]--多元分类和Softmax.mp4
    [8.2.4]--模型构建与训练实践.mp4
    [8.2.5]--预测结果的可视化.mp4
   
{09}--第八讲MNIST手写数字识别进阶:多层神经网络与应用
编辑--单隐藏层神经网络构建与应用
  (9.1.1)--本节讲义.pdf
  [9.1.1]--从单神经元到全连接神经网络.mp4
  [9.1.2]--单隐藏层全连接神经网络实现.mp4
  [9.1.3]--单隐藏层全连接神经网络Jupyter实现.mp4
  [9.1.4]--模型应用.mp4
  
{2}--多层神经网络建模与模型的保存还原
  (9.2.1)--本节讲义.pdf
  [9.2.1]--2层神经网络的构建.mp4
  [9.2.2]--3层神经网络的构建.mp4
  [9.2.3]--模型重构.mp4
  [9.2.4]--保存模型.mp4
  [9.2.5]--还原模型.mp4
  
└{3}--TensorBoard进阶与TensorFlow游乐场
    (9.3.1)--本节讲义.pdf
    [9.3.1]--TensorBoard进阶.mp4
    [9.3.2]--TensorFlow游乐场.mp4
   
{10}--第九讲图像识别问题:卷积神经网络与应用
编辑--从全连接神经网络到卷积神经网络:解决参数太多的问题
  (10.1.1)--本节讲义.pdf
  [10.1.1]--卷积神经网络的应用.mp4
  [10.1.2]--全连接神经网络的不足.mp4
  
{2}--卷积神经网络的基本结构
  (10.2.1)--本节讲义.pdf
  [10.2.1]--卷积神经网络总体结构.mp4
  [10.2.2]--卷积.mp4
  [10.2.3]--池化.mp4
  
{3}--TensorFlow对卷积神经网络的支持
  (10.3.1)--本节讲义.pdf
  [10.3.1]--TensorFlow中卷积神经网络相关函数.mp4
  
└{4}--CIFAR-10图像分类案例的TensorFlow卷积神经网络实
    (10.4.1)--本节讲义.pdf
    [10.4.1]--案例简介.mp4
    [10.4.2]--CIFAR10数据预处理.mp4
    [10.4.3]--建立卷积神经网络分类模型.mp4
    [10.4.4]--训练模型.mp4
    [10.4.5]--评估模型及预测.mp4
   
{11}--第十讲DeepDream:理解深度神经网络结构及应用
编辑--DeepDream:计算机生成梦幻图像
  (11.1.1)--本节讲义.pdf
  [11.1.1]--DeepDream项目简介.mp4
  
{2}--经典深度神经网络与数据增强
  (11.2.1)--本节讲义.pdf
  [11.2.1]--AlexNet与数据增强.mp4
  [11.2.2]--VGG、Inception、ResNet深度学习网络.mp4
  
{3}--Inception模型文件导入与卷积层分析
  (11.3.1)--本节讲义.pdf
  [11.3.1]--Inception模型图文件导入.mp4
  [11.3.2]--模型中各卷积层分析.mp4
  
└{4}--DeepDream图像生成
    (11.4.1)--本节讲义.pdf
    [11.4.1]--以背景图像为起点生成DeepDream图像.mp4
    [11.4.2]--生成原始DeepDream图像.mp4
    [11.4.3]--生成更加柔和的DeepDream图像.mp4
   
{12}--第十一讲猫狗大战:迁移学习及应用
编辑--猫狗大战案例介绍
  (12.1.1)--本节讲义.pdf
  [12.1.1]--猫狗大战案例介绍.mp4
  [12.1.2]--Dogsvs.Cats数据准备.mp4
  
{2}--基于VGG16的迁移学习
  (12.2.1)--本节讲义.pdf
  [12.2.1]--VGG16模型的TensorFlow实现.mp4
  [12.2.2]--微调VGG16.mp4
  
└{3}--猫狗大战案例实践
    (12.3.1)--本节讲义.pdf
    [12.3.1]--基于多线程的数据流输入.mp4
    [12.3.2]--模型训练及保存.mp4
    [12.3.3]--预测.mp4
   
{13}--第十二讲泰坦尼克号旅客生存预测:Keras应用实践
编辑--泰坦尼克号旅客生存预测案例分析与数据处理
  (13.1.1)--本节讲义.pdf
  [13.1.1]--TensorFlow的高阶API:Keras应用实践简介.mp4
  [13.1.2]--泰坦尼克号旅客数据获取.mp4
  [13.1.3]--不完备数据的进一步处理.mp4
  [13.1.4]--数据处理Jupyter实践.mp4
  
{2}--Keras建模与应用
  (13.2.1)--TensorFlow1.10版本Anaconda环境下安装(自带.pdf
  (13.2.2)--TesnorFlow2.0版本在Anaconda环境下的安装.pdf
  (13.2.3)--本节讲义.pdf
  [13.2.1]--Keras模型定义.mp4
  [13.2.2]--Keras模型设置与训练.mp4
  [13.2.3]--Keras模型的评估与应用.mp4
  
└{3}--Keras模型训练过程中数据存储与模型恢复
    (13.3.1)--本节讲义.pdf
    [13.3.1]--Keras模型训练的日志和模型存储.mp4
    [13.3.2]--Keras模型的恢复与TensorBoard查看.mp4
   
{14}--第十七讲(终章)课程大作业
编辑--课程大作业
  (14.1.1)--本节讲义.pdf
  [14.1.1]--课程大作业.mp4
  
└{2}--往期学员作品展示
    (14.2.1)--基于QuickDraw的手写涂鸦识别PPT.pdf
    (14.2.2)--基于GAN的人脸生成PPT.pdf
    (14.2.3)--动漫人物头像生成PPT.pdf
    (14.2.4)--基于CNN与DQN的Flappybird强化学习PPT.pdf
    (14.2.5)--交通标志识别PPT.pdf
    [14.2.1]--基于QuickDraw的手写涂鸦识别讲解视频.mp4
    [14.2.2]--基于GAN的人脸生成讲解视频.mp4
    [14.2.3]--动漫人物头像生成讲解视频.mp4
    [14.2.4]--基于CNN与DQN的Flappybird强化学习展示视频.mp4
    [14.2.5]--交通标志识别讲解视频.mp4
   
{15}--第十三讲电影评论情感分析:自然语言处理应用实践
编辑--电影评论情感分析案例与IMDB数据集
  (15.1.1)--本节讲义.pdf
  [15.1.1]--电影评论情感分析案例与IMDB数据集.mp4
  
{2}--自然语言处理基础
  (15.2.1)--本节讲义.pdf
  [15.2.1]--分词.mp4
  [15.2.2]--结巴分词实践.mp4
  [15.2.3]--词的数字化表示方法与词嵌入.mp4
  
{3}--电影评论情感分析数据处理及建模
  (15.3.1)--本节讲义.pdf
  [15.3.1]--IMDB案例数据集的下载和解压.mp4
  [15.3.2]--IMDB案例数据读取.mp4
  [15.3.3]--IMDB案例数据处理.mp4
  [15.3.4]--模型构建与应用.mp4
  
└{4}--循环神经网络及其应用
    (15.4.1)--本节讲义.pdf
    [15.4.1]--循环神经网络RNN.mp4
    [15.4.2]--长短时记忆网络LSTM.mp4
    [15.4.3]--基于LSTM的模型构建.mp4
   
{16}--第十四讲(高阶选修)生成式对抗网络原理及Tensorflow实现
编辑--生成式对抗网络(GAN)的简介
  (16.1.1)--本节讲义.pdf
  [16.1.1]--GAN的应用.mp4
  [16.1.2]--GAN的原理.mp4
  
{2}--利用GAN生成Fashion-MNIST图像
  (16.2.1)--本节讲义.pdf
  [16.2.1]--实践项目1:利用GAN生成fashion-mnist图像.mp4
  
└{3}--利用CGAN生成Fashion-MNIST图像
    (16.3.1)--本节讲义.pdf
    [16.3.1]--案例实践2:利用CGAN生成fashion-mnist图像.mp4
   
{17}--第十五讲(高阶选修)鸢尾花品种识别:TensorFlow.js应
编辑--TensorFlow.js介绍和第一个web程序
  (17.1.1)--本节讲义.pdf
  [17.1.1]--TensorFlow.js介绍和web程序搭建.mp4
  
{2}--IDE和第一个TensorFlow.js程序
  (17.2.1)--本节讲义.pdf
  [17.2.1]--WebStorm介绍和第一个TensorFlow.js程序.mp4
  
{3}--TensorFlow.js的核心概念和API介绍
  (17.3.1)--本节讲义.pdf
  [17.3.1]--核心概念和API接口.mp4
  
└{4}--鸢尾花分类案例构建
    (17.4.1)--本节讲义.pdf
    [17.4.1]--案例分享.mp4
   
└{18}--第十六讲(高阶选修)花卉识别App:TensorFlowLite
  编辑--TensorFlowLite介绍和优势特点
    (18.1.1)--本节讲义.pdf
    [18.1.1]--TensorFlowLite简介.mp4
   
  {2}--花卉识别:TFLite模型重训练和模型转换
    (18.2.1)--本节讲义.pdf
    [18.2.1]--TFLite模型重训练和模型转换.mp4
   
  └{3}--花卉识别:安卓App运行TFLite
    (18.3.1)--本节讲义.pdf
    [18.3.1]--花卉识别:安卓App运行TFLite.mp4
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