• 投稿

【TensorFlow完整版】5天顶级大学教授带你从TensorFlow入门到实战！草履虫都能学会的深度学习框架教程—人工智能/anaconda安装

899
10
2022-10-12 17:36:15
12
9
45
6
白嫖配套资料+60G入门到进阶AI资源包（经典论文/书籍/项目课程/学习路线大纲）+带论文/学习/就业/竞赛指导+大牛技术问题答疑 加我威：gupao199 限制加不上可加小号：gupao110 内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP等 适用人群 ①准备毕业论文的学生 ②准备跳槽，正在找工作的AI算法工程师等 ③自学和准备转行到AI领域的人 ④想巩固AI核心知识，查漏补缺的人
程序员
人工智能
计算机
神经网络
GAN
机器学习
深度学习
梯度下降
卷积神经网络
TensorFlow
CV前沿与深度学习 发消息
AI交叉学科、SCI、CCF-ABC、期刊会议、本硕博、在职论文指导、Kaggle带队拿牌咨询等可私
视频选集
（110/173）
1. 【01.深度学习初见】课时1 深度学习框架介绍-1
10:29
2. 课时2 深度学习框架介绍-2
09:57
3. 课时3 开发环境安装-1
10:23
4. 课时4 开发环境安装-2
11:58
5. 【02.选看】开发环境全程实录 课时5 win10平台实录-1
29:52
6. 课时6 win10平台实录-2
23:28
7. 课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装
10:16
8. 课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装
10:01
9. 课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装
14:49
10. 课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装
05:46
11. 【03.回归问题】课时11 线性回归-1
08:04
12. 课时12 线性回归-2
10:42
13. 课时13 回归问题实战-1
07:35
14. 课时14 回归问题实战-2
11:06
15. 课时15 手写数字问题-1
11:33
16. 课时16 手写数字问题-2
09:19
17. 课时17 手写数字问题-3
10:12
18. 课时18 手写数字问题初体验-1
09:13
19. 课时19 手写数字问题初体验-2
07:59
20. 【04.基础操作】20 tensorflow数据类型-1
12:03
21. 课时21 tensorflow数据类型-2
11:48
22. 课时22 创建Tensor-1
10:42
23. 课时23 创建Tensor-2
09:55
24. 课时24 创建Tensor-3
07:13
25. 课时25 索引与切片-1
10:39
26. 课时26 索引与切片-2
11:19
27. 课时27 索引与切片-3
06:43
28. 课时28 索引与切片-4
13:18
29. 课时29 索引与切片-5
12:30
30. 课时30 维度变换-1
11:52
31. 课时31 维度变换-2
12:12
32. 课时32 维度变换-3
08:20
33. 课时33 Broadcasting-1
11:27
34. 课时34 Broadcasting-2
10:56
35. 课时35 数学运算
13:27
36. 课时36 前向传播（张量）-实战-1
10:04
37. 课时37 前向传播（张量）-实战-2
10:34
38. 课时38 前向传播（张量）-实战-3
10:11
39. 课时39 前向传播（张量）-实战-4
10:23
40. 【05.高阶操作】40 合并与分割
13:01
41. 课时41 数据统计
14:30
42. 课时42 张量排序-1
08:43
43. 课时43 张量排序-2
12:41
44. 课时44 填充与复制
13:05
45. 课时45 张量限幅-1
10:12
46. 课时46 张量限幅-2
10:50
47. 课时47 高阶操作-1
10:06
48. 课时48 高阶操作-2
09:32
49. 【06.神经网络与全连接层】课时49 数据加载-1
10:02
50. 课时50 数据加载-2
07:39
51. 课时51 数据加载-3
09:13
52. 课时52 测试（张量）实战
15:37
53. 课时53 全连接层-1
10:40
54. 课时54 全连接层-2
11:00
55. 课时55 输出方式
12:44
56. 课时56 误差计算-1
10:08
57. 课时57 误差计算-2
10:21
58. 课时58 误差计算-3
11:50
59. 【07 随机梯度下降】课时59 梯度下降-简介-1
07:42
60. 课时60 梯度下降-简介-2
09:32
61. 课时61 常见函数的梯度
00:08
62. 课时62 激活函数及其梯度
15:34
63. 课时63 损失函数及其梯度-1
08:14
64. 课时64 损失函数及其梯度-2
12:33
65. 课时65 单输出感知机梯度
12:48
66. 课时66 多输出感知机梯度
13:16
67. 课时67 链式法则
12:58
68. 课时68 反向传播算法-1
10:11
69. 课时69 反向传播算法-2
09:55
70. 课时70 函数优化实战
08:33
71. 课时71 手写数字问题实战（层）-1
10:05
72. 课时72 手写数字问题实战（层）-2
10:35
73. 课时73 手写数字问题实战（层）-3
11:36
74. 课时74 TensorBoard可视化-1
10:05
75. 课时75 TensorBoard可视化-2
10:06
76. 【08.Keras高层接口】76 Keras高层API-1
08:57
77. 课时77 Keras高层API-2
08:03
78. 课时78 Keras高层API-3
08:12
79. 课时79 自定义层或网络-1
09:14
80. 课时80 自定义层或网络-2
09:58
81. 课时81 模型保存与加载
10:54
82. 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
10:05
83. 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2
10:03
84. 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
11:45
85. 【09.过拟合】课时85 过拟合与欠拟合
14:24
86. 课时86 交叉验证-1
10:26
87. 课时87 交叉验证-2
13:23
88. 课时87 Regularization
12:55
89. 课时88 动量与学习率
14:08
90. 课时89 Early stopping，Dropout
14:54
91. 【10.卷积神经网络】 什么是卷积-1
10:05
92. 092 什么是卷积-2
10:03
93. 093 什么是卷积-3
09:05
94. 094 什么是卷积-4
07:04
95. 课时90 卷积神经网络-1
10:38
96. 课时91 卷积神经网络-2
10:32
97. 课时92 卷积神经网络-3
09:23
98. 课时93 卷积神经网络-4
11:18
99. 课时94 池化与采样
07:23
100. 课时95 CIFAR100与VGG13实战-1
10:15
101. 课时96 CIFAR100与VGG13实战-2
09:56
102. 课时97 CIFAR100与VGG13实战-3
10:13
103. 课时98 CIFAR100与VGG13实战-4
07:11
104. 课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1
10:16
105. 课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
08:58
106. 课时101 batchnorm
13:28
107. 107 batchnorm2
12:32
108. 课时102 ResNet, DenseNet - 1
12:04
109. 课时103 ResNet, DenseNet - 2
12:34
110. 课时104 ResNet实战-1
10:22
111. 课时105 ResNet实战-2
10:07
112. 课时106 ResNet实战-3
10:20
113. 课时107 ResNet实战-4
11:50
114. 【11.循环神经网络RNN】 GRU原理与实战
13:51
115. 课时108 序列表示方法-1
11:46
116. 课时109 序列表示方法-2
12:28
117. 课时110 循环神经网络层-1
10:50
118. 课时111 循环神经网络层-2
12:17
119. 课时112 RNNCell使用-1
10:21
120. 课时113 RNNCell使用-2
08:49
121. 课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
10:42
122. 课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell
10:31
123. 课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练
09:43
124. 课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel
09:54
125. 125 - lstm-1
13:11
126. 126 - lstm-2
06:49
127. 127 - LSTM实战
11:51
128. 课时118 梯度弥散与梯度爆炸
13:38
129. 【12.Auto-Encoders】课时119 无监督学习
10:09
130. 课时120 Auto-Encoders原理
10:15
131. 课时121 Auto-Encoders变种
10:18
132. 课时122 Adversarial Auto-Encoders
10:12
133. 课时123 Variational Auto-Encoders引入
10:02
134. 课时124 Reparameterization Trick
10:41
135. 课时125 Variational Auto-Encoders原理
11:02
136. 课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器
09:25
137. 课时127 Auto-Encoders实战-训练
09:22
138. 课时128 Auto-Encoders实战-测试
09:22
139. 课时129 VAE实战-创建网络
09:27
140. 课时130 VAE实战-KL Divergence计算
12:42
141. 课时131 VAE实战-训练与测试
11:46
142. 课时132 数据的分布
09:00
143. 课时133 画家的成长历程
13:05
144. 课时134 GAN原理
10:03
145. 课时135 纳什均衡-D
09:58
146. 课时136 纳什均衡-G
13:43
147. 课时137 JS散度的缺陷
16:37
148. 课时138 EM距离
09:58
149. 课时139 WGAN-GP原理
16:23
150. 课时140 GAN实战-1
10:21
151. 课时141 GAN实战-2
10:00
152. 课时142 GAN实战-3
10:11
153. 课时143 GAN实战-4
11:01
154. 课时144 GAN实战-5
08:34
155. 课时145 GAN实战-6
07:44
156. 课时146 WGAN实战-1
11:08
157. 课时147 WGAN实战-2
09:46
158. 课时148 生物神经元结构
04:07
159. 课时149 感知机的提出
10:08
160. 课时150 BP神经网络
10:08
161. 课时151 CNN和LSTM的发明
10:20
162. 课时152 人工智能低谷
10:08
163. 课时153 深度学习的诞生
10:14
164. 课时154 深度学习的爆发
12:14
165. 课时155 权值的表示
10:06
166. 课时156 多层感知机的实现
10:19
167. 课时157 BP神经网络前向传播
10:07
168. 课时158 BP神经网络反向传播-1
10:11
169. 课时159 BP神经网络反向传播-2
10:07
170. 课时160 BP神经网络反向传播-3
10:19
171. 课时161 多层感知机的训练
10:25
172. 课时162 多层感知机的测试
12:07
173. 课时163 实战小结
07:14

翻遍全网终于找到的顶级教程【数字图像处理 matlab】不愧是天津理工大学的王牌数字图像处理课程！基于matlab的实现！—图像分割/深度学习/人工智能
CV前沿与深度学习
7966 37

【让你暑假就学会OpenCV项目-车道线检测】企业级项目手把手教你！有课件代码（自动驾驶/OpenCV入门/图像处理/边缘检测/人工智能）
CV前沿与深度学习
3.6万 156

我愿称李宏毅强化学习为天花板课程！简单易懂！清晰明了的 PPO算法强化学习入门教程！深度强化学习、人工智能、神经网络
CV前沿与深度学习
6.2万 167

毕设有救了！3小时我居然就学会了unet图像分割语义分割！新手狂喜的基于pytorch的深度学习图像分割课程（医学图像分割/deeplab分割）
CV前沿与深度学习
1.4万 70

16小时竟然就搞懂了【计算机视觉实战：智慧交通项目】不愧是清华博士，草履虫都能学会的多目标跟踪DeepSort+卡尔曼滤波+YOLOV3目标检测+车道线检测
CV前沿与深度学习
1.2万 37

药学人专属AI学习路线，零基础 4-6 个月就能入门！AIDD / 临床药学 / 药剂5个AI药学赛道怎么选？—AI科研就业/机器学习/深度学习/人工智能
CV前沿与深度学习
659 8

只需1小时教你搞定基于pytorch的气温预测模型实战，不愧是计算机博士，竟将神经网络实战分类与回归任务讲明白了！
CV前沿与深度学习
1.1万 114

超强毕设！YOLOV8+YOLOV9+deepsort多目标跟踪实战！车辆跟踪、人流跟踪、实例分割简单易懂！
CV前沿与深度学习
1.3万 66

【生成模型VAE】十分钟带你了解变分自编码器及搭建VQ-VAE模型（Pytorch代码）！简单易懂！—GAN/机器学习/监督学习
CV前沿与深度学习
5.8万 407

火到没朋友的《Python深度学习》经典书籍终于有视频了！油管大神台大教授谢承熹带你啃透人工智能专业知识（机器学习入门/深度学习入门/ Keras/神经网络）
CV前沿与深度学习
1.1万 96

【机器人VLA技术】半小时理解VLAvsLLMvsVLMvs端到端核心区别，视觉-语言-动作多模态大模型/具身智能入门/人工智能/智能驾驶
CV前沿与深度学习
2775 27

【一起啃书】终于让我找到了周志华《机器学习》西瓜书+李航《统计学习方法》教学视频了！冒死上传分享给大家！我和我的小伙伴都惊呆了！
CV前沿与深度学习
7084 40

【LLM前沿】6小时精讲四大多模态大模型CLIP BLIP VIT MLLM及对话机器人办公助手！绝对的通俗易懂的大模型应用教程！
CV前沿与深度学习
1.7万 63

【王树森】这是我见过最简单的图论和图算法教程！不愧是浙大博士，将图论算法讲的如此透彻！
CV前沿与深度学习
8802 90

【超级适合菜鸟】计算机视觉入门：从基础认知→应用→卷积神经网络→项目实战→Unet代码实现→transformer！深度学习入门/预训练模型微调
CV前沿与深度学习
390 12

收藏！硕博生入门具身智能全梳理：主流机器人产品介绍+感知层：视觉与传感器技术+决策层：AI算法与模型，具身智能机器人学习路线J4从入门到产业应用→J5进阶开发
CV前沿与深度学习
526 14

两分钟让你看懂ANN！浙大教授3小时将【人工神经网络ANN】讲明白了，比啃书更高效的机器学习教程！—感知器、人工智能
CV前沿与深度学习
8016 57

【关联规则Apriori算法】关联规则的置信度支持度和提升度怎么算？计算机博士带你吃透数据挖掘关联规则代码实现！机器学习算法
CV前沿与深度学习
1.3万 133

材料学AI专属完整学习路径！人工智能赋能材料信息学AI交叉赛道直接弯道超车，零基础 3 个月就能发 SCI—图神经网络/Pytorch
CV前沿与深度学习
261 17

扩散模型创新思路！结合频率感知暑假怎么写AI论文？博士带你2小时搞明白Diffusion模型原理+公式推导+论文—AI科研
CV前沿与深度学习
527 16
展开
心理学视角下的爱与亲密关系 | 有奖征稿
客服
顶部
赛事库 课堂 2021拜年纪