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[人工智能&深度学习] 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 视频下载

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  • TA的每日心情
    奋斗
    7 小时前
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2022-3-21 02:03:14 | 显示全部楼层 |阅读模式

    从基础原理深入到实践应用,玩转人工智能利器TensorFlow
    TensorFlow是一个人人都触手可及的完全开源的人工智能框架!本课为你系统讲解TensorFlow
    从基础原理深入到实践应用,能熟练运用实用技术,是你工作中应用人工智能的必修课!


    image.png

    课程目录:

    1-1 课程整体介绍及导学_ok.mp4
    2-1 什么是人工智能_ok.mp4
    2-2 人工智能前景_ok.mp4
    2-3 人工智能需要的基本数学知识_ok.mp4
    2-4 人工智能简史_ok.mp4
    2-5 AI、机器学习和深度学习的关联_ok.mp4
    2-6 什么是机器学习_ok.mp4
    2-7 面对AI,我们应有的态度_ok.mp4
    2-8 什么是过拟合_ok.mp4
    2-9 什么是深度学习_ok.mp4
    3-1 什么是TensorFlow_ok.mp4
    3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1_ok.mp4
    3-3 如何学习TensorFlow_ok.mp4
    3-4 TensorFlow前景_ok.mp4
    3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件_ok.mp4
    3-6 安装VirtualBox_ok.mp4
    3-7 安装Ubuntu_ok.mp4
    3-8 配置Ubuntu系统_ok.mp4
    3-9 安装Python_ok.mp4
    3-10 安装TensorFlow(上)_ok.mp4
    3-11 安装TensorFLow(下)_ok.mp4
    3-12 安装Python类库_ok.mp4
    4-1 从HelloWorld开始_ok.mp4
    4-2 TensorFlow的编程模式_ok.mp4
    4-3 TensorFlow的基础结构_ok.mp4
    4-4 图和会话_ok.mp4
    4-5 Python常用库Numpy的使用_ok.mp4
    4-6 什么是Tensor(上)_ok.mp4
    4-7 什么是Tensor(下)_ok.mp4
    4-8 图和会话原理及案例(上)_ok.mp4
    4-9 图和会话原理及案例(下)_ok.mp4
    4-10 可视化利器TensorBoard(上)_ok.mp4
    4-11 可视化利器TensorBoard(下)_ok.mp4
    4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround_ok.mp4
    4-13 常用Python库Matplotlib_ok.mp4
    4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)_ok.mp4
    4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)_ok.mp4
    4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下)_ok.mp4
    4-17 激活函数(上)_ok.mp4
    4-18 激活函数(下)_ok.mp4
    4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)_ok.mp4
    4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)_ok.mp4
    4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)_ok.mp4
    4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四)_ok.mp4
    4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)_ok.mp4
    4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点_ok.mp4
    4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)_ok.mp4
    4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)_ok.mp4
    4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1_ok.mp4
    4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2_ok.mp4
    4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上)_ok.mp4
    4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)1_ok.mp4
    4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)2_ok.mp4
    4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)_ok.mp4
    4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上)_ok.mp4
    4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)_ok.mp4
    4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法_ok.mp4
    4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试_ok.mp4
    5-1 背景和知识点简介_ok.mp4
    5-2 音乐和数学的联系_ok.mp4
    5-3 什么是MIDI文件_ok.mp4
    5-4 配置开发环境_ok.mp4
    5-5 编写转换MIDI到MP3的方法_ok.mp4
    5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法_ok.mp4
    5-7 编写整个神经网络模型_ok.mp4
    5-8 编写从训练文件获取音符的方法_ok.mp4
    5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法_ok.mp4
    5-10 编写训练神经网络的方法(一)_ok.mp4
    5-11 编写训练神经网络的方法(二)_ok.mp4
    5-12 编写训练神经网络的方法(三)_ok.mp4
    5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)_ok.mp4
    5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)_ok.mp4
    5-15 纯TensorFlow版的预告_ok.mp4
    6-1 背景和知识点简介_ok.mp4
    6-2 配置开发环境_ok.mp4
    6-3 什么是GAN(生成对抗网络)_ok.mp4
    6-4 什么是DCGAN_ok.mp4
    6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上)_ok.mp4
    6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)_ok.mp4
    6-7 编写DCGAN中的生成器模型_ok.mp4
    6-8 编写训练神经网络的方法(上)_ok.mp4
    6-9 编写训练神经网络的方法(下)_ok.mp4
    6-10 编写神经网络生成图片的方法_ok.mp4
    6-11 代码完成和测试模型_ok.mp4
    6-12 纯TensorFlow版的预告_ok.mp4
    7-1 背景和知识点简介_ok.mp4
    7-2 强化学习的经典实验环境_ok.mp4
    7-3 配置开发环境(1)_ok.mp4
    7-4 配置开发环境(2)_ok.mp4
    7-5 什么是强化学习_ok.mp4
    7-6 什么是Q Learning_ok.mp4
    7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境_ok.mp4
    7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1)_ok.mp4
    7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2)_ok.mp4
    7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序_ok.mp4
    7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1)_ok.mp4
    7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2)_ok.mp4
    7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3)_ok.mp4
    7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序_ok.mp4
    7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏_ok.mp4
    7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示_ok.mp4
    7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境_ok.mp4
    7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序_ok.mp4
    8-1 总结陈词和补充_ok.mp4
    8-2 如何学好英语_ok.mp4
    8-3 如何学好数学_ok.mp4
    8-4 如何学习一门技术及课程知识点总结_ok.mp4
    8-5 深入AI和TensorFlow_ok.mp4
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2022-3-21 03:09:12 | 显示全部楼层
    hhhhhhhhhhhhh
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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2022-3-21 09:40:42 | 显示全部楼层
    #在这里快速回复#本主题所有言论和图片纯属会员个人意见,与本论坛立场无关
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  • TA的每日心情
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    [LV.4]偶尔看看III

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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2022-3-21 09:46:22 | 显示全部楼层
    谢谢站长的分享  期待新资源
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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2022-3-21 10:04:59 | 显示全部楼层

    楼主太厉害了!楼主,I*老*虎*U!我觉得三六五网络学院真是个好地方!
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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2022-3-21 11:21:28 | 显示全部楼层
    谢谢大佬分享新资源
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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2022-3-21 14:26:26 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2022-3-21 14:34:09 | 显示全部楼层

    既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!三六五网络学院不走平凡路。
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2022-3-21 15:45:44 | 显示全部楼层
    楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得三六五网络学院是注册对了!
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