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《深度学习：从入门到精通：基于Keras》进阶篇


学到深度学习理论，更能通过案例学习能提升代码动手能力，能将所学知识迁移到自己实际工作



需要基础篇的同学看这里

《深度学习：从入门到精通：基于Keras》
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课程简介：
第4章首先介绍了卷积神经网络基本原理及实现，并通过CIFAR-图像的案例实践帮助读者掌握卷积神经网络的使用。接着介绍迁移学习的基本原理，并通过Keras Applications 和TensorFlow Hub 两种方式实现迁移学习。最后介绍强化深度学习的相关内容。
第5章依次介绍了简单循环神经网络（SimpleRNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、序列到序列（Seq2Seq）及Transformer模型的基本原理及实现。
第6章介绍了自编码器基本结构以及常用自编码器：简单自编码器、稀疏自编码器、堆栈自编码器、卷积自编码器、降噪自编码器以及堆循环自编码器的基本原理及实现。利用自编码器建立无监督的推荐系统的实践，引导读者将自编码器应用在不同实际场景中。
第7章首先介绍了生成式对抗网络GAN基本原理，使用GAN生成手写数字5图像。然后介绍深度卷积生成式对抗网络DCGAN基本原理及案例实践。
第8章介绍了模型评估及优化技巧。分别介绍了数值（回归）预测和概率（分类）预测的常用评价指标及Python实现，然后介绍了基于梯度下降的优化、自适应学习率算法、网格搜索、防止模型过拟合等模型参数优化手段。紧接着介绍如何在tf.Keras中使用Scikit-Learn优化模型和使用KerasTuner进行超参数调节。






1-1 简述全连接神经网络在图像数据处理中的不足处.mp4
1-2 卷积网络基本原理.mp4
1-3 卷积层原理概述.mp4
1-4 卷积层原理-padding技巧.mp4
1-5 卷积层原理-padding示例讲解.mp4
1-6 卷积层原理-移动步长示例讲解.mp4
1-7 输出特征图的宽、高计算公式.mp4
1-8 卷积层Tensorflow实现函数讲解.mp4
1-9 通过实例讲解卷积层各细节.mp4
1-10 通过卷积层 对输入数据进行卷积运算.mp4
1-11 tf.keras.layers.Conv2D方式实现卷积运算.mp4
1-12 实现卷积运算-多个卷积核情况.mp4
1-13 卷积层对图像进行卷积运算示例讲解.mp4
1-14 池化层原理及实现详解.mp4
1-15 池化层实现的demo演示.mp4
1-16 池化层的特点及demo演示.mp4
1-17 池化层TensorFlow实现及案例演示.mp4
1-18 卷积神经网络中的全连接层和展平层介绍.mp4
1-19 迁移学习概述.mp4
1-20 迁移学习进行微调的三种策略.mp4
1-21 使用Keras 实现迁移学习之VGG16网络架构介绍.mp4
1-22 使用Keras 实现迁移学习之VGG16函数介绍.mp4
1-23 使用Keras 实现迁移学习之VGG16示例.mp4
1-24 使用Keras实现迁移学习之演示VGG16()函数下载实例化.mp4
1-25 利用VGG16对本地汽车图像进行类别预测.mp4
1-26 解释preprocess_input函数作用.mp4
1-27 tensorflow-hub的介绍及安装.mp4
1-28 Tensorflow-hub预训练模型的下载.mp4
1-29 使用Tensorflow-hub预训练模型进行预测.mp4
1-30 使用迁移学习实现花卉图像分类器-花卉图像介绍及导入、预处理1.mp4
1-31 使用迁移学习实现花卉图像分类器-花卉图像介绍及导入、预处理2.mp4
1-32 使用迁移学习实现花卉图像分类器-创建 批次数据.mp4
1-33 Keras Applications 迁移学习实现花卉分类.mp4
1-34 Keras Applications 迁移学习实现花卉分类2.mp4
1-35 使用TensorF Hub迁移学习实现花卉图像分类.mp4
1-36 强化学习的基本概念.mp4
1-37 深度强化学习思路.mp4
1-38 gym平台介绍及案例演示.mp4
1-39 使用Keras-RL2的DQN算法实现《CartPole》.mp4
1-40 案例分析：CIFAR-10数据描述及下载.mp4
1-41 案例分析：CIFAR-10数据预处理.mp4
1-42 案例分析：构建卷积神经网络识别CIFAR-10图像.mp4
1-43 【课后习题】判断题和选择题讲解.mp4
1-44 【课后习题】实训题讲解.mp4
2-1 循环神经网络基本理解.mp4
2-2 词嵌入基础及学习词嵌入案例讲解.mp4
2-3 预训练词嵌入及案例演示.mp4
2-4 简单循环神经网络原理及Keras实现.mp4
2-5 长短期记忆网络-LSTM原理及Keras实现.mp4
2-6 门控循环单元-GRU原理及Keras实现.mp4
2-7 序列到序列Seq2Seq2基本原理概述.mp4
2-8 引入注意力机制的Seq2Seq框架.mp4
2-9 利用Keras实现序列到序列案例演示.mp4
2-10 利用TensorFlow Addons实现Seq2Seq2.mp4
2-11 Transformer基本原理及KerasNLP介绍.mp4
2-12 案例实训：中文文本分类.mp4
2-13 课后习题讲解.mp4
3-1 自编码器概述.mp4
3-2 简单自编码器的Keras实现.mp4
3-3 简单自编码器对cifar-10图像进行重构案例讲解.mp4
3-4 稀疏自编码器.mp4
3-5 堆栈自编码器.mp4
3-6 卷积自编码器.mp4
3-7 降噪自编码器.mp4
3-8 案例实训：使用自编码器建立推荐系统.mp4
3-9 第6章【课后习题】讲解.mp4
4-1 生成式对抗网络概述.mp4
4-2 GAN模型的Keras实现.mp4
4-3 DCGAN模型的Keras实现.mp4
4-4 案例实训：使用GAN和DCGAN模型生成数字5图像.mp4
4-5 第7章【课后习题】讲解.mp4
5-1 模型评估技术.mp4
5-2 模型优化：基于梯度的优化和自适应学习率算法.mp4
5-3 模型优化：网格搜索、数据分区、交叉验证、正则化等.mp4
5-4 在tf.Keras中进行模型优化.mp4
5-5 使用Scikit-Learn优化CIFAR-10分类模型.mp4
5-6 使用KerasTuner优化CIFAR-10分类.mp4
5-7 第8章【课后习题】讲解.mp4
6-1 TensorFlow Datasets 实验.mp4
6-2 tf.data 定义高效的输入流水线.mp4
6-3 在 tf.Keras 使用 Scikit-Learn优化模型.mp4
6-4 ImageDataGenerator 类图像增强.mp4
6-5 CNN 模型对手写数字识别.mp4
6-6 CNN 模型驾驶员睡意检测.mp4

配套资料：
PDF.rar
课后习题.rar
深度学习实验项目.rar
书中代码和数据_2.rar


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这个帖子不回对不起自己！我想我是一天也不能离开三六五网络学院。

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