《深度学习:从入门到精通:基于Keras》进阶篇百度网盘资源分享

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《深度学习:从入门到精通:基于Keras》这本书和相关的练习教程,都是为了帮你巩固理论知识并应用于实际场景中解决问题而设计的。本书深入浅出地讲解了深度学习的核心内容,用简洁、实用的语言帮助你理解抽象的概念与算法,并通过实战项目带你体验深度学习的魅力。

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无论你是想成为数据科学家、机器学习工程师,还是仅仅对人工智能领域充满好奇,相信这些资源都会对你有所帮助。

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下次见~

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📂 资源文件列表
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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