课程概述
【2020最新版本，Tensorflow2版本更简单实用】【纯实战驱动，通俗讲解2版本核心模块与实例应用】课程特色：1.全程代码实战，通俗易懂，用最接地气的方式讲解各大核心模块!2.基于真实数据集展开项目实战，丰富案例支持，快速入门！3.课程永久有效，持续更新！数据和代码在目录里面需要PC登录点击参考资料进行下载！
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wangadou2012
- 课程目录
- 课程介绍
课时1:课程简介
课时2:Tensorflow2版本简介与心得
课时3:Tensorflow2版本安装方法
课时4:tf基础操作展示
课时5:课程全部所需数据代码下载（需PC登录）
课时6:深度学习要解决的问题
课时7:深度学习应用领域
课时8:计算机视觉任务
课时9:视觉任务中遇到的问题
课时10:得分函数
课时11:损失函数的作用
课时12:前向传播整体流程
课时13:返向传播计算方法
课时14:神经网络整体架构
课时15:神经网络架构细节
课时16:神经元个数对结果的影响
课时17:正则化与激活函数
课时18:神经网络过拟合解决方法
课时19:任务目标与数据集简介
课时20:建模流程与API文档
课时21:网络模型训练
课时22:模型超参数调节与预测结果展示
课时23:分类模型构建
课时24:tf.data模块解读
课时25:模型保存与读取实例
课时26:卷积神经网络应用领域
课时27:卷积的作用
课时28:卷积特征值计算方法
课时29:得到特征图表示
课时30:步长与卷积核大小对结果的影响
课时31:边缘填充方法
课时32:特征图尺寸计算与参数共享
课时33:池化层的作用
课时34:整体网络架构
课时35:VGG网络架构
课时36:残差网络Resnet
课时37:感受野的作用
课时38:猫狗识别任务与数据简介
课时39:卷积网络涉及参数解读
课时40:网络架构配置
课时41:卷积模型训练与识别效果展示
课时42:数据增强概述
课时43:图像数据变换
课时44:猫狗识别任务数据增强实例
课时45:迁移学习的目标
课时46:迁移学习策略
课时47:Resnet原理
课时48:加载训练好的经典网络模型
课时49:Callback模块与迁移学习实例
课时50:tfrecords数据源制作方法
课时51:图像数据处理实例
课时52:RNN网络架构解读
课时53:词向量模型通俗解释
课时54:模型整体框架
课时55:训练数据构建
课时56:CBOW与Skip-gram模型
课时57:负采样方案
课时58:任务流程解读
课时59:模型定义参数设置
课时60:文本词预处理操作
课时61:训练batch数据制作
课时62:损失函数定义与训练结果展示
课时63:任务目标与数据介绍
课时64:RNN模型输入数据维度解读
课时65:数据映射表制作
课时66:embedding层向量制作
课时67:数据生成器构造
课时68:双向RNN模型定义
课时69:自定义网络模型架构
课时70:训练策略指定
课时71:训练文本分类模型
课时72:tfrecord生成自己的数据集
课时73:读取数据
课时74:生成数据源
课时75:加载tfrecord进行分类任务
课时76:CNN应用于文本任务原理解析
课时77:整体流程解读
课时78:网络架构设计与训练
课时79:任务目标与数据源
课时80:构建时间序列数据
课时81:训练时间序列数据预测结果
课时82:多特征预测结果
课时83:序列结果预测
课时84:BERT任务目标概述
课时85:传统解决方案遇到的问题
课时86:注意力机制的作用
课时87:self-attention计算方法
课时88:特征分配与softmax机制
课时89:Multi-head的作用
课时90:位置编码与多层堆叠
课时91:transformer整体架构梳理
课时92:BERT模型训练方法
课时93:训练实例
课时94:BERT开源项目简介
课时95:项目参数配置
课时96:数据读取模块
课时97:数据预处理模块
课时98:tfrecord制作
课时99:Embedding层的作用
课时100:加入额外编码特征
课时101:加入位置编码特征
课时102:mask机制
课时103:构建QKV矩阵
课时104:完成Transformer模块构建
课时105:训练BERT模型
课时106:对抗生成网络通俗解释
课时107:GAN网络组成
课时108:DCGAN网络架构与流程解读
课时109:网络架构设计
课时110:损失函数定义与训练
课时111:CycleGan网络所需数据
课时112:CycleGan整体网络架构
课时113:PatchGan判别网络原理
课时114:数据与环境配置（TF版）
课时115:生成与判别器损失函数定义
课时116:整体损失模块解读
课时117:Cycle开源项目简介（推荐开源项目）
课时118:数据读取与预处理操作
课时119:生成网络模块构造
课时120:判别网络模块构造
课时121:损失函数：identity loss计算方法
课时122:生成与判别损失函数指定
课时123:额外补充：VISDOM可视化配置
课时124:Resnet论文解读
课时125:Resnet网络架构解读
课时126:项目结构概述
课时127:数据集处理方法
课时128:训练数据构建
课时129:网络架构层次解读
课时130:前向传播配置
课时131:训练resnet模型
课时132:Tensorflow简介与安装
课时133:课程数据，代码下载
课时134:Tensorflow中的变量
课时135:变量常用操作
课时136:实现线性回归算法
课时137:Mnist数据集简介
课时138:逻辑回归算法
课时139:数据代码下载2
课时140:神经网络结构
课时141:卷积网络结构基本定义
课时142:卷积神经网络迭代
课时143:Cifar-10图像分类任务
课时144:猫狗识别任务概述
课时145:数据读取
课时146:网络架构
课时147:网络迭代训练
课时148:测试网络效果
课时149:RNN网络基本架构
课时150:实现RNN网络架构
课时151:RNN实现自己的小demo
课时152:RNN预测时间序列
课时153:Alexnet环境配置
课时154:数据读取与参数设置
课时155:网络结构定义
课时156:加载训练好的参数
课时157:Tensorboard可视化展示
课时158:展示效果
课时159:统计可视化展示
课时160:参数对结果影响展示
课时161:CNN文本分类任务概述
课时162:文本分类任务特征定义
课时163:卷积网络定义
课时164:完成预测分类任务
课时165:验证码数据生成
课时166:构造网络的输入数据和标签
课时167:卷积网络模型定义
课时168:迭代及测试网络效果
课时169:resnet网络原理
课时170:网络流程设计
课时171:残差网络实现细节
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