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人工智能：深度学习应用实践
〖课程目录〗:
大讲台 人工智能：深度学习应用实践 [9.7G]
┣━━第10章 深度强化学习 [535.2M]
┃ ┣━━深度强化学习1.mp4 [61.1M]
┃ ┣━━深度强化学习2.mp4 [52.6M]
┃ ┣━━深度强化学习3.mp4 [48.5M]
┃ ┣━━深度强化学习4.mp4 [78.6M]
┃ ┣━━深度强化学习5.mp4 [90.7M]
┃ ┣━━深度强化学习6.mp4 [100.6M]
┃ ┗━━深度强化学习7.mp4 [103.1M]
┣━━第11章 综合趣味实例 [849.8M]
┃ ┣━━1-deepdream1.mp4 [95.7M]
┃ ┣━━2-deepdream2.mp4 [80.2M]
┃ ┣━━3-deepdream3.mp4 [115.3M]
┃ ┣━━4-deepdream4.mp4 [88.9M]
┃ ┣━━5-deepdream5.mp4 [193.1M]
┃ ┣━━6-styletransfer1.mp4 [72.1M]
┃ ┣━━6-styletransfer2.mp4 [81.1M]
┃ ┗━━6-styletransfer3.mp4 [123.4M]
┣━━第1章 理解神经网络 [489.1M]
┃ ┣━━1.1-1.4 神经网络概念与演示.mp4 [32.1M]
┃ ┣━━1.5 开发环境的安装.mp4 [62.5M]
┃ ┣━━1.6 初探keras神经网络与加深.mp4 [71.9M]
┃ ┣━━1.7 初探tensorflow神经网络与加深.mp4 [57.7M]
┃ ┗━━1.8 使用云端GPU环境.mp4 [264.9M]
┣━━第2章 深度卷积神经网络CNN [573.8M]
┃ ┣━━2.1 卷积网络基本原理.mp4 [145.5M]
┃ ┣━━2.2 普通神经网络和卷积神经网络对比.mp4 [109.1M]
┃ ┣━━2.3 卷积神经网络可视化 - part1.mp4 [89.9M]
┃ ┣━━2.3 卷积神经网络可视化 - part2.mp4 [130.4M]
┃ ┗━━2.4 深度学习基本框架与常见深度网络.mp4 [98.9M]
┣━━第3章 快速使用Keras展开深度学习的应用 [1.9G]
┃ ┣━━3.1 kreas-顺序模型与评估.mp4 [121.9M]
┃ ┣━━3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-1.mp4 [57.5M]
┃ ┣━━3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-2.mp4 [66.7M]
┃ ┣━━3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-3.mp4 [60.2M]
┃ ┣━━3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-4.mp4 [62.4M]
┃ ┣━━3.3 keras_scikit_learn的keras封装.mp4 [88.8M]
┃ ┣━━3.4_keras-数据保存-1.mp4 [79.8M]
┃ ┣━━3.4_keras-数据保存-2.mp4 [74.1M]
┃ ┣━━3.5_keras-优化器.mp4 [77.7M]
┃ ┣━━3.6_keras-数据增强-1.mp4 [77.4M]
┃ ┣━━3.6_keras-数据增强-2.mp4 [88.6M]
┃ ┣━━3.6_keras-数据增强-3.mp4 [101.6M]
┃ ┣━━3.7_keras-已训练模型与迁移学习-1.mp4 [50M]
┃ ┣━━3.7_keras-已训练模型与迁移学习-2.mp4 [112.3M]
┃ ┣━━3.8_keras-常用层使用-1.mp4 [98.7M]
┃ ┣━━3.8_keras-常用层使用-2.mp4 [41.1M]
┃ ┣━━3.8_keras-常用层使用-3.mp4 [74.6M]
┃ ┣━━3.8_keras-常用层使用-4.mp4 [83.5M]
┃ ┣━━3.8_keras-常用层使用-5.mp4 [60.5M]
┃ ┣━━3.9_keras-综合-resnet实现-1.mp4 [61.6M]
┃ ┣━━3.9_keras-综合-resnet实现-2.mp4 [131.7M]
┃ ┣━━3.9_keras-综合-推荐系统-1.mp4 [49.9M]
┃ ┣━━3.9_keras-综合-推荐系统-2.mp4 [50.3M]
┃ ┣━━3.9_keras-综合-推荐系统-3.mp4 [62.1M]
┃ ┗━━3.9_keras-综合-推荐系统-4.mp4 [70.8M]
┣━━第4章 快速使用tensorflow展开深度学习的应用 [1.3G]
┃ ┣━━1.TensorFlow-基本知识-1.mp4 [52.6M]
┃ ┣━━1.TensorFlow-基本知识-2.mp4 [58.3M]
┃ ┣━━1.TensorFlow-基本知识-3.mp4 [61M]
┃ ┣━━1.TensorFlow-基本知识-4.mp4 [83.1M]
┃ ┣━━1.TensorFlow-基本知识-5.mp4 [63.6M]
┃ ┣━━1.TensorFlow-基本知识-6.mp4 [70.8M]
┃ ┣━━2.多层感知器与CNN-1.mp4 [80.8M]
┃ ┣━━2.多层感知器与CNN-2.mp4 [154.2M]
┃ ┣━━3.tensorflow最新应用与keras-1.mp4 [70.7M]
┃ ┣━━3.tensorflow最新应用与keras-2.mp4 [134.7M]
┃ ┣━━3.tensorflow最新应用与keras-3.mp4 [115.3M]
┃ ┣━━3.tensorflow最新应用与keras-4.mp4 [86.1M]
┃ ┣━━3.tensorflow最新应用与keras-5.mp4 [100.6M]
┃ ┣━━3.tensorflow最新应用与keras-6.mp4 [86.6M]
┃ ┗━━3.tensorflow最新应用与keras-7.mp4 [87.2M]
┣━━第5章 深度学习进行分类 [835.2M]
┃ ┣━━文本分类1.mp4 [114.8M]
┃ ┣━━文本分类2.mp4 [89.8M]
┃ ┣━━招牌分类1.mp4 [109M]
┃ ┣━━招牌分类2.mp4 [127.8M]
┃ ┣━━招牌分类3.mp4 [100.5M]
┃ ┣━━招牌分类4.mp4 [75.2M]
┃ ┣━━招牌分类5.mp4 [105.2M]
┃ ┗━━招牌分类6.mp4 [112.8M]
┣━━第6章 深度学习进行目标检测 [957.2M]
┃ ┣━━目标检测关键技术介绍-1.mp4 [108.1M]
┃ ┣━━目标检测关键技术介绍-2.mp4 [74.5M]
┃ ┣━━目标检测关键技术介绍-3.mp4 [110.8M]
┃ ┣━━retinanet进行目标检测-1.mp4 [119.3M]
┃ ┣━━retinanet进行目标检测-2.mp4 [113.1M]
┃ ┣━━retinanet进行目标检测-3.mp4 [96M]
┃ ┣━━retinanet进行目标检测-4.mp4 [75.7M]
┃ ┣━━retinanet进行目标检测-5.mp4 [96.4M]
┃ ┣━━retinanet进行目标检测-6.mp4 [138.1M]
┃ ┗━━retinanet进行目标检测-7.mp4 [25.3M]
┣━━第7章 深度学习进行实例分割 [876.1M]
┃ ┣━━图像分割关键技术-1.mp4 [73.4M]
┃ ┣━━图像分割关键技术-2.mp4 [75.7M]
┃ ┣━━图像分割关键技术-3.mp4 [55M]
┃ ┣━━Mask-RCNN分割例子-1.mp4 [95.4M]
┃ ┣━━Mask-RCNN分割例子-2.mp4 [83.8M]
┃ ┣━━Mask-RCNN分割例子-3.mp4 [83.6M]
┃ ┣━━Mask-RCNN分割例子-4.mp4 [89.8M]
┃ ┣━━u-net1.mp4 [73M]
┃ ┣━━u-net2-1.mp4 [82M]
┃ ┣━━u-net2-2.mp4 [97.5M]
┃ ┗━━u-net2-3.mp4 [66.9M]
┣━━第8章 时序模型：循环神经网络RNN [895.6M]
┃ ┣━━1-循环神经网络基本理.mp4 [52M]
┃ ┣━━2-字母预测1.mp4 [89.3M]
┃ ┣━━2-字母预测2.mp4 [79.3M]
┃ ┣━━2-字母预测3.mp4 [88.3M]
┃ ┣━━2-字母预测4.mp4 [55.5M]
┃ ┣━━3-股票预测1.mp4 [100.9M]
┃ ┣━━3-股票预测2.mp4 [89.7M]
┃ ┣━━3-股票预测3.mp4 [62.2M]
┃ ┣━━4-诗词自动生成.mp4 [175.2M]
┃ ┗━━5.莎士比亚诗句自动生成.mp4 [103.3M]
┣━━第9章 生成式对抗网络GAN [740.4M]
┃ ┣━━1-gan.mp4 [67.9M]
┃ ┣━━2-cyclegan.mp4 [66.7M]
┃ ┣━━3-srgan.mp4 [87.2M]
┃ ┣━━4-gan例子-1.mp4 [82.4M]
┃ ┣━━4-gan例子-2.mp4 [97.9M]
┃ ┣━━5-cyclegan例子-1.mp4 [78.7M]
┃ ┣━━5-cyclegan例子-2.mp4 [109.2M]
┃ ┣━━6-srgan-1.mp4 [69.5M]
┃ ┗━━6-srgan-2.mp4 [81M]
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2021-1-5 11:00:47
发表于 2021-3-8 00:34:46
发表于 2021-3-20 09:54:49
