└─ 深度学习与TensorFlow 2入门实战 ->
├─ 12.自编码器Auto-Encoders ->
├─ 课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4 - 12.7M
├─ 课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4 - 12.6M
├─ 课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4 - 19.2M
├─ 课时131 VAE实战-训练与测试.mp4 - 20.5M
├─ 课时120 Auto-Encoders原理.mp4 - 45M
├─ 课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4 - 47.8M
├─ 课时121 Auto-Encoders变种.mp4 - 13.9M
├─ 课时124 Reparameterization Trick.mp4 - 13.8M
├─ 课时129 VAE实战-创建网络.mp4 - 14.2M
├─ 课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4 - 12.5M
├─ 课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4 - 14.2M
├─ 课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4 - 14.2M
└─ 课时119 无监督学习.mp4 - 14.1M
├─ 14.【选看】人工智能发展简史 ->
├─ 课时150 BP神经网络.mp4 - 68.2M
├─ 课时151 CNN和LSTM的发明.mp4 - 65.6M
├─ 课时149 感知机的提出.mp4 - 13.6M
├─ 课时153 深度学习的诞生.mp4 - 14.6M
├─ 课时148 生物神经元结构.mp4 - 5.9M
├─ 课时152 人工智能低谷.mp4 - 59.5M
└─ 课时154 深度学习的爆发.mp4 - 94.1M
├─ 02.【选看】开发环境全程实录 ->
├─ 课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 - 10M
├─ 课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4 - 28.6M
├─ 课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 - 22.3M
├─ 课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 - 15M
├─ 课时5 win10平台实录-1.mp4 - 52.1M
└─ 课时6 win10平台实录-2.mp4 - 38.7M
├─ 08.Keras高层接口 ->
├─ 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4 - 22.9M
├─ 课时81 模型保存与加载.mp4 - 17.1M
├─ 课时79 自定义层或网络-1.mp4 - 11.9M
├─ 课时77 Keras高层API-2.mp4 - 29.8M
├─ 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4 - 36.2M
├─ 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 - 13.6M
├─ 课时78 Keras高层API-3.mp4 - 28.3M
├─ 课时80 自定义层或网络-2.mp4 - 15.1M
└─ 课时76 Keras高层API-1.mp4 - 12.8M
├─ 03.回归问题 ->
├─ 课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 - 29M
├─ 课时17 手写数字问题-3.mp4 - 14.2M
├─ 课时13 回归问题实战-1.mp4 - 17M
├─ 课时16 手写数字问题-2.mp4 - 11.9M
├─ 课时15 手写数字问题-1.mp4 - 21.7M
├─ 课时12 线性回归-2.mp4 - 15.2M
├─ 课时11 线性回归-1.mp4 - 10.3M
├─ 课时14 回归问题实战-2.mp4 - 16M
└─ 课时18 手写数字问题初体验-1.mp4 - 14.5M
├─ 06 神经网络与全连接层 ->
├─ 课时50 数据加载-2.mp4 - 10.6M
├─ 课时58 误差计算-3.mp4 - 40.7M
├─ 课时55 输出方式.mp4 - 16.5M
├─ 课时49 数据加载-1.mp4 - 13.8M
├─ 课时52 测试（张量）实战.mp4 - 25.7M
├─ 课时51 数据加载-3.mp4 - 12M
├─ 课时56 误差计算-1.mp4 - 13.5M
├─ 课时57 误差计算-2.mp4 - 13M
├─ 课时54 全连接层-2.mp4 - 16.5M
└─ 课时53 全连接层-1.mp4 - 14.2M
├─ 15.【选看】Numpy实战BP神经网络 ->
├─ 课时159 BP神经网络反向传播-.mp4 - 13.8M
├─ 课时155 权值的表示.mp4 - 36M
├─ 课时156 多层感知机的实现.mp4 - 14M
├─ 课时162 多层感知机的测试.mp4 - 19.2M
├─ 课时157 BP神经网络前向传播.mp4 - 14.6M
├─ 课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4 - 13.8M
├─ 课时161 多层感知机的训练.mp4 - 16M
├─ 课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4 - 14.5M
└─ 课时163 实战小结.mp4 - 12.2M
├─ 09.过拟合 ->
├─ 课时 89 动量与学习率.mp4 - 48.3M
├─ 课时85 过拟合与欠拟合.mp4 - 24.3M
├─ 课时86 交叉验证-1.mp4 - 13.8M
├─ 课时90 Early stopping，Dropout.mp4 - 57.8M
├─ 课时88 Regularization.mp4 - 41.1M
└─ 课时87 交叉验证-2.mp4 - 19.2M
├─ 01.深度学习初见 ->
├─ 课时3 开发环境安装-1.mp4 - 14.1M
├─ 课时2 深度学习框架介绍-2.mp4 - 14.4M
├─ 课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 - 14.3M
└─ 课时4 开发环境安装-2.mp4 - 16.9M
├─ 电子书 ->
├─ 花书-中文版.pdf - 30.8M
└─ 花书-深度学习-Eng.pdf - 15.9M
├─ 11.循环神经网络RNN ->
├─ 课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 - 13.6M
├─ 课时111 循环神经网络层-2.mp4 - 32.4M
├─ 课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4 - 13M
├─ 课时113 RNNCell使用-2.mp4 - 11.7M
├─ LSTM实战.mp4 - 49.6M
├─ 课时109 序列表示方法-2.mp4 - 17.2M
├─ 课时110 循环神经网络层-1.mp4 - 13.9M
├─ 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 - 64.7M
├─ 课时112 RNNCell使用-1.mp4 - 14.8M
├─ 课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 - 14.1M
├─ GRU原理与实战.mp4 - 44.5M
├─ 课时108 序列表示方法-1.mp4 - 15.6M
├─ 课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 - 14M
├─ lstm-2.mp4 - 28.8M
└─ lstm-1.mp4 - 33.9M
├─ 07 随机梯度下降 ->
├─ 课时66 多输出感知机梯度.mp4 - 17.7M
├─ 课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 - 63.5M
├─ 课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4 - 32.4M
├─ 课时62 激活函数及其梯度.mp4 - 21.4M
├─ 课时69 反向传播算法-2.mp4 - 14.1M
├─ 课时65 单输出感知机梯度.mp4 - 51.9M
├─ 课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 - 60.2M
├─ 课时70 函数优化实战.mp4 - 39M
├─ 课时60 梯度下降-简介-2.mp4 - 14.5M
├─ 课时68 反向传播算法-1.mp4 - 14.1M
├─ 课时61 常见函数的梯度.mp4 - 97.7KB
├─ 课时59 梯度下降-简介-1.mp4 - 25.4M
├─ 课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4 - 26.5M
├─ 课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4 - 13.9M
├─ 课时67 链式法则.mp4 - 18.3M
├─ 课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 - 15.6M
└─ 课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 - 10.8M
├─ 13.对抗生成网络GAN ->
├─ 课时139 WGAN-GP原理.mp4 - 124.7M
├─ 课时143 GAN实战-4.mp4 - 16.1M
├─ 课时134 GAN原理.mp4 - 18.1M
├─ 课时146 WGAN实战-1.mp4 - 17M
├─ 课时147 WGAN实战-2.mp4 - 20.7M
├─ 课时132 数据的分布.mp4 - 12.4M
├─ 课时133 画家的成长历程.mp4 - 85.5M
├─ 课时137 JS散度的缺陷.mp4 - 34.5M
├─ 课时142 GAN实战-3.mp4 - 15.1M
├─ 课时138 EM距离.mp4 - 47.5M
├─ 课时145 GAN实战-6.mp4 - 14.3M
├─ 课时136 纳什均衡-G.mp4 - 34.6M
├─ 课时141 GAN实战-2.mp4 - 27.2M
├─ 课时144 GAN实战-5.mp4 - 12.9M
├─ 课时140 GAN实战-.mp4 - 17.3M
└─ 课时135 纳什均衡-D.mp4 - 68.6M
├─ 10.卷积神经网络 ->
├─ 课时101 BatchNorm ->
├─ batchnorm2 .mp4 - 47.4M
└─ batchnorm.mp4 - 46.3M
├─ 课时104 ResNet实战-1.mp4 - 13.5M
├─ 课时88 什么是卷积-3.mp4 - 41.2M
├─ 课时86 什么是卷积-1.mp4 - 20.4M
├─ 课时93 卷积神经网络-4.mp4 - 15.3M
├─ 课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 - 45.3M
├─ 课时107 ResNet实战-4.mp4 - 62.5M
├─ 课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 - 10.6M
├─ 课时106 ResNet实战-3.mp4 - 33.5M
├─ 课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 - 13.9M
├─ 课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4 - 17.4M
├─ 课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 - 14.2M
├─ 课时92 卷积神经网络-3.mp4 - 15.4M
├─ 课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 - 20M
├─ 课时105 ResNet实战-2.mp4 - 14.3M
├─ 课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4 - 18.4M
├─ 课时94 池化与采样.mp4 - 10.8M
├─ 课时90 卷积神经网络-1.mp4 - 17M
├─ 课时89 什么是卷积-4.mp4 - 12.9M
├─ 课时87 什么是卷积-2.mp4 - 15M
├─ 课时91 卷积神经网络-2.mp4 - 16M
└─ 课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4 - 13.5M
└─ 04.Tensorflow 2基础操作 ->
├─ 课时29 索引与切片-5.mp4 - 16.6M
├─ 课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4 - 13.8M
├─ 课时22 创建Tensor-1.mp4 - 14.9M
├─ 课时33 Broadcasting-1.mp4 - 28.2M
├─ 课时30 维度变换-1.mp4 - 27.7M
├─ 课时23 创建Tensor-2.mp4 - 14.5M
├─ 课时34 Broadcasting-2.mp4 - 28.8M
├─ 课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 - 16.2M
├─ 课时26 索引与切片-2.mp4 - 29.1M
├─ 课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4 - 13.4M
├─ 课时20 tensorflow数据类型-1.mp4 - 16.9M
├─ 课时32 维度变换-3.mp4 - 11.3M
├─ 课时28 索引与切片-4.mp4 - 35M
├─ 课时27 索引与切片-3.mp4 - 9.1M
├─ 课时31 维度变换-2.mp4 - 16.9M
├─ 课时35 数学运算.mp4 - 18.9M
├─ 课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4 - 14M
├─ 课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4 - 15.8M
├─ 课时24 创建Tensor-3.mp4 - 9.7M
└─ 课时25 索引与切片-1.mp4 - 26.9M
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