【人工智能】人工智能实践：Tensorflow笔记 视频教程

　　人工智能实践：Tensorflow笔记

　　第一讲神经网络计算

　　PPT：第一讲神经网络计算

　　(1.10.1)--PPT：第一讲神经网络计算.pdf

　　{1}--1.1人工智能三学派

　　[1.1.1]--1.1人工智能三学派.mp4

　　{2}--1.2神经网络设计过程

　　[1.2.1]--1.2神经网络设计过程.mp4

　　{3}--1.3张量生成

　　[1.3.1]--1.3张量生成.mp4

　　{4}--1.4TF2常用函数1

　　[1.4.1]--1.4TF2常用函数1.mp4

　　{5}--1.5TF2常用函数2

　　[1.5.1]--1.5TF2常用函数2.mp4

　　{6}--1.6鸢尾花数据集读入

　　[1.6.1]--1.6鸢尾花数据集读入.mp4

　　{7}--1.7神经网络实现鸢尾花分类

　　[1.7.1]--1.7神经网络实现鸢尾花分类.mp4

　　{8}--1.8Tensorflow2安装

　　[1.8.1]--1.8-Tensorflow2安装.mp4

　　{9}--TensorFlow笔记：第一讲神经网络计算

　　(1.9.1)--TensorFlow笔记：第一讲神经网络计算.pdf

　　第二讲神经网络优化

　　{1}--2.1预备知识

　　[5.1.1]--2.1预备知识.mp4

　　{2}--2.2复杂度学习率

　　[5.2.1]--2.2复杂度学习率.mp4

　　{3}--2.3激活函数

　　[5.3.1]--2.3激活函数.mp4

　　{4}--2.4损失函数

　　[5.4.1]--2.4损失函数.mp4

　　{5}--2.5缓解过拟合

　　[5.5.1]--2.5缓解过拟合.mp4

　　第三讲神经网络八股

　　{1}--3.1搭建网络八股sequential

　　[6.1.1]--3.1搭建网络八股sequential.mp4

　　{2}--3.2搭建网络八股class

　　[6.2.1]--3.2搭建网络八股class.mp4

　　{3}--3.3MNIST数据集

　　[6.3.1]--3.3MNIST数据集.mp4

　　{4}--3.4FASHION数据集

　　[6.4.1]--3.4FASHION数据集.mp4

　　{5}--TensorFlow笔记：第三讲神经网络八股

　　(6.5.1)--TensorFlow笔记：第三讲神经网络八股.pdf

　　{6}--PPT：第三讲神经网络八股

　　(6.6.1)--PPT：第三讲神经网络八股.pdf

　　第四讲网络八股扩展

　　{1}--4.1搭建网络八股总览

　　[7.1.1]--4.1搭建网络八股总览.mp4

　　{2}--4.2自制数据集

　　[7.2.1]--4.2自制数据集.mp4

　　{3}--4.3数据增强

　　[7.3.1]--4.3数据增强.mp4

　　{4}--4.4断点续训

　　[7.4.1]--4.4断点续训.mp4

　　{5}--4.5参数提取

　　[7.5.1]--4.5参数提取.mp4

　　{6}--4.6acc&loss可视化

　　[7.6.1]--4.6acc&loss可视化.mp4

　　{7}--4.7给图识物

　　[7.7.1]--4.7给图识物.mp4

　　{8}--TensorFlow笔记：第四讲网络八股扩展

　　(7.8.1)--TensorFlow笔记：第四讲网络八股扩展.pdf

　　{9}--PPT：第四讲网络八股扩展

　　(7.9.1)--PPT：第四讲网络八股扩展.pdf

　　第五讲卷积神经网络

　　{10}--5.10卷积神经网络搭建示例

　　[8.10.1]--5.10卷积神经网络搭建示例.mp4

　　{11}--5.11LeNet

　　[8.11.1]--5.11LeNet.mp4

　　{12}--5.12AlexNet

　　[8.12.1]--5.12AlexNet.mp4

　　{13}--5.13VGGNet

　　[8.13.1]--5.13VGGNet.mp4

　　{14}--5.14InceptionNet

　　[8.14.1]--5.14InceptionNet.mp4

　　{15}--5.15ResNet

　　[8.15.1]--5.15ResNet.mp4

　　{16}--5.16经典卷及网络小结

　　[8.16.1]--5.16经典卷及网络小结.mp4

　　{17}--TensorFlow笔记：第五讲卷积神经网络

　　(8.17.1)--TensorFlow笔记：第五讲卷积神经网络.pdf

　　{18}--PPT：第五讲卷积神经网络

　　(8.18.1)--PPT：第五讲卷积神经网络.pdf

　　{1}--5.1卷积计算过程

　　[8.1.1]--5.1卷积计算过程.mp4

　　{2}--5.2感受野

　　[8.2.1]--5.2感受野.mp4

　　{3}--5.3全零填充

　　[8.3.1]--5.3全零填充.mp4

　　{4}--5.4TF描述卷积计算层

　　[8.4.1]--5.4TF描述卷积计算层.mp4

　　{5}--5.5批标准化

　　[8.5.1]--5.5批标准化.mp4

　　{6}--5.6池化

　　[8.6.1]--5.6池化.mp4

　　{7}--5.7舍弃

　　[8.7.1]--5.7舍弃.mp4

　　{8}--5.8卷积神经网络

　　[8.8.1]--5.8卷积神经网络.mp4

　　{9}--5.9CIFAR0数据集

　　[8.9.1]--5.9CIFAR0数据集.mp4

　　└─{9}--第六讲循环神经网络

　　{10}--6.10字母预测Embedding_1pre1

　　[9.10.1]--6.10字母预测Embedding_1pre1.mp4

　　{11}--6.11字母预测Embedding_4pre1

　　[9.11.1]--6.11字母预测Embedding_4pre1.mp4

　　{12}--6.12RNN实现股票预测

　　[9.12.1]--6.12RNN实现股票预测.mp4

　　{13}--6.13LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM

　　[9.13.1]--6.13LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM.mp4

　　{14}--6.14GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层)

　　[9.14.1]--6.14GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层).mp4

　　{15}--TensorFlow笔记：第六讲循环神经网络

　　(9.15.1)--TensorFlow笔记：第六讲循环神经网络.pdf

　　{16}--PPT：第六讲循环神经网络

　　(9.16.1)--PPT：第六讲循环神经网络.pdf

　　{1}--6.1循环核

　　[9.1.1]--6.1循环核.mp4

　　{2}--6.2循环核时间步展开

　　[9.2.1]--6.2循环核时间步展开.mp4

　　{3}--6.3循环计算层

　　[9.3.1]--6.3循环计算层.mp4

　　{4}--6.4TF描述循环计算层

　　[9.4.1]--6.4TF描述循环计算层.mp4

　　{5}--6.5循环计算过程I

　　[9.5.1]--6.5循环计算过程I.mp4

　　{6}--6.6字母预测onehot_1pre1

　　[9.6.1]--6.6字母预测onehot_1pre1.mp4

　　{7}--6.7循环计算过程II

　　[9.7.1]--6.7循环计算过程II.mp4

　　{8}--6.8字母预测onehot_4pre1

　　[9.8.1]--6.8字母预测onehot_4pre1.mp4

　　{9}--6.9Embedding编码

　　[9.9.1]--6.9Embedding编码.mp4