《深度学习：从入门到精通：基于Keras》进阶篇 百度网盘下载

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### 《深度学习：从入门到精通——基于Keras》进阶篇

#### 卷积神经网络与核心概念
1. **通过卷积层对输入数据进行卷积运算**
2. **使用tf.keras.layers.Conv2D实现卷积操作**
3. **运用多个卷积核的卷积层实例**
4. **演示卷积层对于图像的处理原理**
5. **池化层的工作机制与应用**
6. - 7. 池化层在TensorFlow环境下的具体代码示例
8. 卷积神经网络中的全连接层和展平层介绍

#### 迁移学习详解
9. **迁移学习的概述**
10. - 14. 充分利用预训练模型进行微调的策略和技术细节讲解
15. 使用Keras框架实现VGG16架构应用实例

#### 实战案例展示
16. 利用VGG16预测本地汽车图片类别
17. **解释preprocess_input函数用于预处理数据的作用**
18. - 19. 安装与使用tensorflow-hub的操作指南及下载预制模型的过程
20. 使用迁移学习建立花卉图像分类器的实例展示

#### 强化学习篇
21. 深度强化学习基础知识介绍
22. gym框架和DQN算法应用实战：《CartPole》案例演示
23. 使用TensorFlow中的CIFAR-10数据集进行卷积神经网络模型构建与预测实例

#### 课后作业解答
24. - 25. 循环神经网络（RNN）基础理解与其代码实现
26. 单词嵌入、LSTM、GRU和序列到序列（Seq2Seq）模型的原理及其在Keras中的具体应用示例
27. 自编码器相关技术如简单自编码器及堆栈自编码器等讲解
28. 生成式对抗网络的基本概念与代码实现

以上每一个视频文件都详细演示了各个部分的具体内容，帮助学习者从理论到实战全面掌握深度学习知识框架。