深度学习实战教程完整版 Keras框架从入门到精通

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以下是关于深度学习的资源列表，包含了卷积运算、池化层原理及实现等方面的教学视频：

卷积运算部分：

池化层部分：

全连接网络、迁移学习相关：

花卉分类、CIFAR-10 数据集等相关案例：

其他专题内容：

同时提供 PDF 文档、课后习题和实验资源包以辅助学习。

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📂 资源文件列表：

• - 通过卷积层对输入数据进行卷积运算（1-10）
  
• - 使用 `tf.keras` 中的 `Conv2D` 类实现卷积运算（1-11）
  
• - 应用多个卷积核的情况讲解与操作介绍 (1-12)
  
• - 卷积层处理图像的具体示例及讲解（1-13）
  
• - 池化层的操作原理及其在 TensorFlow 中的实现详情（1-14）
  
• - 借助池化层进行模型开发的示范说明 (1-15)
  
• - 多个应用示例，包括池化的特点分析及演示视频（1-16）和（1-17）
  
• - 展平层与全连接层的基本概念介绍（1-18）
  
• - 迁移学习的方法简介（1-19），微调步骤说明(1-20)
  
• - 具体代码实现包括模型的下载实例化（VGG16）和本地图像预测等，详细讲解见视频 (1-21) 到 (1-24) 。
  
• - 使用各种方式如 TensorFlow Hub 和 Keras Applicaitions 提供的预训练模型进行花卉分类实例（1-25）至（1-32）
  
• - CIFAR-10数据描述及下载与预处理示例 (1-40) 至 (1-42).
  
• - 强化学习相关，包括 GYM 平台和 DQN 算法应用在《CartPole》游戏案例讲解。（1-36）至（1-39）
  
• - RNN 相关课程从基本概念开始到 Transformer 模型的详细介绍，以及中文文本分类实战演示。(2-1) 至 (2-12)
  

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