深度学习高手秘籍：基于Keras的实战攻略

admin

1. 解锁AI世界的密码
在人工智能日益发展的今天，掌握一门高效的深度学习框架已经成为众多开发者和研究人员的迫切需求。《深度学习：从入门到精通：基于Keras》进阶篇应运而生，旨在帮助你快速突破技术瓶颈，解决实际项目中的复杂问题。

2. 稀缺资源，不可错过
本书籍不仅详细解析了Keras框架的核心概念和高级用法，还通过丰富的案例演示如何将理论知识应用于实践。无论是图像识别、自然语言处理还是时间序列预测等热门领域，都能从中找到实用的解决方案和技术指南。

3. 专为深度学习进阶者设计
从算法原理到模型训练优化，《深度学习：从入门到精通》系列书籍适合那些已经具备一定基础理论知识，并希望进一步提升实战能力的学习者。通过对本书中高难度课题的研究，你将能够更加自信地应对复杂的技术挑战，并在此过程中不断突破自己。

通过本资源的深入研究与实践操作，相信每位学习者都能够成为深度学习领域的行家里手。

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📂 资源文件列表：

• 1-10 通过卷积层 对输入数据进行卷积运算.mp4
  
• 1-11 tf.keras.layers.Conv2D方式实现卷积运算.mp4
  
• 1-12 实现卷积运算-多个卷积核情况.mp4
  
• 1-13 卷积层对图像进行卷积运算示例讲解.mp4
  
• 1-14 池化层原理及实现详解.mp4
  
• 1-15 池化层实现的demo演示.mp4
  
• 1-16 池化层的特点及demo演示.mp4
  
• 1-17 池化层TensorFlow实现及案例演示.mp4
  
• 1-18 卷积神经网络中的全连接层和展平层介绍.mp4
  
• 1-19 迁移学习概述.mp4
  
• 1-20 迁移学习进行微调的三种策略.mp4
  
• 1-21 使用Keras 实现迁移学习之VGG16网络架构介绍.mp4
  
• 1-22 使用Keras 实现迁移学习之VGG16函数介绍.mp4
  
• 1-23 使用Keras 实现迁移学习之VGG16示例.mp4
  
• 1-24 使用Keras实现迁移学习之演示VGG16()函数下载实例化.mp4
  
• 1-25 利用VGG16对本地汽车图像进行类别预测.mp4
  
• 1-26 解释preprocess_input函数作用.mp4
  
• 1-27 tensorflow-hub的介绍及安装.mp4
  
• 1-28 Tensorflow-hub预训练模型的下载.mp4
  
• 1-29 使用Tensorflow-hub预训练模型进行预测.mp4
  
• 1-30 使用迁移学习实现花卉图像分类器-花卉图像介绍及导入、预处理1.mp4
  
• 1-31 使用迁移学习实现花卉图像分类器-花卉图像介绍及导入、预处理2.mp4
  
• 1-32 使用迁移学习实现花卉图像分类器-创建 批次数据.mp4
  
• 1-33 Keras Applications 迁移学习实现花卉分类.mp4
  
• 1-34 Keras Applications 迁移学习实现花卉分类2.mp4
  
• 1-35 使用TensorF Hub迁移学习实现花卉图像分类.mp4
  
• 1-36 强化学习的基本概念.mp4
  
• 1-37 深度强化学习思路.mp4
  
• 1-38 gym平台介绍及案例演示.mp4
  
• 1-39 使用Keras-RL2的DQN算法实现《CartPole》.mp4
  
• 1-40 案例分析：CIFAR-10数据描述及下载.mp4
  
• 1-41 案例分析：CIFAR-10数据预处理.mp4
  
• 1-42 案例分析：构建卷积神经网络识别CIFAR-10图像.mp4
  
• 1-43 【课后习题】判断题和选择题讲解.mp4
  
• 1-44 【课后习题】实训题讲解.mp4
  
• 2-1 循环神经网络基本理解.mp4
  
• 2-2 词嵌入基础及学习词嵌入案例讲解.mp4
  
• 2-3 预训练词嵌入及案例演示.mp4
  
• 2-4 简单循环神经网络原理及Keras实现.mp4
  
• 2-5 长短期记忆网络-LSTM原理及Keras实现.mp4
  
• 2-6 门控循环单元-GRU原理及Keras实现.mp4
  
• 2-7 序列到序列Seq2Seq2基本原理概述.mp4
  
• 2-8 引入注意力机制的Seq2Seq框架.mp4
  
• 2-9 利用Keras实现序列到序列案例演示.mp4
  
• 2-10 利用TensorFlow Addons实现Seq2Seq2.mp4
  
• 2-11 Transformer基本原理及KerasNLP介绍.mp4
  
• 2-12 案例实训：中文文本分类.mp4
  
• 2-13 课后习题讲解.mp4
  
• 3-1 自编码器概述.mp4
  
• 3-2 简单自编码器的Keras实现.mp4
  
• 3-3 简单自编码器对cifar-10图像进行重构案例讲解.mp4
  
• 3-4 稀疏自编码器.mp4
  
• 3-5 堆栈自编码器.mp4
  
• 3-6 卷积自编码器.mp4
  
• 3-7 降噪自编码器.mp4
  
• 3-8 案例实训：使用自编码器建立推荐系统.mp4
  
• 3-9 第6章【课后习题】讲解.mp4
  
• 4-1 生成式对抗网络概述.mp4
  
• 4-2 GAN模型的Keras实现.mp4
  
• 4-3 DCGAN模型的Keras实现.mp4
  
• 4-4 案例实训：使用GAN和DCGAN模型生成数字5图像.mp4
  
• 4-5 第7章【课后习题】讲解.mp4
  
• 5-1 模型评估技术.mp4
  
• 5-2 模型优化：基于梯度的优化和自适应学习率算法.mp4
  
• 5-3 模型优化：网格搜索、数据分区、交叉验证、正则化等.mp4
  
• 5-4 在tf.Keras中进行模型优化.mp4
  
• 5-5 使用Scikit-Learn优化CIFAR-10分类模型.mp4
  
• 5-6 使用KerasTuner优化CIFAR-10分类.mp4
  
• 5-7 第8章【课后习题】讲解.mp4
  
• 6-1 TensorFlow Datasets 实验.mp4
  
• 6-2 tf.data 定义高效的输入流水线.mp4
  
• 6-3 在 tf.Keras 使用 Scikit-Learn优化模型.mp4
  
• 6-4 ImageDataGenerator 类图像增强.mp4
  
• 6-5 CNN 模型对手写数字识别.mp4
  
• 6-6 CNN 模型驾驶员睡意检测.mp4
  
• 配套资料：
  
• PDF.rar
  
• 课后习题.rar
  
• 深度学习实验项目.rar
  
• 书中代码和数据_2.rar
  

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