Udemy線上課程 Python深度學習--徹底研究，從零開始親手學習類神經網路深度學習-親手徹底研究TensorFlow程式設計(含教材) 講師:教學中心 人工智慧大數據教學中心 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(3DVD)
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內容說明:
你將會學到的
使用Python作大數據運算基礎
使用Python作機器學習基礎
TensorFlow的基礎
手寫辨識數字
使用Python作數學運算
深入淺出Python程式語言
視覺化Python資料結構
使用Pandas函式庫來建立資料結構
使用Matplotlib畫圖
使用Scipy科學函數庫作線性代數與矩陣科學運算
使用numpy模組建立矩陣
Python直譯器與計算機
瞭解損失函數
手寫辨識範例
瞭解均方差
瞭解交叉熵誤差
瞭解對數y=log(x)
徹底研究GoogleTensorFlow程式設計
Tensor張量資料型態與計算節點
TensorFlow工作會議Session徹底研究
使用Tensorflow學習數學矩陣行列式與線性代數
使用Tensorflow學習微分梯度求取極值最佳解
使用Tensorflow學習機率統計-機率均勻分佈
使用Tensorflow學習機率常態分佈
使用Tensorflow學習數學複數
使用Tensorflow平行計算解決大數據問題
Tensorflow為大數據先修課程,基本數學機率計算教學
TensorFlow+Keras的基礎
CNN卷積神經網路
RNN遞迴神經網路
手寫辨識數字
學習機器感情
手寫辨識準確度98.59%
顯示手寫訓練圖片
課程內容:
├─01Python程式設計與資料科學--從零開始親手學習Python程式語言-親手應用實作TensorFlow程式語言
│001Python深度學習.mp4
│002Colab.pdf
│002TensorFlow程式語言簡介.mp4
│003GPUCPU執行影像辨識速度.mp4
│
├─02Python程式設計基礎
│004examples.zip
│004example_1.zip
│004example_2.zip
│004簡介.mp4
│005Python-windows-Deep.pdf
│005Python.pdf
│005下載及安裝Python軟體.mp4
│006在Mac安裝Python軟體實作.mp4
│007Python_Mac_install_detail.pdf
│007Python安裝檢查在Mac.mp4
│008Python安裝檢查實作在Mac.mp4
│009Python_windows_only.pdf
│009在Window10下載及安裝Python軟體.mp4
│010在Windows10安裝Python及Anaconda組合包實作.mp4
│011Python安裝檢查在Windows10.mp4
│011Python＿windows_install_detail.pdf
│012Python安裝檢查實作在Windows10.mp4
│013Python網站擷取與資料分析.mp4
│
├─03Python直譯器與計算機
│014Python直譯器與計算機.mp4
│015Python資料型態.mp4
│016布林資料型態.mp4
│017字串資料型態.mp4
│018物件類別.mp4
│019識別名稱.mp4
│020運算式與運算子.mp4
│021運算子結合優先順序.mp4
│022資料型態實作.mp4
│023布林資料型態及浮點數資料型態實作.mp4
│024字串實作.mp4
│025物件類別實作.mp4
│026運算式與運算子實作.mp4
│027運算子結合優先順序實作.mp4
│028數字，字串與變數實作.mp4
│
├─04控制結構
│029控制結構.mp4
│030布林值與條件.mp4
│031Python精通程式語言_控制結構.mp4
│032一個選擇的if敘述.mp4
│033一個選擇的if敘述實作.mp4
│034迴圈結構for.mp4
│035迴圈結構for實作.mp4
│
├─05資料結構
│036資料結構.mp4
│037串列堆疊與資料結構實作.mp4
│038數組tuple,集合set和字典.mp4
│039數組tuple,集合set和字典實作.mp4
│
├─06函數
│040函數.mp4
│041Python精通程式語言＿函數.mp4
│042函數參數與引數.mp4
│043函數實作.mp4
│044Lambda運算式.mp4
│045費氏函數非遞迴實作.mp4
│046函數參數_name接受實體tuple,函數參數__name接受字典.mp4
│047Lambda運算式實作.mp4
│048套件模組.mp4
│049Python內建字串相關函數實作.mp4
│050套件模組實作.mp4
│051Python內建字串相關函數.mp4
│
├─07類別
│052類別.mp4
│053類別實作.mp4
│054建立物件及解構物件.mp4
│055Python精通程式語言類別.mp4
│056建構函數__new__().mp4
│057Python物件導向程式語言封裝實作.mp4
│
├─08繼承
│058繼承.mp4
│059繼承實作.mp4
│060多重繼承實作.mp4
│061多型.mp4
│
├─09異常或錯誤處理
│062異常或錯誤處理.mp4
│063異常或錯誤處理實作.mp4
│064檔案處理.mp4
│065檔案處理實作.mp4
│
├─10使用matplotlib畫圖實作
│066使用matplotlib畫圖.mp4
│067使用matplotlib畫圖實作.mp4
│
├─11Python資料結構與畫圖
│068example2.zip
│068Python資料結構與畫圖簡介.mp4
│068Python-DataStructure.pdf
│069數組tuple和集合set和Scipy科學函數庫.mp4
│070開啟Jupiternotebook.mp4
│071Python實作簡單線性代數.mp4
│072Tuple數組實作1-JupyterNotebook.mp4
│073numpy模組建立矩陣.mp4
│074pandas.zip
│074Pandas資料結構.mp4
│075pandasread_csv實作.mp4
│076PandasDataFrame實作.mp4
│077Matplotlib畫圖.mp4
│
├─12安裝Pycharm
│078Mac上安裝Pycharm.mp4
│078Python_pycharm_Only.pdf
│079在Mac系統實際安裝PyCharm.mp4
│080Win10上安裝Pycharm.mp4
│081在Windows10系統實際安裝Pycharm.mp4
│
├─13TensorFlow程式語言
│082TensorFlow_mac.pdf
│082TensorFlow程式語言--TensorFlowMac安裝.mp4
│083使用pip3來安裝TensorFlow.mp4
│084TensorFlowMac安裝--實作.mp4
│085使用pip3來安裝TensorFlow實作.mp4
│086使用Anaconda來安裝TensorFlow實作.mp4
│
├─14TensorFlow程式語言--TensorFlowGPU平行運算-Win10
│087TensorFlow_GPU.pdf
│087TensorFlow程式語言--TensorFlowGPU平行運算.mp4
│088TensorFlow_GPU.pdf
│088深度學習動態執行檔DLL系統使用者環境路徑設定.mp4
│089安裝TensorFlow-GPU並且執行.mp4
│090安裝並且執行jupyterNotebook-驗證GPU.mp4
│091TensorFlow_mac.pdf
│091使用cpu執行TensorFlow.mp4
│092CUDA軟體安裝設定實作.mp4
│093下載及安裝CUDNN實作.mp4
│094安裝TensorFlow-GPU並且執行實作.mp4
│095使用cpu執行TensorFlow實作.mp4
│
├─15TensorFlow
│096TensorFlow.pdf
│096TensorFlow.zip
│096TensorFlow2.zip
│096TensorFlow_Intro.pdf
│096TensorFlow程式語言.mp4
│097TensorFlow的資料型態,級別Ranks和Shape維度的表示.mp4
│098TensorFlow的資料型態.mp4
│099處理張量.mp4
│100TensorFlow計算節點處理張量實作.mp4
│101運算節點.mp4
│102加法乘法運算節點實作.mp4
│103複數是由實數與虛數組成.mp4
│104複數是由實數與虛數組成TensorFlow實作.mp4
│105微分求梯度.mp4
│106常見函數-Tensorflow的計算節點.mp4
│107常見函數實作-Tensorflow的計算節點實作.mp4
│108機率均勻分佈.mp4
│109機率常態分佈.mp4
│110用TensorFlow處理張量圖片.mp4
│111用TensorFlow處理張量圖片實作.mp4
│112TensorFlow的變數.mp4
│113圖形和Sessions.mp4
│114TensorFlowplaceholder.mp4
│115執行計算圖.mp4
│116Tensorflow實作.mp4
│117Tensorboard實作.mp4
│
├─16TesorFlow程式設計深度學習
│118MNIST手寫辨識演算法.mp4
│118TensorFlow-2.zip
│118TensorFlow-r.pdf
│119TensorFlow手寫辨識實作.mp4
│119TensorFlow-example.pdf
│120ClassGradientDescentOptimizer類別.mp4
│121TensorFlow手寫辨識實作-JupyterNotebook.mp4
│122手寫辨識Tensorboard實作.mp4
│
├─17TensorFlow卷積深度學習手寫辨識
│123TensorFlow卷積深度學習手寫辨識.mp4
│123TensorFlow-cnn.pdf
│123TensorFlow3.zip
│124交叉熵最佳化.mp4
│125TensorFlow卷積深度學習手寫辨識實作設計.mp4
│126LossFunc.pdf
│126損失函數.mp4
│127LossFunc.pdf
│127損失函數實作.mp4
│
├─18TensorFlow+KerasCNN卷積深度學習影像辨識Cifar-10
│128cifar.zip
│128TensorFlow+KerasCNN卷積深度學習Cifar-10圖形辨識.mp4
│128TensorFlow-cnn-cifar10.pdf
│129Keras的核心為模型.mp4
│130建立模型model.fit().mp4
│131TensorFlow+KerasCNN卷積深度學習Cifar-10圖形辨識實作.mp4
│132範例_cifar10_kk.mp4
│133TensorFlowCNN卷積深度學習Cifar圖形辨識.mp4
│133TensorFlow-only-cnn-cifar10.pdf
│133tensorflow_cifar10_code.zip
│134Cifar-10圖片集(train.py).mp4
│135TensorFlowCNN卷積深度學習Cifar圖形辨識實作.mp4
│136啟動Tensorboard實作.mp4
│
├─19Python機器學習-親手TensorFlow實作手寫辨識與強化學習車桿平衡
│137TensorFlow-Conda.pdf
│137TensorFlow-ML.pdf
│137tensorflowExample.zip
│137機率.mp4
│138Conda套件管理.mp4
│139線性迴歸.mp4
│140線性迴歸實作.mp4
│141分類.mp4
│142群聚演算法k-means.mp4
│143群聚演算法k-means實作.mp4
│144KMeans分群.mp4
│145群聚演算法k-means實作2.mp4
│146K-nearest最鄰近分類演算法KNN.mp4
│147手寫辨識MNIST實作.mp4
│148實作KNN演算法使用手寫辨識MNIST實作.mp4
│
├─20AutoEncoder自動編碼器
│149Conda套件管理.mp4
│149TensorFlow_Conda.pdf
│150AutoEncoder.pdf
│150autoencoder.zip
│150AutoEncoder自動編碼器-資料降維.mp4
│151自動編碼器用在維度縮減-手寫辨識實作.mp4
│
├─21詞向量Word2Vec
│152Word2Vec.pdf
│152word2vec.py
│152Word2Vec詞向量.mp4
│153將字詞轉換成向量最佳化模組SGD學習速率為1.mp4
│154Word2Vec詞向量實作.mp4
│
├─22強化學習
│155cartPole_conda.zip
│155TensorFlow_RLCartPole.pdf
│155強化學習--建立Anaconda工作環境-Mac,執行一般的openAI.mp4
│156強化學習簡介.mp4
│157Ｑ-Function最大化未來報酬.mp4
│158DeepQ網路使用Keras和TensorFlow.mp4
│159DeepQ網路使用Keras和TensorFlow實作使用車桿平衡CartPole.mp4
│160OpenAI實作使用車桿平衡.mp4
│
├─23Python類神經網路深度學習
│161keras.zip
│161Python-neural-implement.pdf
│161Python類神經網路深度學習.mp4
│162類神經深度學習.mp4
│163mnist手寫辨識.mp4
│164Python-neural-implement2.pdf
│164繪製實際和預測結果的手寫辨識.mp4
│165類神經網路深度學習建置模型實作.mp4
│
├─24Python深度學習類神經網路
│166Python-neural.pdf
│166類神經網路.mp4
│167類神經網路深度學習.mp4
│
├─25卷積神經網CNN
│168keras-CNN.pdf
│168卷積神經網CNN.mp4
│169卷積神經網CNN-手寫數字辨識實作.mp4
│
└─26遞迴神經網RNN
170keras-RNN.pdf
170遞迴神經網RNN.mp4
171IMDb影評資料滿意度分析.mp4
172建立RNN遞迴類神經的模型與實作.mp4
173LSTM實作.mp4

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