资源简介：
深度学习与TensorFlow 2入门实战——更多资源,课程更新在
01.深度学习初见
课时1 深度学习框架介绍-1
课时2 深度学习框架介绍-2
课时3 开发环境安装-1
课时4 开发环境安装-2
02.【选看】开发环境全程实录
课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装
课时5 win10平台实录-1
课时6 win10平台实录-2
课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装
课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装
课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装
03.回归问题
课时11 线性回归-1
课时12 线性回归-2
课时13 回归问题实战-1
课时14 回归问题实战-2
课时15 手写数字问题-1
课时16 手写数字问题-2
课时17 手写数字问题-3
课时18 手写数字问题初体验-1
课时19 手写数字问题初体验-2
04.Tensorflow 2基础操作
课时20 tensorflow数据类型-1
课时21 tensorflow数据类型-2
课时22 创建Tensor-1
课时23 创建Tensor-2
课时24 创建Tensor-3
课时25 索引与切片-1
课时26 索引与切片-2
课时27 索引与切片-3
课时28 索引与切片-4
课时29 索引与切片-5
课时30 维度变换-1
课时31 维度变换-2
课时32 维度变换-3
课时33 Broadcasting-1
课时34 Broadcasting-2
课时35 数学运算
课时36 前向传播（张量）-实战-1
课时37 前向传播（张量）-实战-2
课时38 前向传播（张量）-实战-3
课时39 前向传播（张量）-实战-4
05.tensorflow 2高阶操作
课时40 合并与分割
课时41 数据统计
课时42 张量排序-1
课时43 张量排序-2
课时44 填充与复制
课时45 张量限幅-1
课时46 张量限幅-2
课时47 高阶操作-1
课时48 高阶操作-2
06 神经网络与全连接层
课时49 数据加载-1
课时50 数据加载-2
课时51 数据加载-3
课时52 测试（张量）实战
课时53 全连接层-1
课时54 全连接层-2
课时55 输出方式
课时56 误差计算-1
课时57 误差计算-2
课时58 误差计算-3
07 随机梯度下降
课时59 梯度下降-简介-1
课时60 梯度下降-简介-2
课时61 常见函数的梯度
课时62 激活函数及其梯度
课时63 损失函数及其梯度-1
课时64 损失函数及其梯度-2
课时65 单输出感知机梯度
课时66 多输出感知机梯度
课时67 链式法则
课时68 反向传播算法-1
课时69 反向传播算法-2
课时70 函数优化实战
课时71 手写数字问题实战（层）-1
课时72 手写数字问题实战（层）-2
课时73 手写数字问题实战（层）-3
课时74 TensorBoard可视化-1
课时75 TensorBoard可视化-2
08.Keras高层接口
课时76 Keras高层API-1
课时77 Keras高层API-2
课时78 Keras高层API-3
课时79 自定义层或网络-1
课时80 自定义层或网络-2
课时81 模型保存与加载
课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
课时83 CIFAR10自定义网络实战-2
课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
09.过拟合
课时 89 动量与学习率
课时85 过拟合与欠拟合
课时86 交叉验证-1
课时87 交叉验证-2
课时88 Regularization
课时90 Early stopping，Dropout
10.卷积神经网络
课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
课时102 ResNet, DenseNet – 1
课时103 ResNet, DenseNet – 2
课时104 ResNet实战-1
课时105 ResNet实战-2
课时106 ResNet实战-3
课时107 ResNet实战-4
课时86 什么是卷积-1
