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人工智能实践:Tensorflow笔记(完整版)

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文件列表
  1. 第一讲人工智能概述/1.1-概述 - 1.1-概述(SHD).mp4317.14MB
  2. 第一讲人工智能概述/1.2-双系统安装 - 1.2-双系统安装(SHD).mp4337.45MB
  3. 第一讲人工智能概述/1.3-Windows虚拟机安装 - 1.3-Windows虚拟机安装(SHD).mp4103.8MB
  4. 第一讲人工智能概述/1.4-MacTensorflow安装 - 1.4-MacTensorflow安装(SHD).mp464.4MB
  5. 第七讲卷积网络基础/7.1-卷积神经网络 - 7.1-卷积神经网络(SHD).mp4369.83MB
  6. 第七讲卷积网络基础/7.2-lenet5代码讲解 - 7.2-lenet5代码讲解(SHD).mp4237.21MB
  7. 第三讲Tensorflow框架/3.1-张量、计算图、会话 - 3.1-张量、计算图、会话(SHD).mp4161.13MB
  8. 第三讲Tensorflow框架/3.2-前向传播 - 3.2-前向传播(SHD).mp4212.49MB
  9. 第三讲Tensorflow框架/3.3-反向传播 - 3.3-反向传播(SHD).mp4261.05MB
  10. 第二讲Python语法串讲/2.1-Linux指令、HelloWorld - 2.1-Linux指令、HelloWorld(SHD).mp4108.74MB
  11. 第二讲Python语法串讲/2.2-列表、元组、字典 - 2.2-列表、元组、字典(SHD).mp4132.15MB
  12. 第二讲Python语法串讲/2.3-条件语句 - 2.3-条件语句(SHD).mp4145.58MB
  13. 第二讲Python语法串讲/2.4-循环语句 - 2.4-循环语句(SHD).mp470.14MB
  14. 第二讲Python语法串讲/2.5-turtle模块 - 2.5-turtle模块(SHD).mp460.13MB
  15. 第二讲Python语法串讲/2.6-函数、模块、包 - 2.6-函数、模块、包(SHD).mp497.84MB
  16. 第二讲Python语法串讲/2.7-类、对象、面向对象的编程 - 2.7-类、对象、面向对象的编程(SHD).mp4145.45MB
  17. 第二讲Python语法串讲/2.8-文件操作 - 2.8-文件操作(SHD).mp495.04MB
  18. 第五讲全连接网络基础/5.1-MNIST数据集 - 5.1-MNIST数据(SHD).mp4179.79MB
  19. 第五讲全连接网络基础/5.2-模块化搭建神经网络八股 - 5.2-模块化搭建神经网络八股(SHD).mp458.09MB
  20. 第五讲全连接网络基础/5.3-手写数字识别准确率输出 - 5.3-手写数字识别准确率输出(SHD).mp4140.62MB
  21. 第八讲卷积网络实践/8.1-复现已有的卷积神经网络 - 8.1-复现已有的卷积神经网络(SHD).mp460.53MB
  22. 第八讲卷积网络实践/8.2-用vgg16实现图片识别 - 8.2-用vgg16实现图片识别(SHD).mp4239.48MB
  23. 第六讲全连接网络实践/6.1-输入手写数字图片输出识别结果 - 6.1-输入手写数字图片输出识别结果(SHD).mp4199.72MB
  24. 第六讲全连接网络实践/6.2-制作数据集 - 6.2-制作数据集(SHD).mp4260.07MB
  25. 第四讲神经网络优化/4.1-损失函数 - 4.1-损失函数(SHD).mp4357.06MB
  26. 第四讲神经网络优化/4.2-学习率 - 4.2-学习率(SHD).mp4151.9MB
  27. 第四讲神经网络优化/4.3-滑动平均 - 4.3-滑动平均(SHD).mp4115.97MB
  28. 第四讲神经网络优化/4.4-正则化 - 4.4-正则化(SHD).mp4208.47MB
  29. 第四讲神经网络优化/4.5-神经网络搭建八股 - 4.5-神经网络搭建八股(SHD).mp4156.58MB
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