├── 01.tensorflow环境安装
│ ├── 1-1 课程简介
│ ├── …
│ └── 1-4 tf基础操作
├── 02.神经网络
│ ├── 2-1 深度学习要解决的问题
│ ├── …
│ ├── 2-8 返向传播计算方法
│ ├── …
│ └── 2-13 神经网络过拟合解决方法
├── 03.回归任务
│ ├── 3-1 任务目标与数据集简介
│ ├── …
│ ├── 3-4 模型超参数调节与预测结果展示
│ ├── …
│ └── 3-7 模型保存与读取实例
├── 04.卷积神经
│ ├── 4-1 卷积网络应用领域
│ ├── …
│ ├── 4-10 VGG网络架构
│ ├── 4-11 残差网络Resnet
│ └── 4-12 感受野的作用
├── 05.识别实战
│ ├── 5-1 猫狗识别任务与数据简介
│ ├── …
│ └── 5-4 卷积模型训练与识别效果展示
├── 06.图像数据增强
│ ├── 6-1 数据增强概述
│ ├── 6-2 图像数据变换
│ └── 6-3 猫狗识别任务数据增强实例
├── 07.迁移学习实战
│ ├── 7-1 迁移学习的目标
│ ├── …
│ ├── 7-4 加载训练好的经典网络模型
│ ├── …
│ └── 7-7 图像数据处理实例
├── 08.递归神经网络与词向量
│ ├── 8-1 RNN网络架构解读
│ ├── …
│ ├── 8-5 CBOW与Skip-gram模型
│ └── 8-6 负采样方案
├── 09.词向量模型
│ ├── 9-1 任务流程解读
│ ├── …
│ └── 9-5 损失函数定义与训练结果展示
├── 10.LSTM文本分类任务实战
│ ├── 10-1 任务目标与数据介绍
│ ├── …
│ ├── 10-6 双向RNN模型定义
│ ├── …
│ └── 10-9 训练文本分类模型
├── 11.CNN网络实战
│ ├── 11-1 CNN应用于文本任务原理解析
│ ├── 11-2 整体流程解读
│ └── 11-3 网络架构设计与训练
├── 12.时间序列预测
│ ├── 12-1 任务目标与数据源
│ ├── …
│ └── 12-5 序列结果预测
├── 13.框架BERT
│ ├── 13-1 BERT任务目标概述
│ ├── …
│ ├── 13-4 self-attention计算方法
│ ├── …
│ ├── 13-8 transformer整体架构梳理
│ └── …
├── 14.BERT实战
│ ├── 14-1 BERT开源项目简介
│ ├── …
│ ├── 14-5 tfrecord制作
│ ├── …
│ ├── 14-10 构建QKV矩阵
│ ├── 14-11 完成Transformer模块构建
│ └── 14-12 训练BERT模型
├── 15.对抗生成网络实战
│ ├── 15-1 对抗生成网络通俗解释
│ ├── 15-2 GAN网络组成
│ ├── 15-3 DCGAN网络架构与流程解读
│ ├── …
│ └── 15-5 损失函数定义与训练
├── 16.CycleGan实战
│ ├── 16-1 CycleGan网络所需数据
│ ├── 16-2 CycleGan整体网络架构
│ ├── 16-3 PatchGan判别网络原理
│ ├── …
│ ├── 16-9 生成网络模块构造
│ ├── 16-10 判别网络模块构造
│ └── …
├── 17.Resnet实战
│ ├── 17-1 额外补充-Resnet论文解读
│ ├── …
│ ├── 17-6 网络架构层次解读
│ ├── …
│ └── 17-8 训练resnet模型
├── 18.Tensorflow初识
│ ├── 18-1 Tensorflow简介与安装
│ ├── …
│ ├── 18-4 实现线性回归算法
│ ├── …
│ └── 18-6 逻辑回归算法
├── 19.Tensorflow神经网络
│ ├── 19-1 神经网络结构
│ ├── …
│ └── 19-4 Cifar-10图像分类任务
├── 20.卷积神经网络实战
│ ├── 20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别
│ ├── …
│ └── 20-5 测试效果
├── 21.递归神经网络模型
│ ├── 21-1 RNN网络基本架构
│ ├── 21-2 实现RNN网络架构
│ ├── 21-3 RNN实现自己的小demo
│ └── 21-4 RNN预测时间序列
├── 22.Alexnet网络
│ ├── 22-1 环境配置
│ ├── …
│ └── 22-4 加载训练好参数
├── 23.Tensorboard可视化模块
│ ├── 23-1 Tensorboard可视化展示
│ ├── …
│ └── 23-4 参数对结果的影响
├── 24.tfrecord数据源制作
│ ├── 24-1 生成自己的数据集
│ ├── …
│ └── 24-4 加载tfrecord进行分类任务
├── 25. CNN文本分类
│ ├── 25-1 CNN文本分类任务概述
│ ├── …
│ └── 25-4 完成预测分类任务
└── 26.Resnet残差网络
├── 26-1 Resnet网络原理
├── 26-2 网络流程设计
└── 26-3 残差网络细节
