人工精选《深度学习：从入门到精通：基于Keras》进阶篇
先弄清楚这门进阶课值不值得学 很多做后端开发、数据分析，或者想往算法方向转的朋友，往往已经手写过简单的全连接神经网络，但一碰到图像数据就卡壳：参数量爆炸、特征提取全靠运气。这门基于 Keras 的进阶课，核心解决的正是这个断层。它不是带你再过一遍深度学习基础概念，而是直接切入卷积神经网络在图像分类里
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先弄清楚这门进阶课值不值得学
很多做后端开发、数据分析，或者想往算法方向转的朋友，往往已经手写过简单的全连接神经网络，但一碰到图像数据就卡壳：参数量爆炸、特征提取全靠运气。这门基于 Keras 的进阶课，核心解决的正是这个断层。它不是带你再过一遍深度学习基础概念，而是直接切入卷积神经网络在图像分类里的真实工作场景，帮你搞懂为什么处理图像必须换思路，以及怎么用 Keras 和 TensorFlow 落地一个能跑的图像分类模型。如果你的工作里开始出现图片素材分类、质检图像识别，或者你想自己写个脚本来整理本地照片库，这门课的实操价值就很明确。
适合什么基础与建议学习顺序
这套资料不适合零基础。它默认你已经懂 Python 基本语法，知道张量是什么，并且能手写或看懂简单的 Keras 全连接层代码。如果你连梯度下降的概念都还模糊，建议先去补基础再来碰进阶篇，否则会在特征图计算环节卡死。拿到资料后，建议先看卷积层基本原理和 padding 技巧这两块。很多人在实际写代码时模型输出尺寸对不上，问题全出在对 padding 和步长的理解不到位。先把这两块的示例讲解过一遍，自己拿笔算几遍输出宽高计算公式，再去碰 TensorFlow 的实现函数，你会发现自己写代码时少踩很多形状不匹配的坑。
学完能独立做什么与资料配合练习方法
学完这部分内容，你能独立完成一个标准的图像分类任务：从读取图片数据、构建卷积层提取特征、处理边缘填充，到计算输出特征图的尺寸并搭建完整的网络骨架。配合练习时，不要只是对着视频敲一遍代码。建议你准备一个自己的小数据集，比如几十张不同角度的办公物品照片。每看完一个原理讲解，就立刻在自己的数据上修改 padding 参数和步长，观察模型每一层输出的形状变化。把课程里的通用代码迁移到你自己的实际工作场景中，跑通一次自定义数据的分类，才算真正把这门进阶课的动手能力吸收进自己的技能库。
学到深度学习理论，更能通过案例学习能提升代码动手能力，能将所学知识迁移到自己实际工作
课程目录
* 01 卷积神经网络及图像分类/
* 01 简述全连接神经网络在图像数据处理中的不足处.mp4 (44.06 MB), 08:24
* 02 卷积网络基本原理.mp4 (49.45 MB), 09:31
* 03 卷积层原理概述.mp4 (40.11 MB), 08:54
* 04 卷积层原理-padding技巧.mp4 (24.18 MB), 05:34
* 05 卷积层原理-padding示例讲解.mp4 (61.88 MB), 13:58
* 06 卷积层原理-移动步长示例讲解.mp4 (49.83 MB), 11:11
* 07 输出特征图的宽、高计算公式.mp4 (31.32 MB), 06:04
* 08 卷积层Tensorflow实现函数讲解.mp4 (30.88 MB), 07:16
* 09 通过实例讲解卷积层各细节.mp4 (58.06 MB), 12:26
* 10 通过卷积层 对输入数据进行卷积运算.mp4 (18.57 MB), 03:46
* 11 tf.keras.layers.Conv2D方式实现卷积运算.mp4 (34.99 MB), 07:41
* 12 实现卷积运算-多个卷积核情况.mp4 (25.17 MB), 06:21
* 13 卷积层对图像进行卷积运算示例讲解.mp4 (65.56 MB), 13:27
* 14 池化层原理及实现详解.mp4 (53.98 MB), 10:40
* 15 池化层实现的demo演示.mp4 (23.11 MB), 05:33
* 16 池化层的特点及demo演示.mp4 (37.32 MB), 08:02
* 17 池化层TensorFlow实现及案例演示.mp4 (45.38 MB), 09:07
* 18 卷积神经网络中的全连接层和展平层介绍.mp4 (21.72 MB), 05:15
* 19 迁移学习概述.mp4 (47.12 MB), 09:25
* 20 迁移学习进行微调的三种策略.mp4 (21.44 MB), 05:20
* 21 使用Keras 实现迁移学习之VGG16网络架构介绍.mp4 (37.25 MB), 08:26
* 22 使用Keras 实现迁移学习之VGG16函数介绍.mp4 (37.25 MB), 08:26
* 23 使用Keras 实现迁移学习之VGG16示例.mp4 (24.16 MB), 05:25
* 24 使用Keras实现迁移学习之演示VGG16()函数下载实例化.mp4 (53.34 MB), 09:49
* 25 利用VGG16对本地汽车图像进行类别预测.mp4 (73.04 MB), 13:29
* 26 解释preprocess_input函数作用.mp4 (32.70 MB), 06:35
* 27 tensorflow-hub的介绍及安装.mp4 (10.69 MB), 02:02
* 28 Tensorflow-hub预训练模型的下载.mp4 (13.50 MB), 03:29
* 29 使用Tensorflow-hub预训练模型进行预测.mp4 (15.67 MB), 03:29
* 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 (45.06 MB), 10:48
* 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 (29.07 MB), 06:02
* 32 使用迁移学习实现花卉图像分类器-创建 批次数据.mp4 (48.18 MB), 09:19
* 33 Keras Applications 迁移学习实现花卉分类.mp4 (43.21 MB), 07:51
* 34 Keras Applications 迁移学习实现花卉分类2.mp4 (44.26 MB), 09:04
* 35 使用TensorF Hub迁移学习实现花卉图像分类.mp4 (23.48 MB), 04:21
* 36 强化学习的基本概念.mp4 (21.36 MB), 05:26
* 37 深度强化学习思路.mp4 (10.77 MB), 02:34
* 38 gym平台介绍及案例演示.mp4 (21.92 MB), 05:44
* 39 使用Keras-RL2的DQN算法实现《CartPole》.mp4 (32.79 MB), 06:21
* 40 案例分析：CIFAR-10数据描述及下载.mp4 (72.08 MB), 13:04
* 41 案例分析：CIFAR-10数据预处理.mp4 (16.29 MB), 03:39
* 42 案例分析：构建卷积神经网络识别CIFAR-10图像.mp4 (80.47 MB), 16:09
* 43 【课后习题】判断题和选择题讲解.mp4 (27.68 MB), 05:43
* 44 【课后习题】实训题讲解.mp4 (80.69 MB), 14:21
* 02 循环神经网络在文本序列中的应用/
* 01 循环神经网络基本理解.mp4 (16.28 MB), 04:34
* 02 词嵌入基础及学习词嵌入案例讲解.mp4 (77.41 MB), 15:24
* 03 预训练词嵌入及案例演示.mp4 (96.21 MB), 17:31
* 04 简单循环神经网络原理及Keras实现.mp4 (88.77 MB), 15:59
* 05 长短期记忆网络-LSTM原理及Keras实现.mp4 (81.47 MB), 14:23
* 06 门控循环单元-GRU原理及Keras实现.mp4 (31.74 MB), 05:47
* 07 序列到序列Seq2Seq2基本原理概述.mp4 (37.82 MB), 06:39
* 08 引入注意力机制的Seq2Seq框架.mp4 (35.14 MB), 06:44
* 09 利用Keras实现序列到序列案例演示.mp4 (113.13 MB), 20:37
* 10 利用TensorFlow Addons实现Seq2Seq2.mp4 (69.10 MB), 14:48
* 11 Transformer基本原理及KerasNLP介绍.mp4 (50.18 MB), 12:22
* 12 案例实训：中文文本分类.mp4 (93.58 MB), 17:45
* 13 课后习题讲解.mp4 (64.40 MB), 14:03
* 03 自编码器/
* 01 自编码器概述.mp4 (41.88 MB), 09:51
* 02 简单自编码器的Keras实现.mp4 (41.89 MB), 09:59
* 03 简单自编码器对cifar-10图像进行重构案例讲解.mp4 (104.67 MB), 20:00
* 04 稀疏自编码器.mp4 (40.55 MB), 08:17
* 05 堆栈自编码器.mp4 (54.87 MB), 12:19
* 06 卷积自编码器.mp4 (38.47 MB), 08:41
* 07 降噪自编码器.mp4 (71.13 MB), 12:33
* 08 案例实训：使用自编码器建立推荐系统.mp4 (118.05 MB), 20:30
* 09 第6章【课后习题】讲解.mp4 (91.41 MB), 19:34
* 04 生成式对抗网络/
* 01 生成式对抗网络概述.mp4 (25.52 MB), 05:25
* 02 GAN模型的Keras实现.mp4 (85.54 MB), 18:30
* 03 DCGAN模型的Keras实现.mp4 (33.95 MB), 08:41
* 04 案例实训：使用GAN和DCGAN模型生成数字5图像.mp4 (114.50 MB), 22:21
* 05 第7章【课后习题】讲解.mp4 (135.82 MB), 26:08
* 05 模型评估及模型优化/
* 01 模型评估技术.mp4 (61.89 MB), 15:40
* 02 模型优化：基于梯度的优化和自适应学习率算法.mp4 (49.49 MB), 12:20
* 03 模型优化：网格搜索、数据分区、交叉验证、正则化等.mp4 (63.28 MB), 16:01
* 04 在tf.Keras中进行模型优化.mp4 (21.44 MB), 06:07
* 05 使用Scikit-Learn优化CIFAR-10分类模型.mp4 (81.81 MB), 17:15
* 06 使用KerasTuner优化CIFAR-10分类.mp4 (89.93 MB), 17:10
* 07 第8章【课后习题】讲解.mp4 (72.71 MB), 13:47
* 06 深度学习实验项目/
* 01 TensorFlow Datasets 实验.mp4 (76.74 MB), 13:30
* 02 tf.data 定义高效的输入流水线.mp4 (69.68 MB), 13:14
* 03 在 tf.Keras 使用 Scikit-Learn优化模型.mp4 (42.45 MB), 07:01
* 04 ImageDataGenerator 类图像增强.mp4 (55.56 MB), 09:09
* 05 CNN 模型对手写数字识别.mp4 (55.34 MB), 09:32
* 06 CNN 模型驾驶员睡意检测.mp4 (85.15 MB), 15:41
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