正版资源《深度学习：从入门到精通：基于Keras》
《《深度学习：从入门到精通：基于Keras》》《深度学习：从入门到精通：基于Keras》【技能收获】学完可掌握：Python 编程、Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘
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这门课的名字里有两个关键词：Keras 和「从入门到精通」。但对真正要动手写代码的人来说，更值得关注的是它选择的技术路线——用 Keras 作为主线框架，把深度学习的数学直觉、模型搭建和工程落地串成一条线。Keras 本身是 TensorFlow 的高层 API，封装程度高、代码量少，适合把注意力放在「网络为什么这样设计」而不是「这句 API 怎么写」上。如果你之前被 PyTorch 的灵活性绕晕过，或者想先把常见网络结构跑通再回头抠细节，这条路线的性价比很高。
技术栈与代码组织方式
整套资料围绕 Keras + TensorFlow 展开，配套 Python 数据处理常用的 NumPy、pandas、Matplotlib 做可视化和数据清洗。它不是把每个 API 单独拎出来讲一遍，而是按「一个模型从数据到预测」的完整链路组织内容：数据读入和预处理、模型定义、编译与训练、评估与调参、保存与加载。这种组织方式的好处是，你学到的每一段代码都能直接搬进自己的脚本里，而不是只存在于教学 demo 中。
代码量方面，Keras 的 Sequential 和 Functional API 让一个可运行的模型往往只需要几十行。这意味着资料里会有大量「短小但完整」的片段，适合对照着在自己的环境里敲一遍。建议不要只看，边看边在本地跑，尤其是编译参数、回调函数、学习率调度这几块，改动一个值看损失曲线的变化，比读十遍说明都管用。
内容重心落在哪些模块
- 基础层：张量操作、全连接网络、损失函数与优化器的选择逻辑。这部分是后面所有内容的底座，别跳过。
- 视觉方向：卷积网络、池化、批归一化、数据增强，以及用预训练模型做迁移学习。迁移学习是实际项目里最常被复用的部分，值得多花时间。
- 序列方向：循环网络、LSTM/GRU，以及文本分类和序列预测的常见处理方式。
- 工程收尾：模型保存、回调、TensorBoard 可视化、简单的部署思路。这些内容在纯理论书里往往缺失，但对做出可交付的东西很关键。
可以看到，它没有刻意追求覆盖所有前沿方向，而是把「能独立跑通一个完整任务」作为目标。这种取舍对自学者是友好的：先有闭环，再谈扩展。
可复用的模块与自学路径
资料里的代码片段大多可以拆成独立的工具函数，比如数据加载器、模型构建函数、训练循环封装。建议在跟着走的过程中，自己建一个小仓库，把反复出现的逻辑抽成模块，比如一个通用的train_model和一个build_cnn。这样一轮学下来，你手里留下的不是一堆散落的 notebook，而是一套能直接改参数复用的脚手架。
自学节奏上，比较务实的做法是：先花时间把基础网络和训练流程跑熟，不要急着上复杂模型；等能独立调通一个图像分类任务后，再进入迁移学习和序列模型。每完成一个模块，用同一份数据换一种网络结构做对比实验，记录准确率和训练时间的变化。这种对照实践比按顺序看完所有视频更能形成手感。
适合谁拿来对照实践
如果你已经有 Python 基础，能看懂函数和类，但对深度学习的理解停留在概念层面，这份资料适合当作「把概念翻译成代码」的对照材料。它不适合零编程基础的人，也不适合已经熟练使用 PyTorch 且只想追最新论文实现的人。它的定位是帮你把常见的网络结构和训练流程在 Keras 里跑通、调顺、能改，最终能独立复现一个完整任务并写进自己的项目记录里。带着具体问题去看——比如「我的验证集准确率不涨是怎么回事」——比空看一遍更容易有收获。
《深度学习：从入门到精通：基于Keras》
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视频目录（176 节）
* 1-1.课程介绍.mp4
* 1-2.神经网络基础介绍.mp4
* 1-3.神经元结构讲解.mp4
* 1-4.用python实现神经元demo.mp4
* 1-5.激活函数概述.mp4
* 1-6.激活函数的Tensorflow实现1.mp4
* 1-7.激活函数的Tensorflow实现2.mp4
* 1-8.神经网络的拓扑架构.mp4
* 1-9.常用深度学习模型介绍.mp4
* 1-10.深度学习框架.mp4
* 1-11.Tensorflow GPU版本所需的硬件环境准备.mp4
* 1-12.Anaconda安装.mp4
* 1-13.conda常用命令操作的用法.mp4
* 1-14.Tensorflow的安装及查看（CPU、GPU版）.mp4
* 1-15.Tensor数据类型及创建函数介绍.mp4
* 1-16.Tensor数据类型及创建函数案例演示.mp4
* 1-17.Tensorlow其他常用函数及数学运算.mp4
* 1-18.tf.data.Dataset对象简介.mp4
* 1-19.tf.GradientTape讲解.mp4
* 1-20.tf.one_hot和tf.argmax函数讲解.mp4
* 1-21.MNIST数据集概述及加载.mp4
* 1-22.MNIST数据预处理.mp4
* 1-23.构建及编译模型.mp4
* 1-24.构建及编译模型代码实现.mp4
* 1-25.模型训练及代码实现.mp4
* 1-26.将数据转换为tf.data.Dataset再训练模型.mp4
* 1-27.另一种方式，使用 tf.GradientTape 来训练模型.mp4
* 1-28.课后习题讲解.mp4
* 2-1.课程内容介绍.mp4
* 2-2.数据预处理技术.mp4
* 2-3.读取、显示和保存图像1.mp4
* 2-4.读取、显示和保存图像2.mp4
* 2-5.图像像素的获取和编辑.mp4
* 2-6.图像几何变换之图像缩放.mp4
* 2-7.图像几何变换之平移变换.mp4
* 2-8.图像几何变换之旋转变换.mp4
* 2-9.图像几何变换之翻转变换.mp4
* 2-10.色彩通道分离和融合.mp4
* 2-11.颜色空间转换.mp4
* 2-12.利用Tensorflow2进行图像缩放.mp4
* 2-13.使用tf.image模块函数对图像进行裁剪.mp4
* 2-14.使用tf.image模块函数进行图像色彩调整.mp4
* 2-15.使用tf.image模块函数进行图像翻转.mp4
* 2-16.Jieba中文分词介绍.mp4
* 2-17.使用jieba.cut进行中文分词案例演示.mp4
* 2-18.jieba添加自定义词典.mp4
* 2-19.jieba添加自定义词典案例讲解.mp4
* 2-20.关键词提取.mp4
* 2-21.词性标注.mp4
* 2-22.分词器Tokenizer.mp4
* 2-23.Keras的one_hot转换.mp4
* 2-24.填充序列pad_sequences函数.mp4
* 2-25.案例分析：导入本地文本数据.mp4
* 2-26.案例分析：添加中文文本分词的停止词库和词典库.mp4
* 2-27.案例分析：中文文本分词及词云展示.mp4
* 2-28.案例分析：构建分词器及填充序列.mp4
* 2-29.课后习题讲解：判断题和选择题.mp4
* 2-30.课后习题讲解：实训题代码讲解.mp4
* 3-1.本章内容介绍.mp4
* 3-2.定义网络1.mp4
* 3-3.定义网络2.mp4
* 3-4.编译网络.mp4
* 3-5.训练网络.mp4
* 3-6.评估及预测网络.mp4
* 3-7.Keras模型类型.mp4
* 3-8.顺序型API模型.mp4
* 3-9.函数式API模型讲解.mp4
* 3-10.网络拓扑可视化.mp4
* 3-11.网络拓扑可视化-补充说明.mp4
* 3-12.TensorBoard可视化1.mp4
* 3-13.TensorBoard可视化2.mp4
* 3-14.TensorBoard可视化3.mp4
* 3-15.TensorBoard可视化4.mp4
* 3-16.回调函数介绍.mp4
* 3-17.使用回调函数寻找最优模型1.mp4
* 3-18.使用回调函数寻找最优模型2.mp4
* 3-19.模型的保存及加载.mp4
* 3-20.使用SaveModel格式保存模型.mp4
* 3-21.使用SaveModel格式保存模型2-案例演示.mp4
* 3-22.使用SaveModel格式保存模型3-保存模型加载及验证.mp4
* 3-23.使用SaveModel格式保存模型3-保存为H5文件.mp4
* 3-24.使用SaveModel格式保存模型4-保存及加载模型结构.mp4
* 3-25.使用SaveModel格式保存模型5-保存及加载模型权重.mp4
* 3-26.使用JSON格式保存及加载模型.mp4
* 3-27.案例分析：Titanic数据导入及删除多余变量.mp4
* 3-28.案例分析：缺失值的识别及插补.mp4
* 3-29.案例分析：one_hot编码、数据拆分、标准化处理.mp4
* 3-30.案例分析：定义和编译网络模型.mp4
* 3-31.案例分析：模型训练及训练周期结果可视化.mp4
* 3-32.课后习题：判断和选择题讲解.mp4
* 3-33.课后习题：实训题1.mp4
* 3-34.课后习题：实训题2和3.mp4
* 4-1.简述全连接神经网络在图像数据处理中的不足处.mp4
* 4-2.卷积网络基本原理.mp4
* 4-3.卷积层原理概述.mp4
* 4-4.卷积层原理-padding技巧.mp4
* 4-5.卷积层原理-padding示例讲解.mp4
* 4-6.卷积层原理-移动步长示例讲解.mp4
* 4-7.输出特征图的宽、高计算公式.mp4
* 4-8.卷积层Tensorflow实现函数讲解.mp4
* 4-9.tf.keras.layers.Conv2D方法1.mp4
* 4-10.f.keras.layers.Conv2D方法2.mp4
* 4-11.tf.keras.layers.Conv2D方式实现卷积运算.mp4
* 4-12.tf.keras.layers.Conv2D方式4.mp4
* 4-13.卷积层对图像进行卷积运算示例讲解.mp4
* 4-14.池化层原理及实现详解.mp4
* 4-15.池化层实现的demo演示.mp4
* 4-16.池化层的特点及demo演示.mp4
* 4-17.池化层TensorFlow实现及案例演示.mp4
* 4-18.卷积神经网络中的全连接层和展平层介绍.mp4
* 4-19.迁移学习概述.mp4
* 4-20.迁移学习进行微调的三种策略.mp4
* 4-21.使用Keras 实现迁移学习之VGG16网络架构介绍.mp4
* 4-22.使用Keras 实现迁移学习之VGG16函数介绍.mp4
* 4-23.使用Keras 实现迁移学习之VGG16示例.mp4
* 4-24.使用Keras实现迁移学习之演示VGG16()函数下载及实例.mp4
* 4-25.使用Keras实现迁移学习之利用VGG16对本地汽车图像进行.mp4
* 4-26.使用Keras实现迁移学习之利用VGG16对本地汽车图像进行.mp4
* 4-27.使用Keras实现迁移学习之利用VGG16对本地汽车图像进行.mp4
* 4-28.tensorflow-hub的介绍及安装.mp4
* 4-29.Tensorflow-hub预训练模型的下载.mp4
* 4-30.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
* 4-31.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
* 4-32.使用迁移学习实现花卉图像分类器-创建 批次数据.mp4
* 4-33.Keras Applications 迁移学习实现花分类1.mp4
* 4-34.Keras Applications 迁移学习实现花分类2.mp4
* 4-35.使用TensorF Hub迁移学习实现花卉图像分类.mp4
* 4-36.强化学习的基本概念.mp4
* 4-37.深度强化学习思路.mp4
* 4-38.gym平台介绍及案例演示.mp4
* 4-39.使用Keras-RL2的DQN实现《CartPole》游戏.mp4
* 4-40.案例分析：CIFAR-10数据描述及下载.mp4
* 4-41.案例分析：CIFAR-10数据预处理.mp4
* 4-42.案例分析：构建卷积神经网络识别CIFAR-10图像.mp4
* 4-43.【课后习题】判断题和选择题讲解.mp4
* 4-44.【课后习题】实训题讲解.mp4
* 5-1.循环神经网络基本理解.mp4
* 5-2.词嵌入基础及学习词嵌入案例讲解.mp4
* 5-3.预训练词嵌入及案例演示.mp4
* 5-4.简单 循环神经网络原理及Keras实现.mp4
* 5-5.长短期记忆网络-LSTM原理及Keras实现.mp4
* 5-6.门控循环单元-GRU原理及Keras实现.mp4
* 5-7.序列到序列Seq2Seq2基本原理概述.mp4
* 5-8.引入注意力机制的Seq2Seq框架.mp4
* 5-9.利用Keras实现序列到序列案例演示.mp4
* 5-10.利用TensorFlow Addons实现Seq2Seq2的.mp4
* 5-11.Transformer基本原理及KerasNLP介绍.mp4
* 5-12.案例实训：中文文本分类.mp4
* 5-13.课后习题讲解.mp4
* 6-1.自编码器概述.mp4
* 6-2.简单自编码器的Keras实现.mp4
* 6-3.简单自编码器对cifar-10图像进行重构案例讲解.mp4
* 6-4.稀疏自编码器.mp4
* 6-5.堆栈自编码器.mp4
* 6-6.卷积自编码器.mp4
* 6-7.降噪自编码器.mp4
* 6-8.案例实训：使用自编码器建立推荐系统.mp4
* 6-9.第6章【课后习题】讲解.mp4
* 7-1.生成式对抗网络概述.mp4
* 7-2.GAN模型的Keras实现.mp4
* 7-3.DCGAN模型的Keras实现.mp4
* 7-4.案例实训：使用GAN和DCGAN模型生成数字5图像.mp4
* 7-5.第7章【课后习题】讲解.mp4
* 8-1.模型评估技术.mp4
* 8-2.模型优化：基于梯度的优化和自适应学习率算法.mp4
* 8-3.模型优化：网格搜索、数据分区、交叉验证、正则化等.mp4
* 8-4.在tf.Keras中进行模型优化.mp4
* 8-5.案例分析1：使用Scikit-Learn优化CIFAR-10.mp4
* 8-6.案例分析2：使用KerasTuner优化CIFAR-10分类.mp4
* 8-7.第8章【课后习题】讲解.mp4
* 9-1.TensorFlow Datasets 实验.mp4
* 9-2.tf.data 定义高效的输入流水线.mp4
* 9-3.在 tf.Keras 中使用 Scikit-Learn 优化.mp4
* 9-4.ImageDataGenerator 类图像增强.mp4
* 9-5.CNN 模型对手写数字识别.mp4
* 9-6.CNN 模型驾驶员睡意检测.mp4
配套笔记（4 份 PDF）
* 第4章：卷积神经网络及图像分类-sub.pdf
* 第3章：使用Keras开发深度学习模型.pdf
* 第2章：深度学习的数据预处理技术.pdf
* 第1章：初识深度学习.pdf
