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* t+ `: Q0 ?: p, J〖课程介绍〗" W% [1 {5 i! q; i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 _3 e* ^: X' G1 y; _- f
* I, l8 X2 z# C7 x2 z+ N) i& Q" W+ Y〖课程目录〗
: h5 _( p& R6 t4 `* h* S2 I1 T1-1课程概述与环境配置- w, ?# O2 l0 i- G0 K" `3 w
1-2深度学习与人工智能概述/ \9 r5 _5 i+ G% \/ e; P! W( B
1-3机器学习常规套路
$ {3 X. s- L/ k! b' u1-4K近邻与交叉验证7 C6 @ {4 I: H" K. J1 J" c. J
1-5得分函数8 C8 r6 Z* W ?
1-6损失函数
. Y3 Q5 G/ `/ r7 h6 X @0 f. q1-7softmax分类器* K3 h/ a+ a7 x5 f( K! V) |2 J4 _
1-8课后讨论与答疑
% V1 y& X9 Z2 k n Z- ?, L2-1梯度下降原理-
x9 X4 \! d$ l3 Z5 c% o) ? k2-2学习率的作用-. G. L8 N# B O t- C7 n
2-3反向传播-
6 i0 P" G3 q, L3 O+ y0 W+ d2-4神经网络基础架构-2 p' D* V5 H# b
2-5神经网络实例演示-
* v$ U% Y1 j; A" k3 _2-6正则化与激活函数
4 U9 l( Q$ k8 z# X: T& w8 I/ r" V2-7drop-out/ f+ i& w3 R; Y+ B0 g3 h6 w
2-8课后讨论
% d3 a, @, q$ `3-1tensorflow安装$ O2 H# X2 b5 k# v I! Y
3-2tensorflow基本套路1 q- {2 g% O, ~9 e1 f2 K
3-3tensorflow常用操作
1 _: y2 \' w" p" a I) s& A3-4tensorflow实现线性回归' ]: H @/ a& u- `: [
3-5tensorflow实现手写字体9 C. A% k8 H* J" @! |- q- [+ P3 a
3-6参数初始化$ ^: {9 i) V" R9 i( f& Q- T
3-7迭代完成训练
7 k. p5 V" d, x$ g3-8课后讨论
/ k0 j. f$ K- C l9 u) E5 s' ~4-1卷积体征提取2 a2 A4 v/ F3 f+ b F5 N" U
4-2卷积计算流程2 k' T5 z' }! z, h2 \, H9 {3 R
4-3卷积层计算参数2 ^( Y4 Z7 n3 W( ^- X: j5 Y
4-4池化层操作
* N# |/ J& ]* T5 y( x# Y0 I4-5卷积网络整体架构
& p# q1 @% j& d8 i6 N4-6经典网络架构4 z1 n$ _' ~ b2 L
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ A7 u( T0 k* m H0 \5-2使用CNN训练mnist数
8 }, I/ a3 R& S% ]5-3卷积与池化操作0 X4 A% G9 b3 N
5-4定义卷积网络计算流程
% F( L4 H7 N7 |; {0 ~5-5完成迭代训练9 {: ?) x# F0 f+ D6 G( g J
5-6验证码识别概述( D4 h4 D' P# o/ r3 w' P# g; p
5-7验证码识别流程9 w% C) Y* Z5 |5 O+ i; e5 b
6-1自然语言处理与深度学3 m5 | E( ?# F- P9 l j2 y6 Z
6-2语言模型
S9 x- ~* u {* t- C6-3神经网络模型& Z* _$ G/ Q% n1 @1 V5 d% I
6-4CBOW模型
6 m$ w/ l. P% C O; G: r6-5参数更新: L0 C9 e1 e, ~2 M( [, Y; M/ H+ e
6-6负采样模型9 n! {; Y8 I2 h! `6 ~: y
6-7案例：影评情感分类(数据
/ h1 x% q' Z- M9 X- }' g7-1基于词袋模型训练分类器; Z M2 L/ e) K
7-2准备word2vec输入数据
5 d' q# ~! F. N& F$ H, z2 h# U7-3使用gensim构建word2 C Z" d( ?* k, {
7-4tfidf原理) T3 d z. t: g! o' V7 `6 [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ p- i" w/ [8 J$ u0 ~5 |
7-6GAN网络结构定义2 c( k& H1 U' b3 E( q
7-7 Gan迭代生成
$ w0 w1 ~) q1 t- \2 _! @" c" ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ l1 {' `$ |6 i0 g) ]$ a; S7-9DCGAN网络细节
. L g7 d! c( V8-1 RNN网络架构( W3 c- k3 _! ]* i( O
8-2LSTM网络架构
5 ^2 t: M- Z! W, |7 a/ o8-3案例：使用LSTM进行情8 E h' T+ V) n0 |
8-4情感数据集处理- W( U0 |# A( j! Q, Z5 _1 p
8-5基于word2vec的LSTM模型
; _; I! L! o2 }. s0 p8-6趣味网络串讲（数据代
: m) G/ e5 s1 ^8-7课后讨论版3 T; `/ W4 a+ ?
; x& F( v! v0 H+ W8 u8 g
$ q: ~5 \3 |6 p; e8 X+ r ~$ C
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