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7 ]/ M2 e6 }+ Q( P- W: O3 q
〖课程介绍〗
; o, I9 a" K6 g0 F- E此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ i% q s: b# N$ Z
; h P3 Y- w) |# L K8 {
〖课程目录〗
3 ^0 v" ^* `" J+ ^+ F" R+ v2 Y1-1课程概述与环境配置) K5 i* R) E# k
1-2深度学习与人工智能概述
, o: R$ w4 u4 O; h; _) J1-3机器学习常规套路2 V* Z2 g. e) l2 U% P7 y! f
1-4K近邻与交叉验证
# E' P; D9 T4 r/ H- I3 ]* c( l1-5得分函数
/ K3 T' f) |5 f3 e2 L- X1-6损失函数
+ _! _; T3 t$ f# V% q. s1-7softmax分类器
& Z4 J* h( c# y' z, ]( _! o K1-8课后讨论与答疑; \0 g8 ` l: U. E X9 J7 I7 G
2-1梯度下降原理-
5 B; w- @& @& \' ` E2-2学习率的作用-
) z! I2 ?$ f6 z/ J. e# \' Q9 R2-3反向传播-
% @4 b+ D( y. D, S& X$ K2-4神经网络基础架构-
3 T3 X- p0 j9 q$ P2-5神经网络实例演示-
: H" R7 Q6 G6 A, M) a8 J0 s8 u2-6正则化与激活函数
; _3 g& }( S0 H; I; W! x& o2-7drop-out7 a+ w" Z5 m4 Y+ d; }8 i& F
2-8课后讨论5 V& a) x/ {* Z$ a' }/ h
3-1tensorflow安装
/ g9 B) c) g/ T( P, b) R) Q3-2tensorflow基本套路' g7 z" N7 d \/ ~, G
3-3tensorflow常用操作% @4 s+ N& X# Z5 {
3-4tensorflow实现线性回归, X) G( h( A$ S4 q$ Q
3-5tensorflow实现手写字体# ]1 [" l. a8 e3 b, J0 G
3-6参数初始化
# C4 I- ^7 h" `3-7迭代完成训练
! X; B. Z2 ]: Y& g2 ]' K3-8课后讨论8 U# k7 ?( O* C
4-1卷积体征提取) i; e$ ^ _/ }9 G E' U- s ~# d
4-2卷积计算流程
5 e7 K) r( T* c' L( y( R! ]4-3卷积层计算参数- B5 c3 Z7 \2 e7 b K1 P
4-4池化层操作! a6 E0 f8 Y$ X1 _: w* ?6 n
4-5卷积网络整体架构) }/ e5 Z7 B! x P/ _7 F' q$ x& G
4-6经典网络架构: H; r1 H! J4 N' a3 q8 l
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# N; { l4 w& |4 g. N5-2使用CNN训练mnist数
/ _% b; ~: A, s, m: Y: _5 O5-3卷积与池化操作
/ |3 s4 j8 C' q5-4定义卷积网络计算流程2 q/ z! S, `1 @8 J9 \
5-5完成迭代训练
# X4 q" v7 J% n) d J5-6验证码识别概述
, t6 t! h1 _9 Z7 c' I5-7验证码识别流程+ {7 b2 h$ E8 A/ ~2 N7 ]
6-1自然语言处理与深度学& p8 f1 s# N+ i# U
6-2语言模型
3 D8 g6 g2 m0 S" l( a) g. i6-3神经网络模型
2 U. w6 h" O; f, n& o/ O3 \. z6-4CBOW模型
' c0 x8 j/ t/ j1 {: w$ o6-5参数更新( P1 q& J3 }$ Z2 _/ s8 v% v0 i
6-6负采样模型
9 T. e5 N4 _, _; A ?! t6-7案例：影评情感分类(数据
+ f. o. I( E* [" d% k7-1基于词袋模型训练分类器
! D4 f/ Q' L# e- y: X; Y7-2准备word2vec输入数据- \, W# E4 G; I) v
7-3使用gensim构建word2) @& b+ ]3 I* ]
7-4tfidf原理
' ?0 ]3 w; N# y- x- {& @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 n: U2 e8 }: V6 O
7-6GAN网络结构定义: p) f$ Z* c& b* L8 ^
7-7 Gan迭代生成
- |- G* q- e( z$ u& L' \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" T* w! f3 v4 R) Z7-9DCGAN网络细节: H3 O5 W' u) v$ y) ~
8-1 RNN网络架构: V9 B8 p7 p+ f% j& n- ]. z. H
8-2LSTM网络架构
( c; N% ?* Q9 o# C2 O8-3案例：使用LSTM进行情
# F) ^' H7 ]' v4 X2 r2 r& x# z* ~8-4情感数据集处理0 |0 r- {0 F/ H7 M
8-5基于word2vec的LSTM模型
7 I4 f4 @8 F* z# u8-6趣味网络串讲（数据代$ ?# F6 }0 m& O2 B% O! o
8-7课后讨论版% F( i" H* K& p+ s5 c
$ [) n1 a; w+ ^
1 F" l' I1 S q2 K3 v〖下载地址〗9 h& s' }) @( i% }9 ^
( e: m2 V& p9 t% e
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