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4 I5 B8 d( p: M〖课程介绍〗
4 P: m$ _: h; N+ M/ x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 @% ]9 |7 O1 H: b$ o% _
, ^2 t4 t& |2 k〖课程目录〗! j) R/ T3 J; i
1-1课程概述与环境配置% T/ G6 G* i9 B; ^. R1 l4 J
1-2深度学习与人工智能概述
( A7 [8 S2 W4 J7 K" c1-3机器学习常规套路
P; [' i% j- N8 h8 r/ `# Z* ?, l1-4K近邻与交叉验证
. u% Z, r; t, i' u. e3 N1-5得分函数
* q8 \9 O9 z: S4 I& v1-6损失函数
$ J. d' `) }. Z" n( [6 s7 F: s1-7softmax分类器
5 B1 x, G+ @% ]( E% p: Z/ S1-8课后讨论与答疑
; b Y; V8 b8 I" O2-1梯度下降原理-9 l( Y" u u5 n3 H8 }' O/ l* H8 H
2-2学习率的作用-
: e/ V3 P1 ~. X; q7 O2-3反向传播-$ z7 {' t4 V( R! t
2-4神经网络基础架构-
1 n$ d& e+ }; {& i2-5神经网络实例演示-
/ s/ B/ S X$ C. K: a- S' v6 C, ?2-6正则化与激活函数% e; l. A' h1 Q; R9 ~) I
2-7drop-out- H+ K1 k3 z) S0 A6 U! M
2-8课后讨论0 [: S4 S8 T! Y X( J
3-1tensorflow安装$ r# N2 K. u# Q$ y
3-2tensorflow基本套路( f3 C# s `+ e1 u' J$ m
3-3tensorflow常用操作& I) I) V1 {* H/ [+ s$ S% V. ?
3-4tensorflow实现线性回归
* ^) M2 ]+ \* k+ \7 L: g, e3-5tensorflow实现手写字体
, g6 m6 C, y5 J: Y3-6参数初始化
: u7 `# M9 c! Y1 g( u3-7迭代完成训练
1 b4 ~' \3 h# y8 r9 `9 _3-8课后讨论
# W! e) \: A, j. n2 B- k/ V6 d4-1卷积体征提取
/ X( g' V3 ?! o% S( e3 _4-2卷积计算流程 d* x2 Y9 `7 A0 W
4-3卷积层计算参数8 |3 W/ }) U& T; e2 u1 }
4-4池化层操作
) L+ N0 d6 r/ [# t- V" F4-5卷积网络整体架构
# ~, ^! @$ O0 T* v. L; I+ }4-6经典网络架构$ `2 k' v- G+ |2 B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 R2 J6 N7 `5 [1 R- m9 V
5-2使用CNN训练mnist数
2 e- J: Y- p, @, P/ j5-3卷积与池化操作
4 ~* C% q1 ^( c a, A5-4定义卷积网络计算流程; c" s7 E* N- f# s3 J
5-5完成迭代训练
2 Z2 e7 m! o- j2 ~8 S9 j" J5-6验证码识别概述
' m4 {# l' T7 ]* z1 K2 O/ L5-7验证码识别流程/ }; d1 R2 |4 j- h/ E
6-1自然语言处理与深度学
, z! C4 P+ M/ e* R! [" n% k6-2语言模型3 }2 Z9 x7 d" x$ _, y+ u
6-3神经网络模型
- H- f7 S% h1 E* A1 Y" D; D A/ P! _6-4CBOW模型
) V& K* ^( S) ^! m6-5参数更新5 y* ~; v+ C. U7 i7 J5 J, z
6-6负采样模型% E+ X1 ]' y6 \$ T# t1 U/ K& `& ?
6-7案例：影评情感分类(数据+ @- R1 t+ w/ }2 {0 d" Q3 E
7-1基于词袋模型训练分类器, c* d7 b8 f$ A, W$ |
7-2准备word2vec输入数据
4 M9 \* ]1 V" i( n7-3使用gensim构建word2
- B! O& t/ Y9 W' B7-4tfidf原理
5 @! r+ X5 h; K U2 E. Z# r8 q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 b" n6 }( ~; F7-6GAN网络结构定义
- ~/ \7 }& T8 k' s+ D: U) Q7-7 Gan迭代生成
. m3 z/ l9 ~" |4 y8 c+ c! V7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 V9 a6 r3 Z( a7-9DCGAN网络细节2 `8 ?, H* J0 z ~# y& R' `
8-1 RNN网络架构4 r; f0 D! t6 m5 I0 ` B1 F; h
8-2LSTM网络架构8 J; {& g. J8 t! i' [ x1 a+ ^% _ n
8-3案例：使用LSTM进行情
1 l/ z, k8 H1 B. _+ D# z8-4情感数据集处理, |4 n/ W: k! j. r% w* B" `- P i- b; f0 f
8-5基于word2vec的LSTM模型% Z. E# J3 O5 g' F- a
8-6趣味网络串讲（数据代
% Y$ q! ]8 u1 V! @8-7课后讨论版2 {+ c$ |1 _, v' _5 b. R
! p! D3 x1 ^7 E |4 C$ G
% L' V3 s" @1 o
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