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/ s; f/ W# m5 S+ n6 F6 Q* `
〖课程介绍〗
" g4 \3 S7 |% V/ D6 {( ?+ m( h3 a此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( e a0 Q# k: {. ]$ f8 x3 B
. w1 ~; r3 z7 g1 q3 g0 }
〖课程目录〗
. Z+ I5 Y1 T3 s D1 _' C3 X( g8 `1-1课程概述与环境配置- X- ^0 v/ e8 C2 @
1-2深度学习与人工智能概述
& I' A3 P0 \, o4 d7 F1-3机器学习常规套路
$ C) A6 b0 h( @ _$ C* \/ W. i3 H. H1-4K近邻与交叉验证" \ P0 d& x E
1-5得分函数7 ]5 b, a8 T' }) o) q0 G8 U4 |
1-6损失函数
) S W1 y2 e4 r1-7softmax分类器
1 V, l7 P$ t: p1-8课后讨论与答疑- @( T5 D: C7 l/ I& W* I% P
2-1梯度下降原理-
$ ]' h+ }: k% k0 n2-2学习率的作用-
7 H7 A$ J! y: |2-3反向传播-" p; ~ f2 ^$ W. z
2-4神经网络基础架构-, J) D2 e7 D/ x9 q1 ?9 ]
2-5神经网络实例演示-8 Q% V" g/ y6 ?) y0 Q
2-6正则化与激活函数
n" {6 Q0 B3 p6 k4 J2-7drop-out% Z% A; _ d/ d
2-8课后讨论# w8 F+ ]2 Y4 A2 P) f% V' c
3-1tensorflow安装5 k2 t% T4 i. n" _7 k0 X" Y
3-2tensorflow基本套路2 L0 b9 U/ G* u f
3-3tensorflow常用操作. m5 L4 W1 Q" B4 \2 q4 P# @
3-4tensorflow实现线性回归7 X+ Q/ q0 T* \0 {3 {$ ~
3-5tensorflow实现手写字体
. r1 j9 l( s4 E o* t; p3-6参数初始化. L1 F* y/ F- T1 y; u7 X. K& J
3-7迭代完成训练
* i. V4 E) @8 ?, s# `7 V. u, @, X3-8课后讨论' K6 k5 h" r* G
4-1卷积体征提取
: L1 w) I( m+ M, ]& Z4 I$ _ X4-2卷积计算流程
/ ~. b) {4 X# M$ ?, G4-3卷积层计算参数% I, g1 W8 L8 b( K+ _0 z; ~
4-4池化层操作
# x8 ?4 g% i- J( B$ ]; g) i, ~4-5卷积网络整体架构* L! ?; H% d7 n7 f7 @
4-6经典网络架构; U5 s0 u) [& L9 ~ P" | d: M
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ R1 k& l2 ]/ Z* k+ e. y, \5-2使用CNN训练mnist数
+ r9 }+ y6 u/ p; T8 w$ I- r5-3卷积与池化操作& |( s5 \ E2 K( n* S x6 o) |: h
5-4定义卷积网络计算流程0 }5 o! g7 A4 @# m5 j
5-5完成迭代训练
8 w9 F) O$ F+ t( u5-6验证码识别概述
2 C) J& W6 Z9 b6 R5-7验证码识别流程
8 k! y5 R) P7 W0 ?6-1自然语言处理与深度学
! y+ P u$ ^- Z1 d' E% h5 k6-2语言模型
/ }: m6 n0 D. v6 w [$ @8 B$ I& B6-3神经网络模型
8 A! @( D! Q- `& X3 V$ v4 r6-4CBOW模型. @' }% b n% t+ t7 R7 {6 g6 h$ d) B
6-5参数更新0 a0 ^1 U6 _6 R, h
6-6负采样模型! o7 {$ d, w0 J/ W: p, a' x" Y6 v, ^' V* b
6-7案例：影评情感分类(数据
* i5 ], u& z4 ~ k! x7 X7-1基于词袋模型训练分类器; ~: o, V- b4 S1 I% y9 v6 n4 i
7-2准备word2vec输入数据
: v" G6 d- E. e$ }3 g; ]; ^7-3使用gensim构建word2/ A8 H: w7 G u' Z3 K
7-4tfidf原理0 b4 x/ @6 a$ Z- ^7 [) @- W
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 I9 l" T+ a6 j& s& \3 V
7-6GAN网络结构定义
0 X# [7 r: {! I0 }4 S- D8 O8 e* L7-7 Gan迭代生成* u1 C+ q' A: @" P5 G6 l) i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 C9 w; T5 g* }7 d
7-9DCGAN网络细节+ \5 k5 t* J5 ]5 V1 Y! d# g5 l
8-1 RNN网络架构
9 B) P" ?# {! t: z$ U" a7 q$ j8-2LSTM网络架构& W6 {1 r6 ^+ d
8-3案例：使用LSTM进行情
6 g: l& i0 B) Z! b. ?; x) k8-4情感数据集处理3 V) x: n8 p8 P
8-5基于word2vec的LSTM模型+ Q- B7 l: u' ^9 O& d
8-6趣味网络串讲（数据代: ~- d- T& u- I- t0 Q
8-7课后讨论版" ^, m8 I* }) g! L/ J+ ^
' c6 T9 e5 a7 D# H1 {
2 {: N8 Y4 o) X! p0 C
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