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1 P! I' p% ~9 U2 w+ v〖课程介绍〗
9 w1 l) O# @1 g( }3 m- R" h i: D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ W+ ^. N% q" e/ Q# m7 {1 r S
+ ^3 P* D( g/ P0 a/ s
〖课程目录〗. _, ^/ F, Z7 b- p6 }
1-1课程概述与环境配置1 h, z' D( a: G. d" y
1-2深度学习与人工智能概述
9 L" G/ F% R, E8 p0 F: a2 u6 Y1-3机器学习常规套路
5 F! m9 ^1 k* P5 `1-4K近邻与交叉验证 P, a) J' ^, k" P5 }
1-5得分函数, v/ ?$ Y9 V0 X6 j# E2 R# O ?6 F
1-6损失函数( @" i" g. ]4 K
1-7softmax分类器+ N! x6 r& _% U& x" L
1-8课后讨论与答疑 Y* w2 g' p& }0 y5 b! I
2-1梯度下降原理-
8 H! o) ]! K3 n- \0 z- y$ q2-2学习率的作用-7 U9 d1 x+ D) O+ o, s' B' i2 E$ J
2-3反向传播-
8 k) |" |( N/ c, N- m2-4神经网络基础架构-5 `3 @; @) T( x( f3 I. @
2-5神经网络实例演示-7 R: J* t! E- |, }# F0 ]
2-6正则化与激活函数# T! T; K9 h" A! Z) E( n. a- _$ F
2-7drop-out
7 O' l! U1 J9 M# M2-8课后讨论
) l8 U! }* {+ c: |/ N3-1tensorflow安装
. h! {8 {9 I& p( y$ F3-2tensorflow基本套路 m: P4 o* f9 Z8 K0 A
3-3tensorflow常用操作7 i6 [2 q) m6 H/ M* ^) C! A
3-4tensorflow实现线性回归
/ `# M1 |& a4 c3-5tensorflow实现手写字体
7 y2 F- ?, \) \5 J' i6 M3-6参数初始化
5 [% k1 b# l$ k. ~2 L1 v- W3-7迭代完成训练/ r& y" P' j6 l- u* `4 P9 C
3-8课后讨论
) T N1 z4 S+ ]' h0 W H5 t4-1卷积体征提取
* L; k' o" X: H6 I4-2卷积计算流程
" f3 W' r/ l; b/ f$ r5 p4-3卷积层计算参数) P5 K6 w. Q% H: p
4-4池化层操作
: `- q& T/ ~5 A, ?( ?9 [4-5卷积网络整体架构
8 y4 u6 x- a+ h/ O4-6经典网络架构
9 @ l8 P- I3 |; Q4 x A: `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 z0 U. i! p( ~, Y' D5-2使用CNN训练mnist数; x- R. {3 h2 O. ]8 A V) M: R7 X
5-3卷积与池化操作
$ L1 R. o9 C1 [; @5-4定义卷积网络计算流程5 } z% c: y$ S/ V; Z
5-5完成迭代训练
* k: y4 M6 V+ V2 A% K) [7 R- R) \5-6验证码识别概述& B% i S/ N( B4 o. X* ?
5-7验证码识别流程
7 N9 U/ @! c; w. p( W/ W6-1自然语言处理与深度学
! |4 a) R! P, K, k% f8 a& Q6 m A6-2语言模型
5 {$ x1 w0 n2 M9 r& q6-3神经网络模型
3 c) ^( e3 R8 _6-4CBOW模型
1 K; O* y# h: w+ h0 k5 U% P3 s. a6-5参数更新
+ [+ E$ ~( Z/ u6 i6-6负采样模型
# J! G6 P1 j# Q+ ~6-7案例：影评情感分类(数据
- {) _1 L' M1 S7 _# [ r; {$ x7-1基于词袋模型训练分类器6 c$ Z/ N/ e8 c4 M
7-2准备word2vec输入数据5 i7 V9 A9 h/ P; N
7-3使用gensim构建word2
# j! L G: k6 L% G- L1 h7-4tfidf原理# q `- J7 h) @5 @8 N) c. m- j. u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 H. ^; i5 D; q! u; h7-6GAN网络结构定义1 V- L& f! q/ S/ Y/ \
7-7 Gan迭代生成: j/ v# o+ u6 b, ]5 y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 K% U- z6 F i7 x% f) I, T
7-9DCGAN网络细节/ w) {* J- ~ g7 _
8-1 RNN网络架构& w& _. t; `+ J) T2 S$ G! @
8-2LSTM网络架构7 X- g4 q6 w* N+ I
8-3案例：使用LSTM进行情/ J* c" t/ m. h1 X' s4 o
8-4情感数据集处理
9 _. Q( r( |+ x% b: p5 L! T8-5基于word2vec的LSTM模型
) o3 q1 i# v% w* a, R8-6趣味网络串讲（数据代
$ v. T$ o7 `$ p4 u g8-7课后讨论版+ w+ H% ~: f$ _9 j7 o3 b
3 b6 U6 U5 G+ u
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