8 s" ]9 B0 b- K$ q( M: g
0 p$ z9 C( Y' T4 Y〖课程介绍〗' |/ o$ Y' c; k/ v0 k
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 T0 w _+ G, J4 C
8 D5 q ^8 t r* g- d
〖课程目录〗
: C" y0 S* T; G3 L7 g* h# H1-1课程概述与环境配置
& N( g* A: X) h1 X1-2深度学习与人工智能概述: C5 n0 @4 \' X# D9 b; h9 O. s) P# S
1-3机器学习常规套路
|0 P1 t3 z. h( g i* F/ ?* t9 V1-4K近邻与交叉验证
1 A. d6 ]/ |/ ^3 C3 p1-5得分函数
4 |; O- @2 T3 H$ U$ X3 m+ {1-6损失函数, \3 Q5 l, b5 l4 g5 J5 n
1-7softmax分类器0 \+ Q. f5 y) L6 |5 N: H
1-8课后讨论与答疑
0 t! k/ H t. c9 R1 J% r2-1梯度下降原理-) j9 w# \, V: X3 p
2-2学习率的作用-4 c9 I4 d0 [4 k% O
2-3反向传播-2 Y' P! a1 p& p; [6 |) L( {: U
2-4神经网络基础架构-
' h3 ~+ z1 i8 c/ h2-5神经网络实例演示-+ g* c/ x! f7 S3 E6 K' e
2-6正则化与激活函数
Z& j' M, Y! ~& O5 R) [2-7drop-out
5 @4 |3 W0 [1 ~" b3 e& o: g2-8课后讨论
1 M' r2 x2 k) n( M* n3-1tensorflow安装! t% {( A6 a4 H, m: v
3-2tensorflow基本套路
' f! a1 W( ?7 q5 ]3-3tensorflow常用操作
2 Q L* v) D9 Q9 z3-4tensorflow实现线性回归
s8 w6 K# n9 H7 O; T1 I3-5tensorflow实现手写字体' Y- M* O2 F8 Y8 i" Y
3-6参数初始化9 L( m, Z. V& N; n3 x
3-7迭代完成训练4 a- k# I* A% z: f
3-8课后讨论
( m+ ?& n$ b. w8 M4 ?/ x* _4-1卷积体征提取5 h* q5 Z8 Y5 Q. I1 W' ]. K" q5 A
4-2卷积计算流程
, k9 X; j2 p* a0 M4-3卷积层计算参数
/ K7 |7 a3 m! k) V3 Z4-4池化层操作) U6 x; D$ z. b, u2 A0 t+ j# Z
4-5卷积网络整体架构
" v- l6 m) @- e- Q" k4-6经典网络架构
! Y+ m. l+ `7 A- G* ]0 E/ r% S: H5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 A% x* S/ i- ]8 N; B5-2使用CNN训练mnist数) s' g: b* r5 k: Y& H8 n. y
5-3卷积与池化操作
C# P- W. z% R5-4定义卷积网络计算流程
2 D+ ~* h8 X5 ]1 E/ `2 G. i5-5完成迭代训练
# |' R& [& D: X/ V( f4 y- Z/ b8 k5-6验证码识别概述
& Z5 a5 u$ Y/ l5 f5 H5-7验证码识别流程0 a5 I+ _1 E# \* g ^
6-1自然语言处理与深度学
; l. ~ [: B$ e4 F! m6-2语言模型
1 i% L: `, P+ B4 T6-3神经网络模型* t, P6 m+ y' J1 n2 s B; p! j
6-4CBOW模型& s( Z5 E! _8 x0 i I- M
6-5参数更新- l' e4 J( U/ j: `* B0 V3 \
6-6负采样模型/ e, A$ i$ [2 `
6-7案例：影评情感分类(数据; S5 d& P% A. ?0 ~# S/ K
7-1基于词袋模型训练分类器: A$ V* V$ i: `4 z/ P
7-2准备word2vec输入数据
+ q1 ]8 W9 H" p+ v% W: A7-3使用gensim构建word2
$ ]+ |6 @& ^- F7-4tfidf原理' ?/ G" E' K k& n1 J9 h8 ^- ?
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) j! W# i! } x4 q) c3 @
7-6GAN网络结构定义
' }: o* d4 d; o1 Z: r, E9 f7-7 Gan迭代生成
% c$ |& M1 N; K3 o! s. X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 F1 H+ X Q' i0 W" _/ V$ f8 o
7-9DCGAN网络细节
* x# O) ]5 E- h7 K7 Y& j: |8-1 RNN网络架构" S. i* r, v2 ^% d$ G$ G) ?4 ~. O Q
8-2LSTM网络架构
! T V; L1 B( S# n8 q8-3案例：使用LSTM进行情
3 d$ B: \# H5 S2 \8-4情感数据集处理
& p: _8 s3 H4 B! A/ }; H8-5基于word2vec的LSTM模型! X+ b) b- @ T4 m# m2 d
8-6趣味网络串讲（数据代
8 m U- b( o) \- E0 u* g _1 _8-7课后讨论版( _2 w% p. N- I: `8 H# R
% b1 t3 v* |5 A D& R/ V) I$ U# N+ N/ X4 k( G- M% \; Z3 U
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