k( {; X* M% F) \! z0 C# s3 c% y& c. S; n* E8 i, v& [
〖课程介绍〗 d, P Y9 W; ]: e* O* G
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 S' l2 ?3 T* c$ Y* P
) ~" u* ~) ]5 T% i& l( p5 R1 a
〖课程目录〗) u% e; s# s( W7 r0 _( B
1-1课程概述与环境配置. d5 n( z6 K6 \6 ~
1-2深度学习与人工智能概述# R; n8 r: ]8 ^0 ], D
1-3机器学习常规套路" C. m) |/ P& W7 _5 C
1-4K近邻与交叉验证: D: y' u1 L# f0 N5 M, {
1-5得分函数
$ D d/ ^8 B5 T4 }9 V1 D1-6损失函数
1 ?2 \' w8 S+ p' W6 a1 l# Y9 U1-7softmax分类器
& p, o. G8 ~; X/ \1 H3 N1-8课后讨论与答疑
3 Z1 z) U& E% b/ Q" W2 X2-1梯度下降原理-
( O( W7 s* Q8 ~+ ~ ^( ~+ y2-2学习率的作用-- w& |; q" H7 J4 ?, B$ r% o8 v
2-3反向传播-
/ G E5 Z1 c9 n7 d; M. `# F0 A2-4神经网络基础架构-( Z+ ]( }6 `' X- g+ r3 s- K2 q
2-5神经网络实例演示-
% D7 t# t% N2 @: N8 B2-6正则化与激活函数/ K. J3 I- f/ C& J- D- [8 s
2-7drop-out5 V8 I: l2 G! h
2-8课后讨论
2 b5 i! {: |& L' C/ S3-1tensorflow安装
1 Z f+ d& m4 E3-2tensorflow基本套路
3 c# `$ ]3 b" m6 l& V* K) N. Z3-3tensorflow常用操作; P0 d& L+ F8 w( t6 `9 I. V
3-4tensorflow实现线性回归3 g% U6 P4 C; l% y1 @8 R# M+ n
3-5tensorflow实现手写字体& }7 Q) s- |3 l
3-6参数初始化
8 ]. |$ E6 i; M3-7迭代完成训练1 n1 ?; Z8 A: [# B: W7 @1 Z
3-8课后讨论
: J4 a/ R8 y2 D7 @( I) v4-1卷积体征提取' U' D5 J) ~' p5 y. t
4-2卷积计算流程' z$ }% Y5 m& |- [
4-3卷积层计算参数
& r7 s+ ?) ?! \4-4池化层操作
0 ] E2 E- p/ ?. U/ }4-5卷积网络整体架构, l( D6 k" s' P* d
4-6经典网络架构
6 i* _. W$ ~( J! s5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
A- ?1 f/ c) ?1 s+ k+ _# f5-2使用CNN训练mnist数
6 c: e" ] o5 E9 Z0 K- d5-3卷积与池化操作
6 x8 d* N [0 b5-4定义卷积网络计算流程2 N5 v5 J- Y! }7 r/ T
5-5完成迭代训练; Z$ h+ H+ y& f3 Z! _' a9 D8 E
5-6验证码识别概述
' l) G6 D; e4 q* n0 {8 b' ?3 q5-7验证码识别流程" U5 P0 D7 y; A; G2 g0 ~" E
6-1自然语言处理与深度学
! ^$ l( ^' Y- c6-2语言模型
% w; u, O% @9 z% I3 h6 b w) Q4 d6-3神经网络模型1 o, U# U0 E# |! |* _; a
6-4CBOW模型) p* I1 u+ r O2 R
6-5参数更新! c6 v$ w y$ Q: \1 `1 R
6-6负采样模型
( M/ q* n* X8 y$ _3 `# m, h" G6-7案例：影评情感分类(数据
' N% n: x: z6 S3 T+ u7-1基于词袋模型训练分类器
7 R9 C) @8 T& l& |8 K7-2准备word2vec输入数据
' C) e3 U6 M( o. M% m7-3使用gensim构建word2/ D8 ~5 o6 U! T. Q* W ] |- i
7-4tfidf原理8 r7 i, c) i1 B& S6 f7 \- u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! R. m8 `) @! ]: R' Y2 P7-6GAN网络结构定义$ l% l# H; t: D- m0 ?& |$ H, b' S1 u: O
7-7 Gan迭代生成8 \4 T5 W( D3 f6 X( A& B+ A
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, x& o3 G( i2 [( P0 ?! Q
7-9DCGAN网络细节/ p2 M/ B$ x& N% [
8-1 RNN网络架构3 _$ q/ P1 m/ i
8-2LSTM网络架构7 H9 I4 T+ x: r0 {4 O, X( r. n* o! c
8-3案例：使用LSTM进行情
9 A$ _# x, c/ c& ^4 C0 g8-4情感数据集处理
+ V3 M/ D7 A7 W% P6 v1 D4 e4 d8-5基于word2vec的LSTM模型* H* P) F+ X$ ~7 M# D0 l
8-6趣味网络串讲（数据代% W& k& z" k9 z/ T6 e3 X; ?
8-7课后讨论版5 H' z& g2 o, R+ M
( g' A ~3 y5 g0 s S' L
$ c" f. o% I3 u〖下载地址〗6 L/ a9 R9 B1 |" F H) H" I
. O! t. P; r& H) N* U9 @: g4 ~
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