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〖课程介绍〗
; U0 }% H4 T; A- Y) r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ u) I0 Z* r8 u! Y/ s* @; z, L7 C+ X
〖课程目录〗9 A7 w5 x; h- }2 R; A1 ?1 _
1-1课程概述与环境配置/ R; k9 x0 U9 W% p0 p6 V$ [6 V
1-2深度学习与人工智能概述
7 b* v, |- }( `/ H1-3机器学习常规套路
6 [! a2 t7 _4 S F- o: f; u1-4K近邻与交叉验证- W3 Y3 C2 a1 w1 `0 w
1-5得分函数
l4 U+ v/ f: z6 Q" {1-6损失函数7 H6 p, X" v* {4 c- G$ S- P0 n
1-7softmax分类器 A4 o/ C: Q% G5 e; d
1-8课后讨论与答疑
- q1 Z/ T+ v5 p$ {5 ~1 V2-1梯度下降原理-
2 h3 ^* W; b; q+ n: q2-2学习率的作用-
7 M p0 E- _" g: U" i# k7 O0 s2-3反向传播-
} S7 N# ?: {+ C) j! ?; N2-4神经网络基础架构-
; _" e4 |! E0 |% J+ }* `. H' v2-5神经网络实例演示-; v, F( H* i( ]% @
2-6正则化与激活函数7 q$ R2 m: E! Q. i* v
2-7drop-out
6 }$ ]( J! k# L( a8 }! y& L2-8课后讨论
0 o X2 b: o p5 I9 W3-1tensorflow安装
& ^& s% `4 v, X( D- [" x9 M- V3-2tensorflow基本套路
& }: p u9 M1 b5 g3-3tensorflow常用操作
# v; a7 V" @! |% h7 w; \) L3-4tensorflow实现线性回归0 j, V& ]( l7 a$ `
3-5tensorflow实现手写字体1 G" P4 i2 L" ^
3-6参数初始化/ g6 y' Z/ u% m3 ? `) Y K8 S
3-7迭代完成训练
( D4 N& [6 Q1 W( ^4 S% T' r3-8课后讨论
. M" K' |) f B7 D) P4-1卷积体征提取
* z; T! H- z2 P* N1 L+ `4-2卷积计算流程
) \, x# \ T+ d& P( d4-3卷积层计算参数
3 n; F- l% Q, i! N) U4-4池化层操作" _2 Q Z1 B/ p; O
4-5卷积网络整体架构
# ^1 z7 g9 I) v, `% F7 i4-6经典网络架构8 Z! x. Z* _. @! L% i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 R1 D) X6 h3 a0 o. h! @
5-2使用CNN训练mnist数+ G, R/ z$ S5 V0 ]
5-3卷积与池化操作 F" ]7 x8 B& I3 S& o1 m
5-4定义卷积网络计算流程% B* M5 v4 {, t3 U+ D/ Z
5-5完成迭代训练
( ?0 i$ j$ A B( [2 e1 I5-6验证码识别概述
/ q- @. w. S5 X% y+ j5-7验证码识别流程
- M. `- V( L: V e! C$ v: B* F6-1自然语言处理与深度学0 a) t9 ?6 j) ^- ~9 B
6-2语言模型
3 b/ k/ y) W: N6-3神经网络模型
6 g2 p8 `# o. K# @; p' y6 R" S% ^6-4CBOW模型
A+ B, ~9 `8 E4 [% S6-5参数更新$ T Z; M' u- t! n$ Y6 B& L
6-6负采样模型
0 I0 k3 r3 X" Q( u6-7案例：影评情感分类(数据
. g5 k# u# T7 U& Y# j7-1基于词袋模型训练分类器
0 r9 e3 R/ A ^5 b W7-2准备word2vec输入数据
# f% v" b8 x L. b) ]* [) L+ Y7-3使用gensim构建word23 k! d: |: b2 w1 {) o
7-4tfidf原理& R% p' K- U5 |" y, ]9 n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' s# w# Z/ ]- H% N* P8 ^- I
7-6GAN网络结构定义. i; Y5 g: L5 g: D" W5 A9 ^9 q+ Y
7-7 Gan迭代生成
9 P5 l& P, B; t3 [2 ~8 M( w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 ~# w& C2 e$ [9 g1 ~, |
7-9DCGAN网络细节+ ?; {- n: M9 x+ O j. c
8-1 RNN网络架构" L' Z; H- M6 n# B
8-2LSTM网络架构
# j$ [3 ~' C4 n+ u7 p6 d# Q8-3案例：使用LSTM进行情* n9 `1 g8 i- O, v) f8 v9 {. g
8-4情感数据集处理
1 k. P9 [; C. s5 I8-5基于word2vec的LSTM模型1 W+ P6 Y$ x$ j7 _
8-6趣味网络串讲（数据代3 Y0 l9 `, J% d& F7 d5 K
8-7课后讨论版& q, Q) }) r3 U
8 F$ I& V3 U; b) f2 _. q+ P! A' L' |8 Z
〖下载地址〗; v3 l) [9 V6 i& z
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5 ]. ^$ H. P' m/ D- J. _
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