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( C( f! `& y2 Q( p; o4 v〖课程介绍〗
7 P1 D! }# ^/ K; j此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: A- k' q) y n7 z0 k
6 h% r! K/ ?$ Q
〖课程目录〗3 u* A8 b Q' p7 K
1-1课程概述与环境配置
3 D+ k. I2 B" `; K1-2深度学习与人工智能概述
/ B; g M. }% n9 S9 ?3 G7 r1-3机器学习常规套路
7 b1 U5 H* m, \9 y ~' \1-4K近邻与交叉验证
, e. l' H% `' _. ~$ e1-5得分函数2 ?; r# R. |9 g) k0 o2 C
1-6损失函数9 l4 X. o7 q( K6 h
1-7softmax分类器& r$ c% @! ~' M# S9 ~
1-8课后讨论与答疑 Y- I" i9 b N+ [: x
2-1梯度下降原理-+ z% M3 O) p! ^8 f
2-2学习率的作用-
7 A v) m( {. ~# S/ s. a% X2-3反向传播-: ~3 _4 v, H- Y2 `' U9 a3 ~
2-4神经网络基础架构-
' ^0 u- R; M; \; W; z' G# I2-5神经网络实例演示-9 ~5 Q+ S. _) z. W- D" o
2-6正则化与激活函数
2 N1 z. J, p9 y2-7drop-out+ s( i) y# Z2 }. G& B2 X
2-8课后讨论. E3 V8 U) \* X; V8 N+ c
3-1tensorflow安装! B! k) N4 ^$ L1 X- ~/ I( P, q+ ~
3-2tensorflow基本套路: B: [5 X9 A/ I, M6 {, A
3-3tensorflow常用操作2 k9 A2 E1 R/ s9 `7 w. S& d
3-4tensorflow实现线性回归" R- A6 Y. n: V: g& `
3-5tensorflow实现手写字体3 a- Y1 j, H! D% Q& o8 d6 u' h( f1 k. J
3-6参数初始化( F F0 R3 g2 d" P
3-7迭代完成训练1 {: ?- k1 n* M) q: z8 {, @
3-8课后讨论
: Y2 W( Z9 F& B: v2 y4-1卷积体征提取
" }5 ~* X# g8 m" p/ N: g9 k4-2卷积计算流程" `( f8 w* Z7 W* W6 ]% ]
4-3卷积层计算参数6 ^4 _ Z: A% t) i5 a1 @ j5 c7 y
4-4池化层操作
5 j, M/ U# j5 `1 M9 s' U4-5卷积网络整体架构, v2 z' c; t. Q
4-6经典网络架构5 o3 y8 l) [5 w* g+ M8 g# W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
x7 f+ [% _% i& q. r5-2使用CNN训练mnist数
Y0 A$ N0 `4 e' ]: w6 I5-3卷积与池化操作. a' N& t9 U( }. Y' B. q9 V4 C
5-4定义卷积网络计算流程
2 e8 n& z6 E: _0 G3 j, s3 b) e# H5-5完成迭代训练' ^* w$ e0 k( |- ]6 K3 |; z" r
5-6验证码识别概述
+ [$ Z7 \- m6 B6 r5-7验证码识别流程
/ l4 F4 v; Z" i6-1自然语言处理与深度学
\3 R0 H; z. B/ _) c m4 |6-2语言模型3 A+ b' V4 X+ W8 H- ^
6-3神经网络模型' h/ I" _8 |- t
6-4CBOW模型
) _" S* U2 S3 q5 M6-5参数更新1 H9 S1 b5 Z$ S
6-6负采样模型6 d" `5 a) @* b) O7 G5 J- \
6-7案例：影评情感分类(数据6 l( _% n' {& C0 g' R
7-1基于词袋模型训练分类器/ q$ y6 F* r; M. B! R
7-2准备word2vec输入数据" T8 N7 H8 [, ~5 {- T8 Z# N5 O7 R
7-3使用gensim构建word2" g, W9 z5 O P; |8 w. w( n% A
7-4tfidf原理
4 q# @8 c3 [' W* K$ Q' c1 ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ h$ k3 e: Z3 k* J5 ^
7-6GAN网络结构定义
& l7 j) A% G! N/ R7-7 Gan迭代生成4 P4 I) n2 e) K$ k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 R d3 m* k0 |- Q+ I$ N# L8 z. {7-9DCGAN网络细节
) }% M1 @/ T3 Q" A) U4 ~8-1 RNN网络架构, T- {7 |& |; d" \. T/ Q0 `
8-2LSTM网络架构) L* ?; E7 L) J8 w8 ?$ K$ M
8-3案例：使用LSTM进行情
/ ?0 |1 ~/ s9 _, Y5 H4 I: _& v/ ]8-4情感数据集处理
6 s- \4 t }; {, `7 x9 m$ [% w' p" {8-5基于word2vec的LSTM模型1 D( A% e# `! D9 R) l
8-6趣味网络串讲（数据代& L1 J+ e, @& ]4 P# a
8-7课后讨论版- M; N8 }* B$ i% p5 s7 j e9 r$ L
& g" a! d( _8 T7 {$ W3 Q3 D! C, a1 _8 d( b {, j* D
〖下载地址〗
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