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7 [# I- [) R! F( G9 U〖课程介绍〗
/ g4 i( v; N" n) {% D/ C1 ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: }$ y' o7 i' u1 E i
D6 e* t* x2 N7 Z# Y〖课程目录〗
3 H( e8 F. v- Q% J& g9 G1-1课程概述与环境配置$ I- _ d! {: i0 R8 m c# \ a% K
1-2深度学习与人工智能概述
, N: L! X! Y9 t1 e. I% D. A1-3机器学习常规套路
0 G# `0 u9 C* _0 Z+ `+ C1-4K近邻与交叉验证( u, c/ r' x& q: _1 t% w7 M
1-5得分函数 v3 q: c) L* d% u
1-6损失函数* e% m9 |$ M( C# `' ~
1-7softmax分类器6 h/ F+ H; i. s C7 C j
1-8课后讨论与答疑8 E& w5 {! e# U% x6 ~. q! d
2-1梯度下降原理-2 z7 E; [; W6 m$ `4 L9 c
2-2学习率的作用-, S. a: D% Y$ |% T' F/ |
2-3反向传播-
7 H/ j; O2 s k" {1 e- c. m X2-4神经网络基础架构-. z) S- D( S6 m% g$ t' S+ p H
2-5神经网络实例演示-2 n7 l9 Y% W$ x' o0 }
2-6正则化与激活函数
; [! j% y- m: O- D2-7drop-out
4 ~, `* j0 c6 X9 L# G2-8课后讨论' t9 }+ T. o. _ ~
3-1tensorflow安装
- S3 R1 w7 M2 {6 S( I& Q0 L3-2tensorflow基本套路& F _2 ^' Z; c/ c+ t, l2 {* W0 s
3-3tensorflow常用操作# M! X1 P9 c: q, q; ?
3-4tensorflow实现线性回归0 Y3 o! U3 D2 k% N$ |$ W0 j$ L
3-5tensorflow实现手写字体0 C. O5 ?$ y5 A3 \
3-6参数初始化, Q/ W. s5 w7 T
3-7迭代完成训练2 j J) H) w! H, c( T8 @$ R }
3-8课后讨论
% R8 ^1 x" d H2 R) y- p! J2 N4-1卷积体征提取# G% X4 {5 y5 v' ?
4-2卷积计算流程( p. s: I5 F- E9 y- \% K
4-3卷积层计算参数3 \8 {! W3 d$ u2 h) w9 y
4-4池化层操作0 R$ ?) `& o) X) U; l$ b
4-5卷积网络整体架构! q* H8 K% D" s+ D/ b1 e: v. T
4-6经典网络架构6 D' G$ A2 _' ?9 B- p, A6 V
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 f& \' k! w% p3 s0 T' @+ Z7 y
5-2使用CNN训练mnist数: g* g2 Q) T! `2 E3 L# b' C& ]
5-3卷积与池化操作/ P2 j2 V9 H- c5 ]
5-4定义卷积网络计算流程2 F! Z7 F$ i" M, n' U3 i* y' A
5-5完成迭代训练% }/ G1 ]( h+ [' q/ A; S# \% O
5-6验证码识别概述) f2 C& o: ^& y0 c6 R
5-7验证码识别流程' z, p2 d+ o. R8 U) k
6-1自然语言处理与深度学
* c) q I# H! V9 p- ~& W- Y6-2语言模型) P" V' g( ^6 f1 q* E& k
6-3神经网络模型
7 ], |5 D" }2 T$ V6-4CBOW模型- w) u1 M: _2 M+ m! L% a0 d
6-5参数更新
M: x8 l3 _# w( {- q, c6-6负采样模型$ b5 w* N, b% P5 C8 u9 u, ?" K
6-7案例：影评情感分类(数据
+ z$ ^# S% R( [2 |7-1基于词袋模型训练分类器
" }& X# H' _& k$ I5 X& w g7-2准备word2vec输入数据' w& K$ |2 J# K8 \7 Z6 j& v; e
7-3使用gensim构建word2
3 ~2 L" ~0 U( p& a7-4tfidf原理: e" t8 G; G5 W3 M: t5 r/ X' r
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) H' j2 e. S( G0 Q9 u6 u8 t
7-6GAN网络结构定义8 i6 ~7 f2 g7 M" j" c: e
7-7 Gan迭代生成
% j F" I1 o) f y5 F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 }4 y9 K' W) g% i. e$ a
7-9DCGAN网络细节
9 G3 ^' ~9 o+ x* G8-1 RNN网络架构9 x+ ~% C. ~& ~$ \; B1 Y# f
8-2LSTM网络架构) W3 H, ~3 j: ~* p7 U) K9 v( U
8-3案例：使用LSTM进行情# Q) G1 R, ?) z, ]
8-4情感数据集处理
# U3 \# |$ s/ f; [8-5基于word2vec的LSTM模型
$ g) e" s! H) {1 `5 T5 i. \8-6趣味网络串讲（数据代6 n7 R5 a% a" Z
8-7课后讨论版! L1 S0 N5 T r% t
2 {7 G1 j' N4 m$ x8 \0 c: z9 m' _: {! l3 G( e0 i& Q
〖下载地址〗9 Q. o" e5 A& z- R$ S* W
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