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0 @* N4 w' c8 Y〖课程介绍〗
/ ]& E' l. z3 D( Q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: m6 z: ?" _8 i& C8 N6 {
& _8 z" J! z8 M〖课程目录〗6 m b' m5 O( U2 ]
1-1课程概述与环境配置9 k, C) c3 N/ X4 U# t
1-2深度学习与人工智能概述4 P y' ~: ?" C' ^1 t
1-3机器学习常规套路, l, J1 F' p' l& C0 y6 N3 {& V3 |3 S
1-4K近邻与交叉验证( E- c5 J' V- w' L: G9 C
1-5得分函数4 f) g+ g2 a0 s- c3 l+ P
1-6损失函数 n T1 L9 W9 O. Y B
1-7softmax分类器1 B% j" [* s: K3 J/ N. r
1-8课后讨论与答疑
' @( b; N3 V# s8 I2-1梯度下降原理-% Q5 B8 Z2 o# D+ {
2-2学习率的作用-
3 w5 j i" X. S) J, V/ {* U1 o2-3反向传播-
& f4 d+ V! P; ?3 i2-4神经网络基础架构-
5 W& ^: r4 a, l* Q. S6 ~4 X2-5神经网络实例演示-
- b' C1 W1 P' G0 {4 c# S" w2-6正则化与激活函数
( j& v7 ]- N" y) M: |7 W! f2-7drop-out5 z& n8 ~# I; L d. F& F9 D A
2-8课后讨论
/ p1 Z1 [0 Q' u- E8 o! |7 E3-1tensorflow安装
# m9 O6 ~/ t2 h& R3-2tensorflow基本套路; A5 {6 S: C. y
3-3tensorflow常用操作
9 z# b8 u0 _* M% Q' p3-4tensorflow实现线性回归
8 ?+ s' y4 M8 O6 b5 O9 X+ U3-5tensorflow实现手写字体" `" W1 M% b" d: L
3-6参数初始化; Z4 B2 l# K" D0 b# S, h# s5 Z
3-7迭代完成训练
3 T2 g) t: k8 o0 h3-8课后讨论
% I* \) g0 i1 Y X' {% x8 Z4-1卷积体征提取0 Q+ e8 \! | y5 F
4-2卷积计算流程
1 {& r( @9 F2 F2 @& |4-3卷积层计算参数
# h6 r0 z% R9 x* X5 K9 p4-4池化层操作
" e/ d+ f/ L {, @* c- s" R2 r4-5卷积网络整体架构& Z4 J' e0 i" R Z( t& y4 N- g' F0 [
4-6经典网络架构$ \$ Q) |" o$ j7 h$ p# Y- q+ ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 w3 u5 D r% U4 \6 z1 O5-2使用CNN训练mnist数
# z5 y4 S( j; ]+ |0 T* L5-3卷积与池化操作
' Y) j ^9 a3 W, h6 m% n1 P6 b5-4定义卷积网络计算流程
/ X+ F: O( }; M# g5-5完成迭代训练
) y. k. S) p% [& s" S" w' `' f5-6验证码识别概述
0 B Y* V1 t9 ?8 b1 \1 W5-7验证码识别流程
% v/ E, L9 `% V$ e/ f- Q( T6-1自然语言处理与深度学
4 m+ w# J2 D; d- Q6-2语言模型
4 i' g2 _* V2 X+ t" R/ l6-3神经网络模型 _+ j7 @5 }2 O/ s* f1 `9 c* w! B. r
6-4CBOW模型! }+ x' O' [. O" F/ \
6-5参数更新$ ~/ x; z7 ^$ e, P5 e: T2 \
6-6负采样模型
% b6 b/ i! `: Q+ e6-7案例：影评情感分类(数据
! p2 `- o4 y5 G7-1基于词袋模型训练分类器8 s1 q e/ J, F) D
7-2准备word2vec输入数据5 n7 `0 A5 l O6 }& a
7-3使用gensim构建word2
% S: x8 M: A% E, L3 J; n9 L/ L7-4tfidf原理
' p# l! u+ I9 D7 U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" `0 k$ B6 j4 U1 e# L, [
7-6GAN网络结构定义) d) A9 r7 ]( V6 d; ]
7-7 Gan迭代生成
' o* ~( w- w. E& y8 M& l& [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 l5 i! L/ |3 Y ~/ U |7-9DCGAN网络细节, k2 z0 H4 O; u% E2 d: o
8-1 RNN网络架构0 p! ], G! n. L a
8-2LSTM网络架构8 M# h: s3 F, q! H! N
8-3案例：使用LSTM进行情. h6 \1 p: n* c$ m5 P4 l. E& }0 N
8-4情感数据集处理
% f' G+ J$ x4 @9 f; b8-5基于word2vec的LSTM模型
( |) X7 d1 ^, i8 E0 `, x8-6趣味网络串讲（数据代: R* }4 X+ [$ y( ]$ s
8-7课后讨论版2 Y7 X/ J Y- z
7 c1 v3 n* y4 N5 b8 y9 M
/ s: I0 D+ ?: w @
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