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# \& V0 ?9 @, w) y: X〖课程介绍〗
8 W& K0 Y; {9 f! m( g! p此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 W& k4 y/ x% Q1 e+ O5 L1 @' @5 w, u! W
〖课程目录〗
! X" [& H' {! }" Q" ~9 X2 _5 Q1-1课程概述与环境配置
' y0 w! b/ A& T' @& c1-2深度学习与人工智能概述
1 ^ S4 P1 @/ e- U4 y1-3机器学习常规套路
1 m9 U" h% ~6 Z1-4K近邻与交叉验证
; B; {* S6 F7 I3 @( i4 v. s: d1-5得分函数
" `6 G q0 }' P7 k1-6损失函数* }! V0 |$ d {9 X& j* |0 U* y" J
1-7softmax分类器$ E1 i% I( |. l% A, [# l5 M, t
1-8课后讨论与答疑
9 `$ @2 `, U; L( U/ E; K( n! \2-1梯度下降原理-3 e/ k4 F) ]3 y$ e. b* j
2-2学习率的作用- {1 J$ Q8 q1 ]" T2 B7 P+ P
2-3反向传播-: @9 a" E1 N5 L" T/ Q
2-4神经网络基础架构-) o% V" A' O! a
2-5神经网络实例演示-# P9 O1 C& H$ T+ z* i. V
2-6正则化与激活函数
. q0 I# W0 }: G' A7 p1 I2-7drop-out2 W7 A- z$ n0 _/ }: l# a
2-8课后讨论& ~6 Z( P4 u, @/ g6 x. ^
3-1tensorflow安装 Z' j9 T b6 O1 h
3-2tensorflow基本套路: P+ \) c/ X$ J8 ]4 H1 J
3-3tensorflow常用操作: h+ l0 ?$ L/ N" _- _
3-4tensorflow实现线性回归9 N5 D2 R5 F! W3 m* O/ i0 u
3-5tensorflow实现手写字体
$ f7 U8 R6 y! B/ S: Q3-6参数初始化
! S& I' @9 R( _8 a) q5 t. t% w \" l3-7迭代完成训练
6 X2 @( H0 F& {, E3-8课后讨论( z9 X! I: J" @/ b. O
4-1卷积体征提取: U4 I( M2 o4 c5 I6 S
4-2卷积计算流程
, a: n& e& V. l% c4-3卷积层计算参数1 v( b7 k9 R$ E* S8 O2 k
4-4池化层操作1 P4 ^+ [4 S) I1 ~
4-5卷积网络整体架构
8 z' I$ W3 S! H4-6经典网络架构" N o" c; n3 W! Z U- w) [1 ?% D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, {5 V5 A _0 `
5-2使用CNN训练mnist数4 l* @! K* |% N4 y# I! M2 u' ]
5-3卷积与池化操作
. c, E2 D( v! L+ w$ E/ ~$ y# ~5-4定义卷积网络计算流程
6 _" j9 j; a8 @" B& m/ G% W" B$ \1 B5-5完成迭代训练
+ N& ?- v0 Q5 e- t6 G/ Z9 a5-6验证码识别概述, y& n/ n% H' j) Y
5-7验证码识别流程
# J2 t5 N" [% m7 i$ e' ]6-1自然语言处理与深度学
$ z0 v7 t C# {* r2 V6-2语言模型
+ w0 O0 M* _$ q" S6-3神经网络模型0 H, p k, G2 a+ U3 k3 f N
6-4CBOW模型
4 V3 d C$ |/ w/ G+ S) W6-5参数更新( k0 w- J# X' |* X Z
6-6负采样模型/ P# }' U& O* W( T1 ` k5 E" g/ }
6-7案例：影评情感分类(数据2 C! m/ k( M+ H6 J3 D& N4 q( M
7-1基于词袋模型训练分类器
3 T0 f* d& B4 E4 K7-2准备word2vec输入数据
4 x* M' |- c: [# ^7-3使用gensim构建word2
! P) }" { l: f7-4tfidf原理' Z3 K" e" a: l8 q) K! n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& [2 r6 D& f% D9 l
7-6GAN网络结构定义
! @* j3 ^, I1 _, E! Z; `7-7 Gan迭代生成
8 r" Z" Z. i) E. L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 ^. |0 K' Z( D. Q7-9DCGAN网络细节
5 t4 W/ E: q3 I1 Q4 S8-1 RNN网络架构9 } F. M% V, O& C7 S- n8 X& W
8-2LSTM网络架构
9 ]# j; Q4 @- E8 T8-3案例：使用LSTM进行情, R6 G, ?- w" x9 v: h7 T
8-4情感数据集处理
( M0 n0 \, P- N# C8 `( i. G/ { j# s) O8-5基于word2vec的LSTM模型
1 {% _/ I( @* ?8-6趣味网络串讲（数据代/ n( B' ?7 m& k1 {/ a3 C |
8-7课后讨论版- Y* v* A9 Z9 u5 \8 Y
8 [% V. k$ }" x/ Y, _- s* k
4 t2 e7 i4 c0 y. T0 o6 J1 E〖下载地址〗
8 p/ V b! Y3 g3 g. Y: U3 M1 f5 {+ y% _ c$ W
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