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1 z: i: K- u$ T/ `〖课程介绍〗
3 V. ?3 q2 z+ r+ M- ~- `) _此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- K' _& V& `4 A7 I K
0 ^# I1 ~$ _! B1 D# S8 O( D @〖课程目录〗
( e/ C* a6 Z8 Z+ C4 C1-1课程概述与环境配置
0 G9 h& D8 N. N" I+ I1-2深度学习与人工智能概述
4 ^8 j" N* }) |, {4 p3 ]1 W8 F1-3机器学习常规套路
" Q' O) W. q! e$ x1 q' S# x$ w1-4K近邻与交叉验证
: C; a) k- I6 G. r1-5得分函数
( y+ q/ |# Y' s3 s1-6损失函数
8 n; J: p6 v4 O" Q1 r1-7softmax分类器( \& F& I- S4 f3 ?+ R7 ]
1-8课后讨论与答疑
/ J3 p6 O9 v- C% ]5 b2-1梯度下降原理-2 f8 k |- n, }: l0 ]# g
2-2学习率的作用-
9 V d: z1 k5 c/ M4 A* J; r6 X2-3反向传播-
% g6 J- W# i3 w4 g6 e' c2-4神经网络基础架构-
0 a; f+ {/ J7 \% J( B7 `" n2-5神经网络实例演示-8 n J0 Z1 E2 t1 d" H1 ?
2-6正则化与激活函数& d7 D: \2 e5 M$ F6 n) i
2-7drop-out1 d. o! L1 q2 y7 P% s
2-8课后讨论
* P0 B8 d% g' F+ z: U% y3-1tensorflow安装
1 C& ?0 J% j9 k8 x3-2tensorflow基本套路
/ U K4 \/ e$ g% h3 q, I3-3tensorflow常用操作 @) Q7 i3 h; V
3-4tensorflow实现线性回归 {( N( f* @+ r! W- f
3-5tensorflow实现手写字体: s9 v6 }& W! M& z) `/ { s1 O% J
3-6参数初始化
2 G2 o. e. m2 G2 V) J2 R3-7迭代完成训练+ O5 ?+ T U9 H, q/ k2 N
3-8课后讨论
4 `& O; l# ^1 f2 w5 o0 n% y6 J7 C- y4-1卷积体征提取3 v% h/ k7 N9 [
4-2卷积计算流程; J$ S q4 v5 I9 z
4-3卷积层计算参数
% R5 M5 w: ]5 u; A2 L' U* D# ^/ |4-4池化层操作# a- J4 y' V# |# o4 i2 {& Y/ D
4-5卷积网络整体架构9 m' x& r) D3 p( [" c1 T8 U
4-6经典网络架构
7 ]. ?0 ]9 D* x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% B+ n" q! y% q% p9 Q- Z) d, Q
5-2使用CNN训练mnist数
$ b7 H9 Q0 j. [+ W0 k3 O5 R. l8 b5-3卷积与池化操作9 h- \' I# i* X8 `
5-4定义卷积网络计算流程* j2 d, O6 N$ _& ^+ \& J# g; Z
5-5完成迭代训练
: f9 \! j, S8 c& ?* k0 T' N+ v5-6验证码识别概述 i$ C" ?5 N8 A
5-7验证码识别流程
3 T! o' {# I" H3 v) ?4 P/ B# D6 x9 ~6-1自然语言处理与深度学
' X) J: n1 | S, X% M- v# n6-2语言模型
% w! C2 B* F3 t6-3神经网络模型
: V% [4 Z* w% K0 u% T6-4CBOW模型
|3 ^+ V' }8 a# o* A. e3 X6-5参数更新
" A/ h7 X& T& s6 S- V6-6负采样模型% L* Q+ S# O# p' {3 C4 Q8 t
6-7案例：影评情感分类(数据3 K/ K. T, B8 |8 |7 n0 H
7-1基于词袋模型训练分类器
. ^5 I* P' O: _6 e0 P7-2准备word2vec输入数据
# l; X1 @% s; s- \# e7-3使用gensim构建word2
! r4 e) j) g6 x7 E6 F" `7-4tfidf原理
{& g8 D" ^2 ]: l9 j7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 T3 ?& W3 {& Z: M8 Q7-6GAN网络结构定义
9 I2 D8 x/ m- Y& R+ j" S7 x7-7 Gan迭代生成
( U7 J) E$ @7 b7 B- v1 u. n" v2 Q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" U. E$ w! S# u" C& K' n2 \
7-9DCGAN网络细节5 }0 E# E7 g4 b1 ~3 i
8-1 RNN网络架构
1 {6 m+ ]2 A1 G0 h) t5 ^# |8-2LSTM网络架构
0 T5 Q r8 g4 X8-3案例：使用LSTM进行情 h' z# X; s0 }# T% f
8-4情感数据集处理
- p& i7 }+ V E+ }8-5基于word2vec的LSTM模型9 l0 e! H+ J) H
8-6趣味网络串讲（数据代
) U8 R3 X' }! N! D& O* e8-7课后讨论版
$ ]( A4 F, b( r
6 p+ C, f; T: O# ]0 z: l2 K
2 K U; ~' G1 t3 }, X〖下载地址〗! W" }# y& ]1 h7 F+ f6 S
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