( v$ F% F- d, q) s, q2 M
/ J t# T2 D& k+ b# \ m〖课程介绍〗
+ N$ b$ t6 @* p# W+ J1 S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( g* I/ C j; U7 T& D
; |: b& H1 W0 v; u1 t, t
〖课程目录〗8 N! C) f* r; J5 B i; s
1-1课程概述与环境配置
/ ?1 ^% ^2 i) O7 _' I) S" e1-2深度学习与人工智能概述
$ ^) W1 U6 u' E& b; ?1-3机器学习常规套路
0 h; {3 h6 {1 V9 e% W1-4K近邻与交叉验证
" z4 ~4 f# T0 [ @1-5得分函数
$ Z9 h- s& i5 ]& F1-6损失函数
* R2 N( h7 v5 V Z. y' A1-7softmax分类器- ~0 T q9 F [: ^
1-8课后讨论与答疑5 s9 T6 a2 l" |( E% R7 u# F1 b
2-1梯度下降原理-. N* x H6 V0 i8 B+ t' i: }3 p
2-2学习率的作用-
$ X, f7 R- t$ a( O5 o* k# T- Z b2-3反向传播-
# ~9 c( [- ]0 j. z2 O7 |' S0 k" c2-4神经网络基础架构-
7 F% E7 N$ _+ _8 J9 s2-5神经网络实例演示-! |, d: `% ?) Q0 }8 O8 l, P7 A' P
2-6正则化与激活函数
- l) e, x; q. w3 A2-7drop-out! s9 {" l7 X& p# M
2-8课后讨论
( W8 Z# j; y8 C) r+ ~5 D7 z- F! `3-1tensorflow安装9 q% F6 H" [7 j) z2 m
3-2tensorflow基本套路
" K9 C3 `' O9 m% T3-3tensorflow常用操作; V# A- C8 r: y5 i0 a
3-4tensorflow实现线性回归
5 ~& E2 T8 U# K5 M3-5tensorflow实现手写字体( s. m9 {/ w8 n! s0 S; k! Q
3-6参数初始化" w& {; ] r8 ~, w! u. |
3-7迭代完成训练
% h+ A2 A, }7 L+ d' z3-8课后讨论6 s1 |. O0 q; a/ w4 g, d
4-1卷积体征提取* z- D- F4 K( R3 h1 Z; }
4-2卷积计算流程
& i Z% q) l H4-3卷积层计算参数
4 [) d2 X' {$ m8 z4-4池化层操作
+ ?1 z3 G% k1 H f' \# N3 e4-5卷积网络整体架构1 V2 ?, n5 Y# v* ]) x
4-6经典网络架构
4 g6 `: z0 k I& B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; @2 d' ~" I$ B4 Z* y5 \1 ^( p
5-2使用CNN训练mnist数5 I8 _; d6 m( {
5-3卷积与池化操作# B* _5 A# x( I, a! w
5-4定义卷积网络计算流程
' D0 m( C1 r4 b3 {! Q: ?: A* d5-5完成迭代训练
! T0 k1 h& q0 C1 d ]7 B5-6验证码识别概述
- z. b/ d& X, R1 K: b5-7验证码识别流程
; x9 x5 J# O7 y! k8 K3 S, |6-1自然语言处理与深度学
' T& `9 k$ H k+ e) K; G$ T1 d6-2语言模型
2 ^" H$ e! H7 d) M6-3神经网络模型2 A; l) O# A; ^9 }- w, T
6-4CBOW模型
; t2 u3 ~, m7 V1 ^2 ~$ L9 c6-5参数更新0 F; J B9 w8 x8 [5 ?1 o7 X
6-6负采样模型! r; p9 S* i# b/ }1 Q* t
6-7案例：影评情感分类(数据# f7 [* R8 L- y2 [
7-1基于词袋模型训练分类器" a3 [ k* r3 i1 ~+ g# C" b
7-2准备word2vec输入数据
7 ^, L% M2 d& }) B* g0 k/ G; V7-3使用gensim构建word2" M) I" ^3 ~/ F: A8 f2 h( b" s0 i1 M
7-4tfidf原理. o2 j! Z$ c6 [8 z7 X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* q" i0 \8 O8 k4 _5 B
7-6GAN网络结构定义
% ^8 v. ~. D& M7-7 Gan迭代生成
' \* W# M: f0 L: K6 U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ d4 `- z# A$ f
7-9DCGAN网络细节
. [0 Q5 k" L/ ]' l6 O1 ~8-1 RNN网络架构
6 z$ j* e# z9 i" |6 {7 S: @' Q# [! J8-2LSTM网络架构( n# P. H2 Q- D' v/ {/ J- q
8-3案例：使用LSTM进行情
9 d" m, t& y/ ~) K! D7 `8-4情感数据集处理
5 T( A/ x0 F% |8-5基于word2vec的LSTM模型
5 _' ? L" |0 B A- Y/ l' m+ E8-6趣味网络串讲（数据代) S% |- O) a) T
8-7课后讨论版
. J2 _* L; f: b8 G# y9 V- P- s6 U2 \3 o& B$ y
, q' }: A* } E9 }; k; A5 E" n* U/ v& G〖下载地址〗" u# G" {) L3 K2 a: \
5 v7 I$ O+ y5 N2 l: d6 n+ ^
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