$ o+ S( G' L" j$ K3 a9 u0 T I3 T B, ~( V( G$ q
〖课程介绍〗- E. U' K e% V- a
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ n; \: P& Y w1 l' o6 S5 @1 g- C. ~ t2 p3 q1 P9 F% e5 W
〖课程目录〗
: K. Y+ ` t: y. O, r z* j1-1课程概述与环境配置
' i0 c2 D2 ]8 Q; [4 L1-2深度学习与人工智能概述+ i0 c8 w8 ~3 @5 ?: c
1-3机器学习常规套路
# R* E; E; D3 E H' e6 I' S: s0 @1-4K近邻与交叉验证
: t4 b( V# F/ o9 D- Z( z1-5得分函数
0 X0 t6 V5 j* K1-6损失函数
- H9 Q5 C4 r* F3 s. v$ w1-7softmax分类器
/ R) s' M: l& V7 ]* P- z( b; z1-8课后讨论与答疑
) i% o: r" o, k2-1梯度下降原理-. ~& c1 Q4 E5 S5 i+ I
2-2学习率的作用-9 y7 q% |- g1 y [. Z ]
2-3反向传播-
" }2 P9 Q" Z m7 [: |! u" p1 {; _1 g2-4神经网络基础架构-, `$ b- |( `4 G5 G1 e' {
2-5神经网络实例演示-
! P/ S$ H9 o! i; V9 u/ H, {& W3 S; j2-6正则化与激活函数
8 {6 d; s) C; w& _2-7drop-out$ G9 ^' X1 S6 O R J j" Z
2-8课后讨论4 ^4 ~. N4 F' V9 _4 O. @( _- A
3-1tensorflow安装0 v% G# _4 s# X6 ^
3-2tensorflow基本套路0 G) m. V7 Y) }/ S; S
3-3tensorflow常用操作
8 [3 g% G, ^6 b3-4tensorflow实现线性回归
( X* f& d j/ ~3-5tensorflow实现手写字体
" I+ v, m) i& {( J! d% ?1 C. Z0 V, h5 u3-6参数初始化
: D H5 i v4 W- |& z; V3-7迭代完成训练
, u$ H& S, G& Q9 Q7 O. A% c/ i3-8课后讨论- ]. l5 E- Q5 z8 t3 o( U. H
4-1卷积体征提取
* L9 K0 g6 S ] Q+ h, J1 j& Z) d4-2卷积计算流程; q$ Q7 P5 H# ^5 j8 @
4-3卷积层计算参数
* ~; O+ k( o3 A9 W1 `8 k4-4池化层操作0 q: S" P3 O6 X& }7 f5 s
4-5卷积网络整体架构
& @6 s$ E/ t4 U) N4-6经典网络架构) _4 f5 L# s4 V2 C& b/ q
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 g2 a# a. u4 @6 Q5-2使用CNN训练mnist数! ~/ A, T3 h- d7 K8 H7 X! t. u
5-3卷积与池化操作
' Z; ]: p! I1 `; @9 C$ I5-4定义卷积网络计算流程
- r( @; Z) D1 Z; h& K7 F" x' U5 X5-5完成迭代训练
' h/ M( F0 L8 Z G1 L7 O6 M/ T5-6验证码识别概述
/ \+ @/ z: q K/ \. [5-7验证码识别流程
: P/ b8 T3 K& Y8 p6-1自然语言处理与深度学
- U% v. O2 ^) Q7 I4 P6-2语言模型
. Z9 w. p( L7 f) {6-3神经网络模型. u0 A8 Y: |* m
6-4CBOW模型
7 Q' x; ?0 D- ]6-5参数更新4 o9 U9 D& J M# k% r* ^2 ]9 u' G
6-6负采样模型
1 F4 j9 `" [# H7 z% {2 ]6 ]6-7案例：影评情感分类(数据& {2 U1 P9 Y/ F7 b# Y
7-1基于词袋模型训练分类器. C+ ?' T$ c' e2 p, Y- a1 B) a
7-2准备word2vec输入数据 }3 S: X3 K" `* ^% @ D+ X% d
7-3使用gensim构建word2: s7 h" H( b: ^% t3 g
7-4tfidf原理. _& e$ Z2 I) A. j, b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! g, X8 k9 ]* `4 Q
7-6GAN网络结构定义: [- t& Q9 j/ _- n# @
7-7 Gan迭代生成
+ C! ?3 w7 l. d# F# h4 g* ~9 |8 @7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) v# B& u1 G" s, p9 w- z- t" C7-9DCGAN网络细节
4 j2 y- N4 E4 {: a; h' v, U8 x8-1 RNN网络架构* t4 X' C [# b
8-2LSTM网络架构
6 c1 B+ j: @+ r; ~# m8-3案例：使用LSTM进行情) U0 p# M: Q6 _. L- s& c
8-4情感数据集处理. |' k* W7 C! M$ n
8-5基于word2vec的LSTM模型
" [7 G/ p8 t; }' F: I8-6趣味网络串讲（数据代- Y: {# V. M# z! n9 G p/ d
8-7课后讨论版9 w% C+ b- j) Z a9 n
9 s2 |4 T0 V% J0 H
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