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% a( J" U' Q/ X〖课程介绍〗# E3 |5 U+ _6 Q' x, j
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, Y" r4 x. u6 t5 a$ l
( S0 \3 A0 V) N6 j4 {$ ]〖课程目录〗' l/ N3 \+ } {% v
1-1课程概述与环境配置' i8 a/ G8 b3 ^/ B: G" s
1-2深度学习与人工智能概述
/ F3 G7 \. Y, M+ y7 ~1-3机器学习常规套路, V" z" }+ A3 T5 }: }1 t
1-4K近邻与交叉验证
, @. ]0 z% }2 a1-5得分函数
3 h* `. Y4 d1 {2 B1 d" |1-6损失函数
& a$ s: T# S/ G* v+ m1-7softmax分类器
% X' H" t' b# ^' w% z5 J) t1-8课后讨论与答疑
5 l; T9 @0 i6 G* }2-1梯度下降原理-) C+ X6 k3 v( s# q L1 u
2-2学习率的作用-
$ T1 K* R) n" ]" V9 d+ w2-3反向传播-
, \8 r5 k0 \. P/ r1 Y2-4神经网络基础架构-, @0 b$ R8 e% r; c
2-5神经网络实例演示-
& A6 p5 E$ m# r9 Y: O) }2-6正则化与激活函数1 ]* R2 f$ q8 n4 M" v: d+ \4 o
2-7drop-out9 N$ e- A# `9 ?: f8 g E
2-8课后讨论0 ?7 I0 W) H8 y; l
3-1tensorflow安装& a; j0 M- q* d& U& N9 l
3-2tensorflow基本套路
1 j4 S, o) n6 }( d# r( G3-3tensorflow常用操作
6 t9 C5 s- n* u/ O3-4tensorflow实现线性回归. O4 Z( r' l" \
3-5tensorflow实现手写字体) W0 L" q" ^9 [ @& O+ u6 f0 u
3-6参数初始化
# B; ?6 O9 b' p2 [$ A8 ]8 P+ V3-7迭代完成训练- k$ H1 K9 O( X+ k
3-8课后讨论
3 l! r6 A5 A# H4-1卷积体征提取1 Y: ^- ]4 f ^
4-2卷积计算流程 r ~* \' |% N R7 y2 u8 L
4-3卷积层计算参数2 q1 H' g1 _" U9 n5 m% r
4-4池化层操作
( U" r, N- C' B- J: G/ [" \4-5卷积网络整体架构
" `& o8 L9 ]9 ]1 F4 N4-6经典网络架构/ f- e c/ Z+ K( w, D1 A. T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ ~' b1 t# G3 o. b/ G! C
5-2使用CNN训练mnist数8 x7 M" O2 d4 D- `9 n
5-3卷积与池化操作" p8 ?; r/ X2 P# I. X0 L
5-4定义卷积网络计算流程
( W' T, y: d* d; P/ x5-5完成迭代训练
" u4 ~' i1 O0 i5-6验证码识别概述
* S6 L- B: j7 p5-7验证码识别流程9 R U$ p. G# i5 o
6-1自然语言处理与深度学) ^" p j0 C# h
6-2语言模型
9 x( b( z; P! k \9 _/ z) X7 W1 R6-3神经网络模型
) o$ P0 Q" X8 }- s8 \! O6-4CBOW模型
6 m# [8 H$ v' M/ k( U6-5参数更新6 r( d& ?" v7 ?2 }9 h; k) f# A1 t# G
6-6负采样模型& u I8 _$ y0 m' K$ }
6-7案例：影评情感分类(数据
, m/ ?4 O; K5 [0 J6 n1 k7-1基于词袋模型训练分类器
8 G4 T/ J, n* A( _7-2准备word2vec输入数据
; K! G; k+ V9 b u7-3使用gensim构建word2
: J; S( {, T8 X7-4tfidf原理8 s: ]; c6 E- }
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 I: X5 G+ V' E; K, T2 f. v
7-6GAN网络结构定义
* k- v9 D" W! g( [+ p8 J( O1 U2 Z7-7 Gan迭代生成
) E v5 t- a( X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. S6 Q4 L: u: h. r c: P7-9DCGAN网络细节0 |& @8 q7 ?2 ], d" o+ s2 j
8-1 RNN网络架构" h, V2 V4 ^9 c, t
8-2LSTM网络架构6 t$ f# X/ J9 N# e" V! A% V
8-3案例：使用LSTM进行情* [# L R. O- u- m! b
8-4情感数据集处理
( o' Z/ c1 R0 Q5 V1 c8-5基于word2vec的LSTM模型
5 m0 G7 I5 h; E" \ ~8-6趣味网络串讲（数据代
4 {, V& S) j; h. n- o8-7课后讨论版7 V7 o) o( n# `5 ^" o' {
* ^+ n3 m( u$ z( W3 M7 J8 d" Y" n( H Z
5 C a S: u: A+ _〖下载地址〗
; s3 C% i/ _/ t; _6 E5 E
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