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: d1 P. t: M) O4 I1 Z! V〖课程介绍〗6 c4 Y' z q" L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, p7 u0 n ^: ^( [ l
) d6 d+ X6 g8 @/ j" i. f
〖课程目录〗; @3 T: v4 ~- y- ~" h9 j, ]! H8 \
1-1课程概述与环境配置
8 J/ m! K; E: d8 S5 r o+ r* c1-2深度学习与人工智能概述. p" M( W% k4 Z2 p# v
1-3机器学习常规套路
* M2 u) M6 F& v. _4 X( {5 p- U1-4K近邻与交叉验证, C& M- a* s& s
1-5得分函数
, J6 Y) Q: ^ X0 l7 H8 f/ ^* _) D9 N1-6损失函数) k7 I0 F7 i1 ~6 v2 [+ @$ F) A
1-7softmax分类器( }8 X5 ]8 L1 J/ M- K" }
1-8课后讨论与答疑
3 s1 x/ \ Z- d% Q8 R* s2 A6 N2-1梯度下降原理-
6 {! g0 |. g8 z2-2学习率的作用-' H$ F0 c3 X. o+ [5 x& e7 c
2-3反向传播-$ e9 e. R' S+ O7 M: A2 }1 w
2-4神经网络基础架构-6 F6 t" E( Y3 F1 P$ ~4 U
2-5神经网络实例演示-
0 i# ?& C( R5 @' G6 Z% {) E! V2-6正则化与激活函数) w' v6 Z5 D; _1 E
2-7drop-out
, A4 |' Z+ n" c2-8课后讨论
1 Q' w, W/ s& p# @0 O1 j& ^3-1tensorflow安装
9 q0 ^) N- @9 S7 ^" u2 H5 g3-2tensorflow基本套路
3 w- C3 X( U" ~9 K7 o& f3 f: o3 t3-3tensorflow常用操作; b$ E+ |" z5 z
3-4tensorflow实现线性回归6 q" d- t- W8 ~8 g. D0 C8 Y( y! s- L
3-5tensorflow实现手写字体 V$ y9 s/ \# m
3-6参数初始化1 Z1 t% [; a- y' f2 q
3-7迭代完成训练
0 l' r5 E! s4 U- n! z3-8课后讨论1 ^/ T9 x% z( L7 h# x
4-1卷积体征提取' j+ ^$ [" B; c. w# y, _1 }1 G
4-2卷积计算流程
* @0 b; a* A) y" ?" X, ~4-3卷积层计算参数4 \/ @3 G, ? ]0 Y+ n0 g
4-4池化层操作- J7 B0 N1 R% z0 c8 }
4-5卷积网络整体架构9 k5 a0 C) j+ ~# J% o
4-6经典网络架构
& ~9 t7 a1 C' Q2 p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 {; W! E& y- G- ~" q5-2使用CNN训练mnist数
; a& e& U4 t# Z. M& E5-3卷积与池化操作+ V" D: q; i4 a0 `! c5 |- Q
5-4定义卷积网络计算流程' e8 K2 U( o, f* H8 V6 |
5-5完成迭代训练
. n' k0 h) H$ p* j: P4 {5-6验证码识别概述1 |8 K4 u2 n( d1 K" L4 _% j
5-7验证码识别流程- D3 G4 [0 m" w8 _. n8 p
6-1自然语言处理与深度学/ a) r" P. L6 h% H. o) I/ p
6-2语言模型# q3 G' K# h K3 u* j2 m
6-3神经网络模型
7 U9 J' C" s" P& e; h6-4CBOW模型
: p6 M8 W; q C( f$ {6-5参数更新! ]5 J. U' |% o
6-6负采样模型
2 G. P4 m. N O- A6-7案例：影评情感分类(数据5 z' }/ u7 a, U+ M o
7-1基于词袋模型训练分类器0 X: `6 Z( V7 b) _+ [' ^; _% W+ D
7-2准备word2vec输入数据( {3 r* |& F2 E9 N" G2 h% b( b
7-3使用gensim构建word2
, }4 r+ \3 l- c) J D5 W. H7-4tfidf原理
' H z- N( p J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' z' ?- \4 ~! z7-6GAN网络结构定义
. O0 o6 {; b3 o: S2 c0 N/ S7-7 Gan迭代生成( {& {; h/ v6 f& S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 K/ m' \7 i! z# T" d. i9 \- R
7-9DCGAN网络细节' E- e5 f: X% a
8-1 RNN网络架构/ v% `5 t+ \% A0 z. D) H
8-2LSTM网络架构
. S- }2 M9 u, ~4 a( H! W/ B2 L8-3案例：使用LSTM进行情
& X& s* w" [6 c% @% z: L8-4情感数据集处理( Z4 U3 x- Q* \) M. k9 M: N
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 D; d% b3 u$ P2 m) B8-6趣味网络串讲（数据代
5 i& X7 ~6 ?( z% E$ h8-7课后讨论版+ @7 q$ ?2 ?0 H8 w
0 w# @$ Z/ a0 S: j5 p- y0 ], _1 Z4 H$ |
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