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% V4 e) l7 ~* {) g/ d" f8 s) k3 M〖课程介绍〗& L, o$ g) U" ~; U o( J5 J2 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
) ]8 y& r. \5 H* K
0 }9 t- Q- T$ j G) N〖课程目录〗
& L( {" |; D8 K" \' c# l1-1课程概述与环境配置, ?: M+ R4 k# r
1-2深度学习与人工智能概述
" S# z9 D3 O2 G! z7 F1-3机器学习常规套路
' r) y5 d1 G9 x5 Q: ?1 H; d1-4K近邻与交叉验证! `' j; E/ z9 ^, q
1-5得分函数
) n( |: ]" g5 O$ d/ @. ]5 ^1-6损失函数
+ b, U, I' W/ y$ L2 [; |1-7softmax分类器6 v5 F8 @* Z( {' `& p* s
1-8课后讨论与答疑. s1 b# L8 s( C0 ?3 @4 A6 v
2-1梯度下降原理-
6 ? D( y' j( x8 R2-2学习率的作用-
/ D* M# V# {8 e4 }. L9 _! x8 \2-3反向传播-6 L$ {' ~) O( Z6 r7 ~
2-4神经网络基础架构-
7 d1 \# h6 z- n, c1 F% F2-5神经网络实例演示-
; F$ n7 ^6 G) w8 f3 e4 b( j2-6正则化与激活函数
6 R2 B+ }/ F; D/ _5 a4 t2-7drop-out$ B: o/ y" i7 ~) D* `! p; \
2-8课后讨论( Z* i! p- X/ C ~/ t: f& ]' Q8 N
3-1tensorflow安装7 |6 f; h/ Q7 i. u8 v
3-2tensorflow基本套路/ F `2 p* w0 o& S& y* l
3-3tensorflow常用操作. v6 |6 I# ~+ Q! U
3-4tensorflow实现线性回归
( \8 n0 h9 w: u3-5tensorflow实现手写字体3 d; E1 M; A! d: R6 _9 k
3-6参数初始化, l% ^% d6 E$ ]
3-7迭代完成训练0 x& u/ B- x; n5 O6 ^2 A
3-8课后讨论
3 v- @. n1 ~& |& t- q4 K4-1卷积体征提取# \/ g0 n r* Q& x3 V* x/ L; l- b
4-2卷积计算流程; _8 y2 s- I8 [$ T5 |1 \
4-3卷积层计算参数9 j' o R6 J) W+ _" f; @
4-4池化层操作
% b: j. ~: A) B4 t1 s4-5卷积网络整体架构! p1 T6 i" u# l: K' G3 j+ `
4-6经典网络架构
: V0 y1 F }1 d7 U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( }" s' Q2 x r) n' N8 b5-2使用CNN训练mnist数1 _5 z) U# T: J' r: g
5-3卷积与池化操作
$ }' |: H# k2 F- w: i/ D5-4定义卷积网络计算流程. y2 K2 L; M, ~; A" h: Z
5-5完成迭代训练
' X' L; ?/ ]% Y2 C$ C% a5-6验证码识别概述
% C/ F! ~; b3 x) G' N6 t5-7验证码识别流程( \6 P" y1 l. _6 G9 ^' [6 i
6-1自然语言处理与深度学 O9 v( ~$ C6 K0 Q' v2 Z C
6-2语言模型
( B# ?' P2 d9 p, b3 `6-3神经网络模型7 w8 o3 K( A* D. t2 h d3 [" g
6-4CBOW模型
1 n1 R7 ?% l9 L. `( B6-5参数更新
- q$ ?( H3 \& q- U6-6负采样模型. | E$ Y8 x' ~! M Y+ u
6-7案例：影评情感分类(数据
* c; W# V# b# I& [- l7-1基于词袋模型训练分类器
) @( b! C$ Q i0 t& P7 o7-2准备word2vec输入数据
" c5 _0 k5 J. u6 _7-3使用gensim构建word2
7 L1 e$ M7 s0 K' Y) U" ?* r7-4tfidf原理
3 s- B: \+ G# e% v5 C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 P$ X [6 X( z1 I9 `7-6GAN网络结构定义) O1 Z% @' q, C
7-7 Gan迭代生成- t9 M! s) s7 \+ P4 r* g
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 B. S* l5 o1 j
7-9DCGAN网络细节; C* ?6 j! M+ p9 C$ K4 D4 o4 J
8-1 RNN网络架构' ^3 s8 L8 K: p
8-2LSTM网络架构- C* x+ n3 x7 N9 E* O3 }
8-3案例：使用LSTM进行情
$ v) \. E$ T i, ?0 w2 @9 F8-4情感数据集处理
0 u0 v v0 J* P9 _/ q! }8-5基于word2vec的LSTM模型
* |& O- O9 J' C" W$ n# Y8-6趣味网络串讲（数据代
) X& l9 F; S; n' a1 r6 Y' {$ }8-7课后讨论版
6 q# A9 Q0 V8 Q$ i( U6 I" h
, d# c; x3 z) E+ d, b8 J/ E% I, Y% ?/ B o
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