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+ V+ Q3 N0 K( J/ a% @$ X0 O) c1 O3 K〖课程介绍〗! d- X6 Z, K3 |+ X8 G) }2 N& {. J) m
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' h: Z5 _& m8 k1 {
; o+ o+ u! x" E1 ]; X+ L# r- v
〖课程目录〗
$ V6 ] L# B' V9 Z ^9 T1-1课程概述与环境配置- n2 c3 x7 V# z& e3 q* b, A0 Y
1-2深度学习与人工智能概述
- x" r, p( n8 P0 G3 y, t1-3机器学习常规套路1 ?: f+ J6 ^% a% q- |9 f
1-4K近邻与交叉验证
' M* U. M5 h4 _8 a+ `/ \4 [# E1-5得分函数
" E. Z" ?9 _( b9 w4 g- N! x3 X# @1-6损失函数
9 [4 y. b7 I8 ?. T" X9 C! D3 P1-7softmax分类器# b B4 w7 N, B3 N7 S
1-8课后讨论与答疑
s1 d: u: l9 e- ^( U2-1梯度下降原理-1 H: P- G! }: ^2 b4 d' ?
2-2学习率的作用-+ x0 ?) |) Y+ A' t3 r4 h
2-3反向传播-6 m) B% V# e9 h& y9 h
2-4神经网络基础架构-. l7 z! i/ D; r, f7 h' p
2-5神经网络实例演示-# h8 }0 D6 C5 L4 _: w
2-6正则化与激活函数
- A& s0 h- W3 I7 Q2-7drop-out
Y( D3 K( V& q9 A& {2 f2-8课后讨论
' a% G. k# G, a* V+ Q) U3-1tensorflow安装
# g9 g2 V- e+ U1 @ v! T3-2tensorflow基本套路
! X2 V8 y, l6 N6 p4 S3-3tensorflow常用操作
# A4 N! \ z n( R9 G3-4tensorflow实现线性回归4 P+ I7 _ W" o- g6 {& f
3-5tensorflow实现手写字体
i- a K# I, E& p4 r3-6参数初始化9 R/ [! J: {; J- ]3 ^
3-7迭代完成训练
) a- |) S7 i9 R6 n3-8课后讨论 J) l$ g! e D+ K8 G1 p2 i
4-1卷积体征提取% p8 x- j) g h
4-2卷积计算流程
; Q2 @1 p4 w# `# P2 H8 h$ y4-3卷积层计算参数* j- S8 k$ {' W; s, i! O
4-4池化层操作
4 S; w% A/ D- I s& d+ j4 O ~4-5卷积网络整体架构
& u T1 a0 h& \; X, X% n2 E5 m- a4 l4-6经典网络架构
/ M i& ?7 W- ^* @- P5 g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 X) k; W3 _ g
5-2使用CNN训练mnist数* S4 \9 ~, M! E: |5 t5 D6 X" d/ n/ C
5-3卷积与池化操作" n/ Z \3 c' a' I6 i# }
5-4定义卷积网络计算流程 Y4 R8 @) H! a
5-5完成迭代训练
$ O& @' ?% a/ d5 h: B5 a+ D5-6验证码识别概述' j1 O: _; J$ h% C" u
5-7验证码识别流程 a# @1 d$ @$ f2 ~5 }6 |* @ Q
6-1自然语言处理与深度学
( e8 U" R' k. r% }/ m8 q6-2语言模型& B* U% p" e x2 t0 A+ H$ q5 D( ^
6-3神经网络模型, N5 H' v* m- ?; c& q+ D
6-4CBOW模型
# r! o1 k$ ]* @1 Q8 p( s# {* I6 }6-5参数更新
- O% ]5 U! N5 Q& ^( ]+ q6-6负采样模型
" C* n( n3 ?# E; B6-7案例：影评情感分类(数据. G% p6 C S& H3 q4 G
7-1基于词袋模型训练分类器7 U' ~8 v& J- o; H1 H) b/ T+ C
7-2准备word2vec输入数据$ m; W- N* H/ Z
7-3使用gensim构建word2( F( ^; U- j" p, c
7-4tfidf原理! c6 x! i9 }9 B; `/ S: k8 q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 I0 c |4 ? g2 h1 Z
7-6GAN网络结构定义$ [ ~! b, U) T# c
7-7 Gan迭代生成
7 Y: u3 d* u: H. Z/ `3 x q7 [- `7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. B$ \. I" g1 _( R% G* K7-9DCGAN网络细节
% _* p+ P6 r' r8-1 RNN网络架构8 d. L) H y4 V2 g( Q! |
8-2LSTM网络架构( ^! x% B5 `# Z# l( H N
8-3案例：使用LSTM进行情
. W1 r# s1 g; v2 S( z8-4情感数据集处理' W2 s+ y& a6 k6 O2 @
8-5基于word2vec的LSTM模型& v G! p! ]! W" C9 h/ j5 h
8-6趣味网络串讲（数据代
2 @; f I8 k8 Y' Z: M8-7课后讨论版
/ S% |7 C/ I( @" ]+ a. G) u3 G, a. u) y$ Y# m0 m$ d
3 y* H3 {% h: h
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