2 R' |- j: A2 O2 I& F e- ~) z
: ^8 i u5 j; T+ L3 u: P* c〖课程介绍〗
( X/ v; _8 o3 C9 W此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% ]7 G! v% v* O" ~8 ?! ^1 h7 }
# g$ I0 U$ m2 X* d# {/ N- X$ @〖课程目录〗
5 H8 n3 s7 w' a, u3 d1-1课程概述与环境配置
! A; s0 B$ A* F: @1-2深度学习与人工智能概述8 X( R" |' x1 p2 y
1-3机器学习常规套路
& c2 G/ { U, Z: J, |6 w6 A. a1-4K近邻与交叉验证
! P% m4 h' X8 R5 Y1-5得分函数
$ F& Y1 I7 l4 Y. A0 v8 v1-6损失函数
2 }( F: m. Q, r( T. C1-7softmax分类器3 Q* w7 N5 t1 D% i7 \ N
1-8课后讨论与答疑
8 f( {$ w# m. h* d! J3 \2-1梯度下降原理-; Y2 Q h/ Q7 `3 p# ]+ w7 m
2-2学习率的作用-
# p) X: O& J& N1 h2-3反向传播-
8 U) G( x. L$ j' I y' e2-4神经网络基础架构-/ h! g) X0 {* _/ V+ \9 X' U
2-5神经网络实例演示-
* R3 R& h9 t# c+ b" a2-6正则化与激活函数4 ]+ i1 U; e! @, i" {
2-7drop-out
+ P" L+ V* k' d1 }- I0 S$ m2-8课后讨论
1 O2 W5 J, A) i) r/ @( F, e4 G3-1tensorflow安装
p7 `" S* F r) `5 O3-2tensorflow基本套路, z2 k: d+ n: X: L
3-3tensorflow常用操作# |5 ]+ `( L0 L0 A( `
3-4tensorflow实现线性回归/ g$ h. d: t7 z/ u8 x
3-5tensorflow实现手写字体' H5 n# B! Z) b" ?
3-6参数初始化# {# }( o% R$ N( n$ @
3-7迭代完成训练
6 l& s/ f% l7 j& C4 a- G; ^3-8课后讨论; k1 X4 F7 `" {
4-1卷积体征提取. g) A; h$ U- {# X
4-2卷积计算流程
s# t" b' ]( G+ u3 J: ^! C4-3卷积层计算参数
' x1 E: x) T7 \5 @6 a6 W! K; `4-4池化层操作
3 L% t; y) @% k9 O4-5卷积网络整体架构2 ?8 `5 I6 y+ i5 E* d& u/ d
4-6经典网络架构
6 F& `! l+ e/ e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 m2 ^ l2 e5 H* T+ q! P) J5-2使用CNN训练mnist数
& }. g* A8 F: G Q5 Z5-3卷积与池化操作
, X: Z% P5 y. T) j7 f5-4定义卷积网络计算流程
7 u+ o b V9 i( S, \* P8 _* v5-5完成迭代训练/ Q2 u7 S2 x; ^: y4 K9 W( A* I% t. R t
5-6验证码识别概述
4 Q& L# i8 |4 N( W. a% _5-7验证码识别流程
4 r& P \0 J* P" O& p. { ~6-1自然语言处理与深度学
" k) i" S" j1 s. V6-2语言模型5 J! U* w4 O+ d" m) h' H
6-3神经网络模型; Q" [+ @ x. [- t0 I
6-4CBOW模型9 x! B; ]! X* M& q( R* c
6-5参数更新
3 f8 Q( Q, B- y* q6 E6-6负采样模型! c) m, x9 n) Q) [
6-7案例：影评情感分类(数据. P' P* K! R2 ~. L3 C( d' f0 M
7-1基于词袋模型训练分类器
: k. P! ^5 l, b& O, D( w \9 k7-2准备word2vec输入数据% G: r3 B" h2 ^
7-3使用gensim构建word2
6 P7 K+ R# T$ e+ h) g3 ^7-4tfidf原理
1 e- I. \' a$ k }2 { N! M7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* H. ?: [8 V' c4 J9 ~2 J
7-6GAN网络结构定义2 z, I v: G" [% h
7-7 Gan迭代生成% n( O" i1 G5 {2 \5 f% R' E/ a
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. ?3 B- [7 h) M3 B4 n* I: j- \5 M" R
7-9DCGAN网络细节$ c: A! }2 F z" e. e
8-1 RNN网络架构. z5 B) E* R8 L2 w: R6 P
8-2LSTM网络架构
( f# f7 P% |3 n, B; }, ?8-3案例：使用LSTM进行情! k: r& z6 r6 J& G/ V
8-4情感数据集处理 y& L8 l D+ L* E2 n
8-5基于word2vec的LSTM模型
7 U. m: ~$ t9 U5 [8-6趣味网络串讲（数据代$ T& ], k$ h3 {) B* ~ A+ Z
8-7课后讨论版' A) v/ j* T5 z
9 T R1 X" N C* \ ^) ~: Q! j
( T8 V t+ u$ T1 I! X* {
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