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# K/ q' m( Z7 {% Y. Z* \〖课程介绍〗- D: _5 I2 i5 d4 t9 Z2 Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 Z* q; w6 Y" O8 A' h. X
) h2 u% ~7 ~ e& i) Y
〖课程目录〗
& o1 N: S" A8 k: W2 _, u! X* J1-1课程概述与环境配置
9 x8 `8 J6 _0 y! j8 H+ {: m1-2深度学习与人工智能概述
9 Z p, |6 r1 X+ n1-3机器学习常规套路
/ m6 H* M/ m' l" N1 p9 A1-4K近邻与交叉验证
3 g' P1 k/ B9 K( y1-5得分函数
6 G. V. m) N6 o- a7 H/ D1-6损失函数
9 |$ B/ E. F7 q7 P4 v2 d1-7softmax分类器
3 k/ T- n' Y; n1-8课后讨论与答疑5 N8 X$ M5 y, s9 K3 \
2-1梯度下降原理-: P# I' ], Z9 v- C' @- t
2-2学习率的作用-% X1 m. k% Y6 s
2-3反向传播-" X% m( l# }7 v0 Q. \: e ^
2-4神经网络基础架构-
: A# Z3 c) ?1 E% s9 n3 |2-5神经网络实例演示-( A8 y5 c7 r) i
2-6正则化与激活函数
$ P3 ^- e) T) J' ~' _# j2-7drop-out
. n: q: I# a, ?9 H2-8课后讨论
+ }! {" R2 T7 v& a3 T+ ^3-1tensorflow安装
0 _% ~" d! I0 p- {6 A+ m+ ]/ E3-2tensorflow基本套路
0 X( s& s1 k4 }4 k) y3-3tensorflow常用操作
# g6 D" u+ I) c) f$ G& V; B3-4tensorflow实现线性回归
/ S9 n, N# [3 E0 C: Z9 Y! e3-5tensorflow实现手写字体8 Y4 u' }& a0 H, p
3-6参数初始化
' F2 r' C+ Q* A7 H3-7迭代完成训练8 m; ]3 K5 N5 s+ f
3-8课后讨论' \0 n5 g0 o( u5 q5 c& a
4-1卷积体征提取5 h" d* N9 A! g
4-2卷积计算流程
9 a5 u% h- f) T# ?+ h( S4-3卷积层计算参数
! ]4 l, h) L" y" b( B: z4-4池化层操作
2 \ B+ U) s2 W( S F" K4-5卷积网络整体架构
+ _- W# q! ?- U: u5 _9 V4-6经典网络架构
1 y$ t- m g* W8 Z1 N" ]9 H5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& X# L+ P( H" u$ q4 s% ]9 r f5-2使用CNN训练mnist数
( f* O1 R+ c: _0 |5-3卷积与池化操作3 Y1 I' A* ? Y/ T* n/ C, t; ?4 F
5-4定义卷积网络计算流程" T8 E6 q. X4 @3 K9 X K) p/ Q7 S1 B; y
5-5完成迭代训练
! c& ^/ J' _% L: D: i4 \5-6验证码识别概述
8 j5 c- S' q2 v7 b1 q" V' O! S+ i5-7验证码识别流程2 ^0 y. ]8 H2 K
6-1自然语言处理与深度学( D% S; ^8 \# v1 r E! T/ Z$ c
6-2语言模型" H! {7 j; I: {* F8 K2 }
6-3神经网络模型8 o g: e2 q6 c1 K# P
6-4CBOW模型" [4 M* O; y* D8 I3 J- R8 |! K
6-5参数更新
) D5 [' e6 \4 R8 d2 L5 J+ f6-6负采样模型
! ?5 [1 I+ z J* Q3 V2 S6-7案例：影评情感分类(数据
5 l& o% @) K1 K7-1基于词袋模型训练分类器3 v) X$ h0 U+ _) P0 B
7-2准备word2vec输入数据1 f& Z% {; T/ m1 R5 q1 E
7-3使用gensim构建word2" } f# l3 @$ Y# |
7-4tfidf原理
/ A# |; D: t' q% J/ Z/ G! W5 U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- ^. ]) u; Z% d$ A6 R& x& c( \1 X `
7-6GAN网络结构定义
- |# J4 o7 S2 ~7-7 Gan迭代生成
, D$ H. }' x. n8 m( Z# {6 {# V7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 {1 }2 p. R+ k6 J
7-9DCGAN网络细节
0 z3 F9 }( ]' k; T/ k9 a( V8-1 RNN网络架构
. E2 h. J( G0 K8 N& g8-2LSTM网络架构
& L$ d2 {( ?# _: A% N0 b8-3案例：使用LSTM进行情
2 I+ M! u- ^6 Y" }8-4情感数据集处理" B, p$ @ o7 L+ C9 g; b$ h& p
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ `: t0 _, X8 r3 N/ d9 I$ x8-6趣味网络串讲（数据代
8 n5 y% } c$ C7 y' @8-7课后讨论版
$ _% f' i0 [: [. s7 r( K8 u$ N2 u1 l( e
4 O( J0 [, V# n; s! `〖下载地址〗
Y3 r' V; c2 }, R+ u& O; |# }7 @4 H& r
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