& K) J% C+ O( [; d0 [) ?- f: T9 B0 D9 c$ K6 z5 B8 V2 l
〖课程介绍〗
5 [6 n' Z. M* t' A3 U此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; R5 M) C, C$ @4 A; J) v% Z, `
8 _- V1 a. l$ Q- S〖课程目录〗
/ D! l% i+ O# r, ~0 U6 }1-1课程概述与环境配置3 p: O0 R! G; p0 i( t
1-2深度学习与人工智能概述
* S) N! e1 a1 I* S5 d1 L1-3机器学习常规套路
; Y* }- N) _# R1 ~) Q, v" \0 A1-4K近邻与交叉验证( u6 ~+ R. o. J% h1 Q9 N1 r9 F
1-5得分函数
7 a1 B3 h8 x/ z2 m- }1-6损失函数
# g$ G U/ J- J9 ]$ h$ ` ~8 l1-7softmax分类器2 E4 f! z. w7 U1 ?: x
1-8课后讨论与答疑* d9 B: u( n5 v" i/ l# [7 C
2-1梯度下降原理-8 I# C& Z- k; }3 A" `
2-2学习率的作用-3 Q% B9 c5 A+ x- f" {
2-3反向传播-7 X0 D1 ~. ^* M+ x
2-4神经网络基础架构-, z( Y) \% h( U
2-5神经网络实例演示-
; v' C1 k6 e& N0 l8 b. G2-6正则化与激活函数6 t2 P4 M4 d& t/ `8 \
2-7drop-out# W* ?& D" m" U3 ?' q1 w2 i5 x+ K
2-8课后讨论
+ D7 k# A" A+ r3-1tensorflow安装! b5 D9 A' F6 [7 Q$ l+ t
3-2tensorflow基本套路' G& x* v |3 F4 @! [+ R
3-3tensorflow常用操作
: z- \& |9 E% e3 J( n( y( J3-4tensorflow实现线性回归
* u" \& l, b4 ], g9 P3-5tensorflow实现手写字体
& e% B& T/ ]0 L+ o+ E3-6参数初始化
( n1 q7 T) }( q" H1 {3-7迭代完成训练+ Z( q \ T* X, Q g0 {" A7 T
3-8课后讨论
! i3 Q W( ?; Z4-1卷积体征提取
, S9 x4 @: f8 ?/ V, e/ Q v4-2卷积计算流程
5 {. N# |, @5 p- ~$ q0 ~6 D4-3卷积层计算参数
8 M# H, G: l( q# u, C% c4-4池化层操作+ s/ z# h6 G5 `
4-5卷积网络整体架构
( R, D2 ]9 s- p$ h# c4-6经典网络架构
0 y2 W5 l! o" L( N) P/ n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- `: I5 z) k4 s4 P. S0 e
5-2使用CNN训练mnist数0 Z4 v: b& e& n2 {% A1 _
5-3卷积与池化操作3 W. A: U1 J2 E( g+ g( U# G, d1 y
5-4定义卷积网络计算流程+ y7 _/ Z2 n: C; t6 {$ r7 j8 O9 O$ V; _
5-5完成迭代训练3 N" P- c3 W: w
5-6验证码识别概述
Q. q) M# c/ e) y5-7验证码识别流程) s8 |1 x) t. @) k2 k1 @
6-1自然语言处理与深度学8 a! M1 u. j7 ]" W
6-2语言模型
& t0 Z' Z' l {6-3神经网络模型
7 X p, }( U! y4 z- B1 }6-4CBOW模型
4 }5 [9 a3 s$ o6-5参数更新- }* T. G( @: E( v% u
6-6负采样模型; _( e+ f+ K. [2 G5 X ^
6-7案例：影评情感分类(数据& Q$ G9 x9 |* {* C
7-1基于词袋模型训练分类器3 R A+ O+ n4 {& J
7-2准备word2vec输入数据
" @ `" u) T3 _/ B7-3使用gensim构建word2: k1 t0 ^- z+ [9 J/ H# b1 z
7-4tfidf原理3 X( \! X* V( C0 S( v% C$ E; A
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 `& {" {. @0 \ v7-6GAN网络结构定义
* |' r( w- Z5 Q: ~+ B( j+ D7-7 Gan迭代生成/ a: ^ M# T- |
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- S" B! ]/ g, n v7-9DCGAN网络细节# P$ s# A/ G% c4 u7 M
8-1 RNN网络架构
. B$ ~+ s; a/ R& s Y! {8-2LSTM网络架构& c7 I- o) Q7 B2 ]: A
8-3案例：使用LSTM进行情
, t3 T& s2 F4 ] |3 F8-4情感数据集处理
! J* @# |# ]( c8-5基于word2vec的LSTM模型! G8 q! t4 f( L- s$ w( T. f
8-6趣味网络串讲（数据代! E% y' |* O% m( N+ u+ t' k) e
8-7课后讨论版7 S E4 i$ _; H I2 ?6 y8 p
' ?" C! {% p3 S$ ^% \0 L. m3 _" p2 E: N X
〖下载地址〗
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