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c, p& N- O+ Q; L+ A* ]〖课程介绍〗
+ c3 C, ~, ]+ {0 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' @# I8 V; ?& b+ k' D+ |: r1 l( ^3 m8 @9 h. J3 [+ M
〖课程目录〗8 I' Q+ ~/ X- h r
1-1课程概述与环境配置& k" m7 Q+ e {- ~7 Z
1-2深度学习与人工智能概述
, ]' l3 h9 t, Q0 D7 I) _: x. y1-3机器学习常规套路
( X; a# K& n7 b1-4K近邻与交叉验证! b& p7 k; v( i# @! P
1-5得分函数
/ y$ i# s- q! v. }% m4 S1-6损失函数" S' p$ M, M0 E# f: q' H
1-7softmax分类器 A9 s c7 }: o& ^5 ~- D4 l
1-8课后讨论与答疑
+ @! u/ P# f4 V$ Y2-1梯度下降原理-0 E: ^& Z! ]+ [) {: U9 |. A9 T" _
2-2学习率的作用-
* @5 \- m: C+ @1 y/ o3 V2-3反向传播-
# g- s5 i9 m1 N2-4神经网络基础架构-( D6 z. Z2 ~0 i& p3 f2 K
2-5神经网络实例演示-: V/ S% Z9 H# I6 k
2-6正则化与激活函数
6 D* I% r% f9 L1 x/ |& D8 ^% f2-7drop-out$ f2 S3 y; H# t, W. E
2-8课后讨论6 E0 A7 h- H3 e; h! _
3-1tensorflow安装 H- L7 s8 \ }! S8 W7 M6 s, K
3-2tensorflow基本套路
- B; f- _1 a4 d1 l! l3 d2 f3-3tensorflow常用操作- V) u& w8 U I) x9 R% X
3-4tensorflow实现线性回归) t+ Y# J h8 W1 ^
3-5tensorflow实现手写字体
; T& \0 n( {- o0 x( e2 E3-6参数初始化
2 ?; u" z- L, `* Z$ \" m1 r z3-7迭代完成训练$ D! R& w+ a5 n3 l( T" z
3-8课后讨论
6 ?8 r% o% s) I# `/ l4-1卷积体征提取8 H2 s* Y8 q! b$ J: b
4-2卷积计算流程) N' C; n0 R+ I& n# {1 k: |
4-3卷积层计算参数
) q3 F/ s9 V: A) f* K4-4池化层操作
1 {9 y. Z' h6 _. _9 r3 m4-5卷积网络整体架构8 G0 A' Q5 {& c+ Y5 s" }
4-6经典网络架构
5 K# Z) P- K( ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 A2 ?: ?( W. ]! I; s
5-2使用CNN训练mnist数3 R' T3 J; l* O( G2 ?( Z
5-3卷积与池化操作' A5 h# r/ R+ C q" H, X, t
5-4定义卷积网络计算流程; @1 ?6 z6 x. B1 }5 B1 U; c3 e
5-5完成迭代训练5 S/ X# Q, Q k9 W) q% x
5-6验证码识别概述: \& f8 q) R0 [% T9 s
5-7验证码识别流程
" s* r5 u" u6 }/ M, B, U6-1自然语言处理与深度学
3 i, @( ?% S2 y0 o+ x% X0 I4 B6-2语言模型, }; o+ D* b K0 L7 E
6-3神经网络模型9 n! ]3 l) O9 o0 E# k3 i; K; P0 ^
6-4CBOW模型; Z8 R: }) p+ Q1 `
6-5参数更新
$ O- a" o: N3 a2 @6-6负采样模型
' i, A2 c' c; b, I9 L6-7案例：影评情感分类(数据
9 t) }1 E0 g7 Q% _1 ~7-1基于词袋模型训练分类器, T+ F9 }% o0 R4 z( h9 [# F
7-2准备word2vec输入数据& M# m4 I& p* B' K9 A$ A% N' c
7-3使用gensim构建word2$ F# G1 O T* M% \( f2 }' T
7-4tfidf原理
4 q* T8 ^* Q. x6 A2 v: w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 @( v2 `2 \* K( h. \
7-6GAN网络结构定义6 n0 Q0 g- G1 T- P; _! X5 i
7-7 Gan迭代生成, e, q7 T* H1 o& S% J5 p
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ B& ?7 c4 ?0 A) _9 G1 q8 `7-9DCGAN网络细节
5 K( Q" U0 x" q8-1 RNN网络架构
3 K, F) |4 f/ Y1 i) `. U- S8-2LSTM网络架构5 `4 i. T s9 _2 t( h+ N
8-3案例：使用LSTM进行情2 \! {2 w$ I5 u- ?, V% V2 c
8-4情感数据集处理
1 u9 y7 W Z2 G _9 r. e2 e7 D! j8-5基于word2vec的LSTM模型
! d/ F) Z) q* a4 O; V3 I8-6趣味网络串讲（数据代
5 S. ]8 X- S$ u4 o4 B- H8-7课后讨论版7 U. h% A1 c$ ]0 J( ]% k; l
/ f2 F1 y# E3 b2 m1 h p" t: Y. V
〖下载地址〗1 R9 b6 n c( ?
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