5 y& f+ E* F) M
5 R. z" k. d3 M3 c! t: R, a〖课程介绍〗( u/ D* p/ d9 Z7 [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# J7 T5 J+ M6 e* d" d3 w* Q- W. U' _" _# M% K
〖课程目录〗; n8 D) p" L; s+ C r
1-1课程概述与环境配置$ j" f& V2 p" X* e' g6 N3 {" [4 f
1-2深度学习与人工智能概述
. z9 z4 c1 p# x" A$ q1-3机器学习常规套路. H: l2 C' `0 O, F
1-4K近邻与交叉验证
" x. _. {5 K4 T* t n9 B1-5得分函数0 c F; I, g. [" X r. [
1-6损失函数( p }' P+ S( D% W/ L
1-7softmax分类器
% o* l& c# |6 E" ]& {" M1-8课后讨论与答疑+ r& ]+ P. B' K( b' d8 \& H$ z
2-1梯度下降原理-
2 |* T5 D* W" I9 r1 \2-2学习率的作用-
7 T( Q- r( e G* T2-3反向传播-/ F/ J" `: N1 {% H5 Y$ e
2-4神经网络基础架构-
! \/ I, w% z' c9 E( e4 |4 e( g2-5神经网络实例演示-7 d, Q7 S$ k8 {: T# I( l
2-6正则化与激活函数
! w1 x6 s4 T! L) s: @; H2-7drop-out
J. Q: i$ B7 Z2 d2-8课后讨论
# t) _6 A5 M- K3-1tensorflow安装
, o" [0 c4 _; H) O$ J. G, G2 k3-2tensorflow基本套路
$ n7 E2 f; ~0 }% B' t: Z3-3tensorflow常用操作9 ~$ ^: D$ q+ r: \$ B9 y7 [
3-4tensorflow实现线性回归2 i# y+ R4 G9 ?! m; M. f
3-5tensorflow实现手写字体$ p$ ~. F# E. m$ z0 u, k
3-6参数初始化' @, C0 K) R* g- ^* M( T
3-7迭代完成训练
9 A' G0 z0 A0 v. B4 [3-8课后讨论
6 M+ F2 t( u& b3 u3 \" E9 D6 G: K4-1卷积体征提取
4 I9 J2 S: g. H3 k+ i4-2卷积计算流程
% b, `( O t1 V+ Q* X4-3卷积层计算参数8 A5 W6 j) E* I, r! @
4-4池化层操作3 O6 ^, v- w( |) t' b
4-5卷积网络整体架构
4 {5 y) X5 u$ G& `5 c* r4-6经典网络架构, W O$ M# Q R+ t
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ K/ W/ N( ]; M, `+ N3 u5 o5-2使用CNN训练mnist数7 e `1 X, A) P' p1 D% \
5-3卷积与池化操作% B' I! b1 Z' m' I4 |
5-4定义卷积网络计算流程
% f9 S* a e# e2 H! v& f5-5完成迭代训练 I) l/ M/ m3 S1 r. f
5-6验证码识别概述
. @% t3 Z+ i% V5-7验证码识别流程
) R8 w( K) J" x8 A6-1自然语言处理与深度学2 e9 M4 ^8 k. C- x& X3 c) X7 }
6-2语言模型
0 ~7 b$ \( f% U5 s# Z3 f6-3神经网络模型: e; h! v5 j( k! @$ S( C) }( }
6-4CBOW模型
: u( G( Y# P: v5 d: X; V' S9 N6-5参数更新
1 @: e5 {+ t4 e3 p* R0 j; ^6-6负采样模型7 h) Q' _$ d. R% ~: ~
6-7案例：影评情感分类(数据! \7 Z, w I! F+ g
7-1基于词袋模型训练分类器
7 D, I* F% a+ L X# A# t, W7-2准备word2vec输入数据5 v8 J$ g; G8 ~" p8 `1 I
7-3使用gensim构建word2* f" S9 G. z W: R1 b
7-4tfidf原理. ^+ D/ ]. ~1 ?) M, u; M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ G* |$ m& R+ }2 @9 |2 t* V- {5 E
7-6GAN网络结构定义0 D9 u: b+ L" I& O3 _, F! t% M/ m. c4 H; F
7-7 Gan迭代生成
% r( W F% `3 k7 @3 s) y) `7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 B% E5 S( H4 q& r! |2 n! u7-9DCGAN网络细节
8 }' \! u3 d( M. l: \5 Q8-1 RNN网络架构
2 M% Q( n# a) c4 ~6 P6 O/ Z8-2LSTM网络架构. L& _% x, ~" `3 O1 Q$ a6 Q
8-3案例：使用LSTM进行情
: K* z. D; {6 e+ M4 r8-4情感数据集处理; C; B! ]8 b5 W: ?: D- N1 M
8-5基于word2vec的LSTM模型
) u7 e# t j4 q# X8-6趣味网络串讲（数据代
P8 ~" h8 e+ u0 Z% R8-7课后讨论版. L6 g) C7 A" z/ v) T7 z# N
& S @; {5 [8 S3 D4 n V7 F* Z2 U. j0 k5 E* q b' T7 y
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