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0 C7 M! v6 N& v7 Y& s& e〖课程介绍〗
. b5 F! |: k3 A/ `此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 z$ Y/ t$ F3 S) w
- Q3 y' x: n4 l& @) r〖课程目录〗# j( _' V7 W& _2 o
1-1课程概述与环境配置
! D/ D% X: e+ g3 K1-2深度学习与人工智能概述: C8 S& K8 U6 z: S
1-3机器学习常规套路
' R! k3 j1 \7 L) J$ S" Q1-4K近邻与交叉验证8 c/ m$ x* j& W0 S( i
1-5得分函数
0 h# h2 |2 u: U2 z! p: `1-6损失函数% K* t. W h4 Q9 [
1-7softmax分类器# q6 b* {( E/ X' ^4 T6 |6 O
1-8课后讨论与答疑
b9 ~9 u% z6 S' U2-1梯度下降原理-
4 F8 z6 F* V) A$ K9 L8 L+ ^9 R' ]/ N2-2学习率的作用-
" Q2 A6 I' H6 c4 [9 c; X2-3反向传播-
f7 E9 R% W% I( p4 h. ]2-4神经网络基础架构-1 U* ^& X2 v4 B, u# x7 ~
2-5神经网络实例演示-1 C1 u Z U R- \5 X# e4 {/ [
2-6正则化与激活函数0 I# h- H8 S+ g; S* o0 v9 e) @
2-7drop-out: G- S3 Z+ Z) L, [
2-8课后讨论
6 h3 r( u A/ H. Y( `, r) @" ? A+ U3-1tensorflow安装* a6 q6 ]' u+ J$ x) d1 E2 O; U; q
3-2tensorflow基本套路; A5 f/ t' y$ G# C. t1 r
3-3tensorflow常用操作# B: |+ p. V1 L' ]6 [- w
3-4tensorflow实现线性回归1 d% E- c* Z- i2 F) D# X" ], _
3-5tensorflow实现手写字体" O3 t8 \* T, a1 W( ~4 U
3-6参数初始化( }) E/ Q! _1 i( r0 H7 ?
3-7迭代完成训练
1 _9 m; q6 V E0 r2 x/ ]3-8课后讨论
$ ]. A5 d5 t" x' Z: ?( z8 h4-1卷积体征提取
+ i& q0 N$ B; I- B: Y4 Z c4-2卷积计算流程
! r( k" t- v# j' B4-3卷积层计算参数
}; Y9 w1 M0 Z2 C; f4-4池化层操作
* f3 S) V7 O/ j/ K a4 ?" t) X4-5卷积网络整体架构
H/ x; O, P" ^0 \- W J5 Q' P$ h4-6经典网络架构
$ r; _+ ]% W2 A0 S7 A5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% `( }3 F2 w5 x. o
5-2使用CNN训练mnist数3 N! i* Q5 Z+ l$ }
5-3卷积与池化操作
$ M# A; U' ?" S/ W4 R9 m5-4定义卷积网络计算流程
; r8 A4 B; E7 n/ Y0 |5-5完成迭代训练
$ I/ a1 s3 M& Q7 O2 a+ a5-6验证码识别概述
/ C- B9 r, p0 D, O! B8 I5-7验证码识别流程: }% m+ Z& _9 p9 o. O2 ~1 Y4 _1 `: T
6-1自然语言处理与深度学9 a: s0 C2 c: B& o
6-2语言模型
! m4 Z9 a7 @, E, f7 r$ ?9 _# B6-3神经网络模型
8 ~* J* U" Z5 b' J8 g- F6 o6-4CBOW模型
) Z; k( C3 d0 K( Y6-5参数更新
) a% Z& ~3 s* y2 y2 [2 q6-6负采样模型
; a Y) f" m0 X% K. v6-7案例：影评情感分类(数据2 g5 H. n) G Z7 f: y$ N
7-1基于词袋模型训练分类器' B' \4 o& v( |" H# S
7-2准备word2vec输入数据! R/ s/ l# ?, R
7-3使用gensim构建word2$ i* v5 D* n7 b! K% }
7-4tfidf原理$ }9 u h. a0 h5 Y' L- \
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 q1 ^' v. H9 {
7-6GAN网络结构定义3 h, l' }( S( g8 P
7-7 Gan迭代生成
E! h& M& Z/ ^6 d J7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 M3 n% F# V: Y# \) D
7-9DCGAN网络细节9 T& E( F9 u# {4 S! T, I
8-1 RNN网络架构
: P" l+ E/ L4 K0 C. ^+ {8-2LSTM网络架构1 o7 t; y W" l$ F5 H% ^
8-3案例：使用LSTM进行情
9 x) S+ P$ n- t5 y8-4情感数据集处理8 @1 l* P' }4 n* n1 A
8-5基于word2vec的LSTM模型9 I) T9 ?) I% |2 N
8-6趣味网络串讲（数据代
: W' ]8 Q; ` k1 e& a- i8-7课后讨论版
' Z% [/ j% v+ A- A9 S* b0 q/ l& `& G1 u( B2 Q8 J/ U
$ T( g+ R6 a* `6 n9 c# v〖下载地址〗
! G. I* w3 A% Q0 j1 m- x; @- a& k) l9 G5 _. ^9 ]2 S
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