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# X- P7 O4 S% L9 Q' e2 F7 d〖课程介绍〗
/ a' G* z: f7 I9 ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ C- @8 t8 j4 F4 o
+ l% q8 X6 m! T: | W〖课程目录〗
+ C3 g7 Z A- _, \: G" w `) x1-1课程概述与环境配置
/ l$ Y4 l1 P- X- H9 w9 K0 h1-2深度学习与人工智能概述# d. B7 ^( E# [) M
1-3机器学习常规套路$ O& k8 V- m" y- n
1-4K近邻与交叉验证
, b8 z! g# y9 \ u0 N# C1-5得分函数
2 G% n. \' {0 d7 O' J1-6损失函数
`1 z. c: E6 U5 d5 X4 q, g) r1 g1-7softmax分类器
4 h9 E0 R. u% t J1-8课后讨论与答疑) N- T, S: J: |: D: p2 M2 n( j
2-1梯度下降原理-" b: w3 T* {* g6 M: n9 ]: q4 `! k
2-2学习率的作用-* f. p( @; D( d+ p: \7 f
2-3反向传播-
o. M; q: }8 ]& m2-4神经网络基础架构-0 a$ g$ K% i: N; h( \ @. P
2-5神经网络实例演示-
r' ^4 f, a I1 w' G3 K6 e2-6正则化与激活函数$ ]1 C* E4 M7 w
2-7drop-out2 B7 J- Z& M2 f: g! d
2-8课后讨论! G# x0 X! O& h _
3-1tensorflow安装' _# V; R) M8 \
3-2tensorflow基本套路
) f2 m0 |, u1 Y) G6 t7 T' H3-3tensorflow常用操作9 Q4 g) z) y- |% d7 V% ~& M
3-4tensorflow实现线性回归+ s. H5 y I4 i
3-5tensorflow实现手写字体4 D9 D3 z" P# y( j, ]. ~/ e
3-6参数初始化' q8 A. W% G" n4 n! V. H1 |2 o
3-7迭代完成训练; |7 {! U3 C2 N w z* ]' m+ X9 _7 [! o1 s
3-8课后讨论' R9 Q2 ~ E* W, ^5 V: Z
4-1卷积体征提取
$ _, F. n e2 T0 ^8 V% }4-2卷积计算流程
% H1 _; Z1 Y5 s$ r8 A0 C; f4-3卷积层计算参数7 n, S5 N# m, t7 Y' V! [
4-4池化层操作
, W2 E' Z# A$ ]% A' M- x4-5卷积网络整体架构2 Z8 `9 W @/ t1 h* N
4-6经典网络架构
' B3 s. Q; d, \! `; F0 k- r7 J5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
Z) i- B; s7 m$ n8 [5-2使用CNN训练mnist数
- I: C, N, @# R; U5-3卷积与池化操作, b$ \6 l( r1 G) n9 ^3 l
5-4定义卷积网络计算流程
; C( Y' }& {6 u9 L5-5完成迭代训练
1 M9 @ Y4 m! z. \5-6验证码识别概述
- q& Z2 n8 I1 k$ F1 k+ p! S5-7验证码识别流程* Z9 G/ |9 l; W
6-1自然语言处理与深度学
2 w6 I5 @7 B9 J6-2语言模型
: g, `% v' c' p4 w) h& V6-3神经网络模型
( C+ ^' w/ \5 E8 B% C6-4CBOW模型8 l# w% j2 `) L7 K
6-5参数更新% w6 \) F& X* T& d ]7 [
6-6负采样模型
# o6 B- j% R5 Z$ n {& M6-7案例：影评情感分类(数据
+ Q* u) s( U5 } p6 W. B7-1基于词袋模型训练分类器# B; R" D4 n, G7 \4 i7 r4 S9 g. w
7-2准备word2vec输入数据
4 t+ H; R0 q( ~- f& M2 f# g7-3使用gensim构建word20 \0 V) k) s+ P! w% q
7-4tfidf原理
3 X; o1 k2 D- N" p* p. B7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 B1 ]/ ]2 F0 `3 J8 A. C7-6GAN网络结构定义) e2 D, T) I _9 j4 P7 h/ u& C, o
7-7 Gan迭代生成
9 Q1 K# s, i' r7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' J# d& k) w* q4 R: P v7-9DCGAN网络细节, S! q/ |1 }2 i, @8 S( f. W, l$ s
8-1 RNN网络架构 E# J9 i7 ?7 G1 k* Y8 i
8-2LSTM网络架构7 Q3 i7 N6 N. L! v0 @" e
8-3案例：使用LSTM进行情: l$ {0 O8 x% n. p d4 d
8-4情感数据集处理
7 y) x5 r2 W5 p# z8 d8-5基于word2vec的LSTM模型' n9 U* t; E- a1 }; [ P
8-6趣味网络串讲（数据代
6 u0 ^0 t. K2 r& X- a# B8-7课后讨论版
$ w/ H0 Z) E/ X4 q+ D
$ `/ m0 o5 h2 Q$ M9 f- u- J7 |" M2 k. x$ y, Y) N1 J
〖下载地址〗# `: \+ `* Z7 y& l
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