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2 O# A0 x5 J* k( S( U〖课程介绍〗2 H% U& u5 C/ Z, `. E
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# i3 V7 z* r$ m9 u& S/ E6 r. b# A2 \7 |
5 [; R" Q5 x: x+ ?8 A( v: a! U〖课程目录〗
* a8 S& |9 ^: S9 o1-1课程概述与环境配置
9 m' b# j; T- c1-2深度学习与人工智能概述
1 B( _- I7 P! y! F, x' ~$ Z! x1-3机器学习常规套路
& \8 E) ^& _( B% W& W. \6 H- s1-4K近邻与交叉验证
8 d1 H" }+ G. A- i5 ^( C1 m1-5得分函数
# I9 d" c& u+ v8 ^1-6损失函数 O4 A1 M X" e% D7 f" O
1-7softmax分类器
, z8 m X, E* g. `9 X; d$ a1 c1-8课后讨论与答疑
2 [/ u$ a4 T3 P% T9 T- Y2-1梯度下降原理-
0 ` r0 R. F/ j- T7 |2-2学习率的作用-( u) S- \) d& }7 d
2-3反向传播-2 ~, I, E: l# _5 J
2-4神经网络基础架构-
5 s! y" R/ d( N% E( A/ b5 T# C2-5神经网络实例演示-
. x, Y9 g j% Z2-6正则化与激活函数
+ e0 K. o4 i9 U( ^/ C1 m& b" F2-7drop-out
. q! e- j a! X3 v& R, h6 d" |2-8课后讨论+ e% ?, R2 L( y0 @9 K& K% t! i% w
3-1tensorflow安装1 q1 `0 n+ ^9 }2 W) Y% `
3-2tensorflow基本套路
! C" S7 ^) R3 e* C3-3tensorflow常用操作6 G3 F, Y6 [% ?
3-4tensorflow实现线性回归& m* T8 ~8 K3 ~
3-5tensorflow实现手写字体8 I- g! M, s. o$ x4 f: u3 Y. S2 m
3-6参数初始化' S, i( [) p& V0 \
3-7迭代完成训练- H1 `& { E9 Y
3-8课后讨论$ G0 x1 p/ `8 E& o* ~
4-1卷积体征提取4 a3 G. T$ A- |
4-2卷积计算流程2 _" @- \ v% [) r! A! o
4-3卷积层计算参数6 t- H) y0 i, n% o* d$ q, {
4-4池化层操作( y2 ?, {% I: I1 p
4-5卷积网络整体架构2 b7 u; |9 D! E0 j
4-6经典网络架构# E- } f; z! k2 m& r( T! M
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 D% Y( M1 f, i% z( g5-2使用CNN训练mnist数
' J& e) H4 c7 ?; l* X! f" B7 A5-3卷积与池化操作
, @1 }% @& S n" b5-4定义卷积网络计算流程
9 i3 s6 @- {0 S/ Q8 Z7 p/ r* c: C; S5-5完成迭代训练
- V C U/ Z6 w$ ?, @4 O+ s5-6验证码识别概述
7 Q, p, J I7 g. ^: E8 m5-7验证码识别流程
; q& h. j1 U7 N. J( w6-1自然语言处理与深度学
! M" r0 Q/ P2 A, B7 V6-2语言模型# p. {5 h1 D0 e! a" y0 U6 M
6-3神经网络模型# y3 s2 [! @. k, L% F
6-4CBOW模型
4 _$ y/ Y8 ?: \9 n3 A2 P5 ?6-5参数更新6 a1 [% o$ T/ h0 W0 \
6-6负采样模型5 y- I3 `& v4 L9 s4 g
6-7案例：影评情感分类(数据3 X0 b4 V. g+ b# U% r; E
7-1基于词袋模型训练分类器
: `6 n$ g+ r ]7-2准备word2vec输入数据; k U/ g7 _+ u) A9 j E [
7-3使用gensim构建word2
4 H5 O6 C+ T ]" ?7-4tfidf原理
9 u3 U# q8 q4 T4 x4 w9 U, ?: T, e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 c: \* S" h5 o: e# ~2 T
7-6GAN网络结构定义
9 y8 N1 M U# `, Y7-7 Gan迭代生成
) [; Y0 g! a5 P5 M2 u- }0 W7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 j& a9 B# t4 P+ ^: [* J! f( y; c
7-9DCGAN网络细节
& }. c/ U* Z$ L+ X5 T7 o# f8-1 RNN网络架构
/ S5 ~' P* I; c8 t k* X8-2LSTM网络架构
4 ]% X" x3 ~; [7 v1 }4 ]8-3案例：使用LSTM进行情( v/ ~$ }+ ?3 q- t" J( T
8-4情感数据集处理
' ~2 [1 A6 G5 h2 |: ^/ b8-5基于word2vec的LSTM模型8 G, X, y# T: K: ]: P6 v
8-6趣味网络串讲（数据代: h% B8 Q# e* G- M
8-7课后讨论版* g8 z1 [' K9 N3 e0 u( T" }& h
9 J/ d& o9 ^2 d/ y5 \2 ]
5 I4 l; _! ^9 M$ K〖下载地址〗
- d+ x1 G6 U. ?& _7 Q% P
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