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7 G9 h+ u0 m6 N |, y〖课程介绍〗
1 f! E& |$ \. W# O此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. Q0 }# y: f* `8 V6 b$ D
8 Z. k8 n1 \, o〖课程目录〗9 _* |# E2 Y5 c* W
1-1课程概述与环境配置. O+ `' `* \) N; g. v5 U, t% v( ?
1-2深度学习与人工智能概述
: d0 D, @' \9 ~1-3机器学习常规套路
1 h4 Z) }' W- L5 V8 Y o7 L1-4K近邻与交叉验证7 f3 q8 X) N8 G7 n B
1-5得分函数
# q3 h; u2 k* k. |( ]1-6损失函数) `( e& m0 h7 M- E; [
1-7softmax分类器
: ^7 |: B' h7 ^, A: A1-8课后讨论与答疑" @7 Z" @2 i1 C5 |# \$ g( q
2-1梯度下降原理-
) f6 i' d/ f+ }: l2-2学习率的作用-" |4 o7 d/ j5 Z* [5 ^; J8 k
2-3反向传播-* d/ J0 b- G9 C& i. J
2-4神经网络基础架构-! n4 P4 T% i; K9 P2 o
2-5神经网络实例演示-# l9 H9 n8 j8 a
2-6正则化与激活函数# x. O& V0 P* }5 P8 [7 x8 H
2-7drop-out. X8 C& y% E; S/ I% Z: N
2-8课后讨论
+ x* |# |# J: \2 q8 Q( r; r1 V0 J8 z1 b3-1tensorflow安装
4 t& y5 V9 }, X+ w0 `6 i3-2tensorflow基本套路7 [6 {+ \# z7 C/ ^% i
3-3tensorflow常用操作6 \8 Q1 R" F$ k7 w6 ^
3-4tensorflow实现线性回归
6 ?2 o! ]; K, z) X( e1 m# ^3-5tensorflow实现手写字体7 W; a) h! l/ X2 S5 G8 V
3-6参数初始化
( I7 t5 N [! Y+ u9 r) r- a5 ]/ {3-7迭代完成训练
3 c5 R. X: A4 |9 O, F- n3-8课后讨论
! v5 }/ l0 p6 |) p# Z) I0 H4-1卷积体征提取3 L3 `& ^! y, S4 H% P
4-2卷积计算流程- ]6 s+ c a e4 A+ S6 v5 N: U
4-3卷积层计算参数* v5 I& b. v0 a
4-4池化层操作6 H, `4 z# {1 u: J5 _6 m4 \0 g3 @; e" {
4-5卷积网络整体架构
: ~4 O- s# T+ C [1 s1 r4-6经典网络架构" P$ H, Z1 L- H
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 }) L* Z* K0 ]' d: w! X5-2使用CNN训练mnist数
8 Q5 [* |7 @& D+ f# P( I5-3卷积与池化操作
7 I4 q, H) a& c5-4定义卷积网络计算流程
. v1 ^4 k. m0 f( c+ y5-5完成迭代训练7 x0 @# m- v8 ]9 D/ G1 A s# _, o
5-6验证码识别概述
" W" a. q) {+ T; H0 I5-7验证码识别流程
, i0 t( P5 |9 Z# v6 [6-1自然语言处理与深度学
n+ B1 z- F8 M6 J5 P# O/ V- }6-2语言模型6 O9 {$ M5 K" F2 I
6-3神经网络模型
+ }6 ^8 {$ I5 z4 J) l5 S+ c6-4CBOW模型
( j G6 Y* L, f- t* Q9 S' N6-5参数更新; Y/ I7 `8 N: o
6-6负采样模型
s/ C O8 r" D. y6-7案例：影评情感分类(数据$ a/ M* \0 z$ v, T( d
7-1基于词袋模型训练分类器% r, E3 ?' l/ \2 a/ v: L( [0 R
7-2准备word2vec输入数据
& B; r+ u4 H! K; F5 b% N7-3使用gensim构建word2, k3 U7 w7 \! B' p$ r/ e. | ~3 }
7-4tfidf原理
5 H/ a) W, M( X+ I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), q& d/ ~* \7 C: D
7-6GAN网络结构定义( p' H# |! c( H$ H
7-7 Gan迭代生成
/ a$ V4 e; w$ Z/ _: W( m7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 p/ v! y X0 G- N1 S
7-9DCGAN网络细节
* ~, j1 q% O: P K) {- p1 X8 X8-1 RNN网络架构
3 V9 ~1 p! I1 L1 m2 |8-2LSTM网络架构$ k' W, e4 O M' L
8-3案例：使用LSTM进行情
) {8 P* S; T3 _8 S8-4情感数据集处理! \$ v _0 w& S0 Q
8-5基于word2vec的LSTM模型0 Y/ F; X F" g" b. I s6 ]
8-6趣味网络串讲（数据代
' V% ]0 R, b+ @9 X0 d8-7课后讨论版
* @) y; {# D8 I" M+ Q; N/ w1 u* x8 o* u% G! A' |" M4 D7 v
3 w! s- s. y3 {) t! e〖下载地址〗4 ~ b6 X* ]% \3 N, T$ P) E. F& a
1 o+ V8 Q: A7 w% J
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