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〖课程介绍〗7 m: D! u7 k+ @9 k4 Z( K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' I" A- a; O8 [& b f; V/ m' a4 f9 y
0 y+ G" n3 z+ k3 [
〖课程目录〗& U4 o8 U: Z: }5 j7 V a
1-1课程概述与环境配置
# u7 k6 J6 k4 m8 Z. D. Z/ `2 ]' Z1-2深度学习与人工智能概述$ h. w& f) T I) Z/ u
1-3机器学习常规套路
+ A+ |; ]" d* d# h1-4K近邻与交叉验证1 ]- q1 i/ @, e( ?4 X+ w+ R
1-5得分函数7 W- Q! ? {: G" ?
1-6损失函数
0 [8 ~1 b( g0 C( z) y& e% a* X' R1-7softmax分类器
& a* R/ Y9 R- S+ Q) u1-8课后讨论与答疑
% E' Q3 \& h, M) u1 E2-1梯度下降原理-
; a( e2 E+ ?( N1 K2-2学习率的作用-
1 @/ o/ J# U* w3 X2-3反向传播-
5 V1 h/ x7 R9 M1 ?3 u8 r8 u- n2-4神经网络基础架构-
% K- c: W7 l, H* j6 O6 ]- j2-5神经网络实例演示-- u2 p% d9 V3 B6 P3 O$ o
2-6正则化与激活函数
& h3 [( `" x [! @* V1 ~# e2-7drop-out2 w4 m9 N- n. H6 b. p" C4 L+ k- D1 f
2-8课后讨论7 }& r# M& _9 i( ]5 i
3-1tensorflow安装9 A Z+ ^3 z6 q# w/ v# G' v
3-2tensorflow基本套路
/ ]& J f. P& L- B$ T5 ^* P( j3-3tensorflow常用操作
% Q3 w' A' U* Q+ f9 ~/ R& u# O3-4tensorflow实现线性回归
7 t/ j) q/ i, `7 z4 D- I' Y; [3-5tensorflow实现手写字体
/ N2 H' S- U& t) T8 m% H3-6参数初始化
* A; `) h: y, ?* M/ Y# b5 X3-7迭代完成训练
. D- H& V$ d, x( T. c6 f8 k, b3-8课后讨论
6 `) I" q$ [# f% E: E4-1卷积体征提取, x x4 O$ s% S& m
4-2卷积计算流程0 F2 H! g6 {/ Z
4-3卷积层计算参数' `6 O8 b* Y. u6 @+ n
4-4池化层操作
' i3 m: W$ ~) o4 w8 g v4-5卷积网络整体架构
; u8 x% d* v7 W. d! j7 ?1 s3 M4-6经典网络架构
s5 U8 w: v& j* S4 V" G8 M) t5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ I+ u, Q' u8 T! i) I/ G8 U- P5-2使用CNN训练mnist数
- J, s, S7 ]9 u6 g5-3卷积与池化操作! _4 b b0 ^) I' K1 Z
5-4定义卷积网络计算流程( J3 S4 Z# z6 b* _2 ` ?' z
5-5完成迭代训练
4 V) A) l# U7 q7 T( Y5-6验证码识别概述
. f9 J" T1 H* r! p7 f, z4 q3 P5-7验证码识别流程+ w7 Q7 n7 \( e( ?" N5 i, b
6-1自然语言处理与深度学
, Q( P5 ~* u1 t9 z& g6-2语言模型
$ V. I; V% G! i: P6-3神经网络模型' I: h; b8 x( f% B% `
6-4CBOW模型( k! t& T) i; W4 ^$ l1 o" Y# c
6-5参数更新
# t+ C' `1 W0 e/ l2 w6-6负采样模型5 \, u' u' z- S0 C2 U! o {/ I
6-7案例：影评情感分类(数据% V# Y) u8 Z) L i
7-1基于词袋模型训练分类器
/ Y9 m$ ]& n/ \5 Q w6 U7-2准备word2vec输入数据" ~" g. j0 S0 t8 _9 M
7-3使用gensim构建word2
2 W) w/ I' \8 M- W7 k7-4tfidf原理+ ^3 |' w0 t! V8 W' ^, v# T. ?8 n5 }& f" P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* O4 R/ v z6 ~7-6GAN网络结构定义; E- ~$ u& ^9 g
7-7 Gan迭代生成' k3 I2 m; w$ U$ \7 @5 F7 o
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 e) T: n3 I% A( w4 H, O7-9DCGAN网络细节
8 e6 G E7 z: O& |$ X, Y: r5 K8-1 RNN网络架构
2 b* F* @9 @$ U8-2LSTM网络架构. }- {1 t, m% y3 Y
8-3案例：使用LSTM进行情
* `" A+ A% L: l, Y& Z8-4情感数据集处理: d, Q/ Y3 a" q w- H: b
8-5基于word2vec的LSTM模型
- A6 \3 w! W6 E( ?8-6趣味网络串讲（数据代
" y ?6 Z( K& Y7 e8-7课后讨论版. q R7 h8 i9 u* e( m) Q" r% x
4 m) B, Q* Y* b0 i( x. _4 ] T5 m2 V" p5 \/ P
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