( Z4 u: t6 w; n9 `9 J' _% V3 F% @5 z5 C5 H
〖课程介绍〗
, ?) j- z3 Z/ w: a2 [ X此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% A7 h0 G+ L. }0 Q, r
) [- ?( K: o2 Y! }* ]〖课程目录〗) `4 V2 Z+ a- i) t4 m9 |6 [( \
1-1课程概述与环境配置
* s' J& p; ?9 N( S; k9 C1-2深度学习与人工智能概述% v' n! @. F+ j$ f
1-3机器学习常规套路
1 W6 h5 V! e* ]" @1-4K近邻与交叉验证/ a! _% Q! k6 O0 {* z( h5 r
1-5得分函数, Z; O. }, G! V) t5 W0 T6 A
1-6损失函数
9 j; J; E( L( j% u; P- V1-7softmax分类器
( b. l. [ H$ e; {. n1-8课后讨论与答疑
0 Z; t0 e% N" i; u2-1梯度下降原理-
/ a( ]% t( |/ M; K) D& G7 s2-2学习率的作用-
3 f; {1 M! f/ U2-3反向传播-
" A, p9 @3 V5 @( z4 V9 M/ A+ P2-4神经网络基础架构-
- a- j; z, W# X6 U/ D- j2-5神经网络实例演示-
8 L6 S% |: u0 _6 d) x6 J6 d0 v2-6正则化与激活函数! V" k! u2 G$ z0 V4 o* P- M$ y
2-7drop-out
7 N& `5 X7 }0 U0 M1 }8 O, N5 p& x2-8课后讨论
8 R' J* w+ m$ c, g* m( t& d* x) L3-1tensorflow安装
. m' v) X3 F" F. H0 V3-2tensorflow基本套路
' ?. R0 I2 C3 h9 T. s X3-3tensorflow常用操作$ [. G) N2 @( R$ F" p, F; p% G
3-4tensorflow实现线性回归
; o1 r+ _ d) V8 R1 e5 t" _; E3-5tensorflow实现手写字体8 ~: u8 u! Q. y0 f; u; j
3-6参数初始化
# Z) g6 h5 ~7 B' F" Q( J1 q" w3-7迭代完成训练; h1 w& O* v7 R, s P" ^) o& ?
3-8课后讨论
n. P4 a0 i# E2 z9 `1 k4-1卷积体征提取! M- A0 ~% L& S: w2 v' t* M5 `
4-2卷积计算流程2 E1 r: \. [6 j0 s0 F/ N. C
4-3卷积层计算参数8 l, D. M7 G+ V: B3 K1 S
4-4池化层操作! Z1 {" ?% X: @9 s
4-5卷积网络整体架构
w9 h) A# L' ?" G; ^4-6经典网络架构; ]: a m, V& g2 V6 z% G6 V) E
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 z L w T# H9 b& F8 S
5-2使用CNN训练mnist数
9 |3 ~/ H, ?% l! t5-3卷积与池化操作
! D/ B# K8 P8 w( G- c' ~' U5-4定义卷积网络计算流程% n2 T9 Z: `0 z+ }8 s# ?/ k8 U
5-5完成迭代训练( t* k0 H3 c) r' K7 n& d
5-6验证码识别概述2 g4 |0 D+ y) {$ ]' Q+ A
5-7验证码识别流程
4 |& T/ }8 v% E/ v* q$ \6-1自然语言处理与深度学
3 d# q+ e6 T+ P- j; j/ E) e6-2语言模型4 E& `! A$ ]+ l2 b/ [) H% m8 f
6-3神经网络模型. u3 k) N. k. f/ t0 M( C& g
6-4CBOW模型
) J( \. ?& ^6 _/ V1 p. K6-5参数更新, }6 ]: H3 b8 M- ^- v! o7 G# \
6-6负采样模型
7 n/ r! {( E9 R+ u0 ]& f6-7案例：影评情感分类(数据% b) c3 u( _2 _# c1 z8 Z
7-1基于词袋模型训练分类器
. [2 b! h0 G! Y5 J4 R* |+ V5 C9 y, x7-2准备word2vec输入数据
3 s0 ]% J- \9 E3 }3 y1 A7-3使用gensim构建word2& b% w! ?2 q: P
7-4tfidf原理- i- I$ N# C! i" |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 R- M: K7 a* }* M/ U' b* i+ ]) x1 [$ }7-6GAN网络结构定义
' n0 ] A" b' X1 ?7-7 Gan迭代生成' ^. B7 j) O. D, f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* e% F2 W6 X! @: s6 C# W7-9DCGAN网络细节
: E3 j, ~4 R+ ~" G! i# R5 [' }8-1 RNN网络架构. h* c7 ^) U9 ~6 G
8-2LSTM网络架构
' J" Z3 y8 D' z+ \8-3案例：使用LSTM进行情) o' U! E7 M# Y% S, J
8-4情感数据集处理
8 x, e* K+ A( `$ n0 y8-5基于word2vec的LSTM模型# A0 `' T& Z8 O1 n) @4 u
8-6趣味网络串讲（数据代
3 Q m6 U P: ?2 M8-7课后讨论版# ~" T. F- @2 [/ |
0 Y9 A; `4 A: R; H
3 W5 t, ^0 V6 {4 V
〖下载地址〗) c) r+ W& n. `7 M
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