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* g0 r4 I# v0 M, h) |〖课程介绍〗
) @9 W2 z6 w3 w: o7 R3 w此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 |: A9 C7 N; s) T, K+ j# ?
) t2 Q9 E( X/ f7 O/ O/ y〖课程目录〗8 _' g) K+ }$ U4 p
1-1课程概述与环境配置
: s( A% J3 k* f+ f7 `1-2深度学习与人工智能概述
: ?9 w' U3 h8 d* M. n" n! E8 C4 R1-3机器学习常规套路
3 e( H" ^$ T. \6 z% H3 o1-4K近邻与交叉验证$ I4 Z: P! ]" R
1-5得分函数
+ y8 t% L" r" e9 N1-6损失函数/ F0 `- ?: y' v
1-7softmax分类器4 p$ a% t; Q3 _/ i/ P2 W$ Z1 I) D, L
1-8课后讨论与答疑
& P* ^) W* X. I9 i2-1梯度下降原理-6 @. B+ T: t( s' s
2-2学习率的作用-
3 y% M8 {4 r* u% O' N7 x4 [& }: @+ X# b2-3反向传播-
6 I- f* }# Y' e. J. u2-4神经网络基础架构-
- _ Y A# q0 f# I$ ?2-5神经网络实例演示-
/ g( ^6 g# d" b( u$ a8 q5 E2-6正则化与激活函数
3 }/ W2 Q/ O v7 ^% `/ q2-7drop-out
0 r3 L- e+ r" r, l R2-8课后讨论
7 W6 ~$ S+ `9 W1 O2 g* ^: n3 b6 ?3-1tensorflow安装' N( @+ q5 N5 ?) @# {" }
3-2tensorflow基本套路8 D# Y: O1 q) p; Z4 j: `
3-3tensorflow常用操作
) S+ k# Q/ }1 d+ X, m. `5 p, ~+ S4 d, l3-4tensorflow实现线性回归
& @3 o' B/ @% ?& x0 M3-5tensorflow实现手写字体* g0 |/ R4 p$ C; b
3-6参数初始化
+ J& f- b9 p7 l3-7迭代完成训练) l T o; S4 ?& v, X4 b' Q, Q
3-8课后讨论' t1 u) l3 q& K0 G
4-1卷积体征提取4 R2 u8 Q/ ]: z; X$ U$ M
4-2卷积计算流程
2 ~3 ]! z# }* ~% L0 Y6 Q9 d4-3卷积层计算参数8 T5 _1 H; a4 W
4-4池化层操作: N# F0 G: w! m8 }
4-5卷积网络整体架构9 m# n7 i8 d$ f6 z4 X
4-6经典网络架构
+ Z" F: g5 _& ^1 D- Q3 E5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# j6 h) d9 U x- P1 G5-2使用CNN训练mnist数9 ]0 p+ D) f% g! [4 r, Y5 }9 }, w5 F! T
5-3卷积与池化操作
2 X# ?; p# p% a0 M* A# y3 G5-4定义卷积网络计算流程
0 }- o- e7 A8 d* { |5-5完成迭代训练
9 X2 G0 L7 J0 t$ N3 D5-6验证码识别概述
|! Q) v' X$ e5-7验证码识别流程
i' B* B" z7 x' }6-1自然语言处理与深度学
; G4 ]0 [- t) j h0 Q# e6-2语言模型- {5 u0 A- Z& d' c* z
6-3神经网络模型
% K3 `- n* k5 ~" \6-4CBOW模型
$ a2 h3 R! S9 K4 U8 v) L b6-5参数更新
; M. w* R1 X* Y6-6负采样模型
% a7 z" C! _9 i3 l/ `6-7案例：影评情感分类(数据
% K p* \/ `6 h% [$ p7-1基于词袋模型训练分类器
- r' q6 Z8 `+ q# W8 b- H. f7-2准备word2vec输入数据
; x0 w2 B' X7 B# j5 Q7-3使用gensim构建word25 O6 a8 y/ \* [: r, J
7-4tfidf原理
. `7 S/ A2 j2 H# \7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% K! N5 K2 G7 ]4 M+ F
7-6GAN网络结构定义( U' J+ \# z& r! R) C' |0 ]& M
7-7 Gan迭代生成0 E7 R2 g& ]- N
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% L+ @ u* x/ B; Z* s5 y' x7-9DCGAN网络细节
) x1 W& p- I' u- {! J0 @# h) D! ?8-1 RNN网络架构, N- [! z' J. p5 q& E. ~3 Y
8-2LSTM网络架构
0 ^" K/ A1 S6 N$ N$ Q2 _8-3案例：使用LSTM进行情
{; N) R; z# N& B# B0 z3 K8-4情感数据集处理2 ` U, `/ l |& \
8-5基于word2vec的LSTM模型
# y- o8 F2 t+ \. ]2 o3 l8-6趣味网络串讲（数据代- \% j* S) P+ S& M0 {8 J; f
8-7课后讨论版
4 c3 K# c4 y$ ^' {. l$ G- ]* K
: |- Q- H$ e) X1 ]/ Z7 d! z* b+ ?; f7 Q$ M: v) v0 l3 F8 e
〖下载地址〗
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