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( I4 a8 B( x; e8 K2 \〖课程介绍〗
2 W; p% n N" @. F- ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) E& E3 f( H( g( S+ b2 j# f* u/ @. m0 k" M: M" g
〖课程目录〗
5 ?2 w, R: L2 K0 ]$ b3 u) G/ K1-1课程概述与环境配置
8 g5 F- R; W' B3 ?7 _% K1-2深度学习与人工智能概述
6 r3 H# \/ x# i- B5 W$ y1-3机器学习常规套路
& @0 y x ~3 _, S. `1-4K近邻与交叉验证
1 ]" c. h: ~" \' k+ A8 b4 `1 j1-5得分函数, Q+ L! T5 s4 j9 J: Z2 x
1-6损失函数" x( L) G! A/ W9 V* a$ ^0 Z
1-7softmax分类器
; e; w8 _% |* c j. s6 h1-8课后讨论与答疑
2 M5 V2 U* V2 k2-1梯度下降原理-
3 ^3 I2 B2 f1 E7 j1 I5 {2-2学习率的作用-
7 \2 T! i4 x7 k) Z& N/ ~2-3反向传播-
K' W) ~- |5 m* ~2-4神经网络基础架构-& i8 K9 I, ^1 P! g( R5 k v
2-5神经网络实例演示-
& u2 y5 F9 `' f/ B" u, i2-6正则化与激活函数
8 v0 c e" S/ ?1 A5 O2 N2 [ \% |2-7drop-out" o' e9 h- L6 k+ C' y
2-8课后讨论
* h5 u4 O* T: Z6 _* A3-1tensorflow安装, t; @# U \; R: P
3-2tensorflow基本套路0 u o. D: E9 o1 |- O2 r
3-3tensorflow常用操作
- M% S# C6 H7 P3-4tensorflow实现线性回归
" d; H0 a5 x$ T; ?3-5tensorflow实现手写字体
# |, ~ J9 g B3-6参数初始化9 ?3 J5 r6 n; A [5 C V1 y: S
3-7迭代完成训练# T8 |/ d( P1 I) H: x; j7 ?
3-8课后讨论1 s8 U# H: c, b; p6 |& a! O+ k
4-1卷积体征提取* C5 L: B( b5 d
4-2卷积计算流程8 E* F% E+ o; r% g
4-3卷积层计算参数
; r- A/ L3 T, }; K+ H& B9 Q! N4-4池化层操作
4 x( o" c a l* ?4-5卷积网络整体架构# U6 N6 K- _. u" A( V
4-6经典网络架构8 g% h5 I8 |, O7 `; u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 J9 ^' R+ m, I& p& X+ [& S
5-2使用CNN训练mnist数
* K" y/ Q8 R. T& d5-3卷积与池化操作$ a2 X6 \) n. w0 S+ n7 m& m; K% u
5-4定义卷积网络计算流程
, ]6 u' w* H# p' A$ t. x* d9 m5-5完成迭代训练
9 S `1 w, A% l) y( K5-6验证码识别概述2 L" @( `1 K) Z' W# s& ?( p
5-7验证码识别流程5 p' S2 G& b) d4 L& j2 A: m
6-1自然语言处理与深度学3 }6 X) d3 V& U( Y7 U: F
6-2语言模型
2 Y- M2 m, S) w0 A$ q' ~) {6-3神经网络模型: N+ b7 k/ w, m
6-4CBOW模型4 W% U: x- u2 u& K; {4 b3 w u
6-5参数更新/ l0 z$ X% _1 s# z) Y% Y1 V0 v
6-6负采样模型
9 d& p7 b& T$ E, h6-7案例：影评情感分类(数据
. A0 M! E9 g& K8 l: L' k* k1 a7-1基于词袋模型训练分类器" Q0 G0 F9 q9 Z3 m" P4 q& \6 f4 w
7-2准备word2vec输入数据5 ~/ M( A& t/ A$ I: E
7-3使用gensim构建word2
8 l( B( q4 c5 |3 K4 y E7-4tfidf原理" u& j7 h) A* I- h/ y& o
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 v- d, ^# S9 X9 ?" [
7-6GAN网络结构定义
B% f2 I. C0 |" @* O! C7-7 Gan迭代生成" |* L* j; [3 O$ P" h
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( k: I/ h9 f" p5 t7-9DCGAN网络细节
, R3 x( n0 [& m4 b6 R8-1 RNN网络架构3 \& j5 ~; M9 Y0 O5 F$ U1 j0 G4 R
8-2LSTM网络架构# J- ~) n( X' w( s- j4 r
8-3案例：使用LSTM进行情0 Y) w: g4 ?1 U6 B8 \8 t' o
8-4情感数据集处理
( L) T; s, k2 K" r" A. F) k8-5基于word2vec的LSTM模型
. D* h* b! I. u, ^; h6 i2 i4 M8-6趣味网络串讲（数据代# p& g" M" S( U3 i2 Q! }- W: D
8-7课后讨论版
' G- L: C- G. j! e6 S: }/ @9 ?- v# Y
- {( W. j4 Y" C! P- B6 d% k
〖下载地址〗6 p8 j& m6 D" l" Z) ?& S# C3 _. A
, t# z: p; f$ y9 X" g f: T; \
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