8 P5 J6 W- G5 Z1 Z: J! q
1 n; E$ l2 g. p v〖课程介绍〗
% b3 P$ X: k) ?" g" S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 y: r0 M- r2 |" J6 y
% b) b5 x* u& D+ r0 n* o3 H: h) \/ f〖课程目录〗
8 s4 G5 c9 M/ p1 o5 B1-1课程概述与环境配置1 W5 k6 ?$ x2 H+ n: N- b+ a
1-2深度学习与人工智能概述
( O- ?7 v7 Z' I' X0 K4 \! [" T$ R1-3机器学习常规套路
6 u0 a. r7 V* Y& X" R4 A( x1-4K近邻与交叉验证" a8 ~- l1 h8 \
1-5得分函数
7 \, j9 u; a8 d B* M& E& a1-6损失函数" }% @9 ]+ L' H
1-7softmax分类器/ j( T( G( a3 s- l4 V
1-8课后讨论与答疑
, ]: X G& |& ]1 _1 u& T) P1 \- a2-1梯度下降原理-
; c% a, d4 ?- A/ ^2-2学习率的作用-
5 l: P7 R s/ Y! p: E" _" D2-3反向传播-
4 A Z& ]" }: @8 y; j6 S! c2-4神经网络基础架构-
M$ M) X8 N6 t! x0 _" c) p7 T2-5神经网络实例演示-
; D3 w5 V; B) |3 Q& K% O! Q( g2-6正则化与激活函数
& [4 ~% r$ D" |2-7drop-out% F, j4 P# X6 K% |9 ?* e# ?( |
2-8课后讨论9 @1 J. O+ J) j3 u* x& b
3-1tensorflow安装
+ {8 a. k( k, s4 Q* n8 i& m% f3-2tensorflow基本套路
8 Y$ Y$ Y% \ p) J s5 c3-3tensorflow常用操作! N& b1 E' j: q+ o) a$ p% N
3-4tensorflow实现线性回归
" q; A5 V( h8 F4 P1 M, J/ c1 e3-5tensorflow实现手写字体
( h; q4 L3 `/ T9 x% B/ Q. D3-6参数初始化
1 ]) p. e6 @) ]) D) |, N4 ]; d% q3-7迭代完成训练
' m4 u9 I; ? J) `. o8 ]3-8课后讨论 C3 o( q, i# b$ O
4-1卷积体征提取/ o$ H1 n. S1 e, J) w
4-2卷积计算流程
/ b; y9 A6 V# r- u0 T: K4-3卷积层计算参数
- v0 o% e) l$ u9 y2 M+ i* J! V4-4池化层操作2 d9 A6 j; W, ~& d& Q( V
4-5卷积网络整体架构
+ B& I+ _) t% w# G; K4-6经典网络架构
' {6 F8 D4 k0 O5 t, `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- O. \: e* z* s5-2使用CNN训练mnist数9 o# S6 F3 A5 _2 O- B* _ }3 h
5-3卷积与池化操作; ~6 A5 L& W: E% k( o+ U" ?
5-4定义卷积网络计算流程
# E- v. n0 s5 o! j" f. F5-5完成迭代训练) q3 U {+ ?" l0 t% j
5-6验证码识别概述$ d* V. F, ?7 m q- x1 d+ `2 ~
5-7验证码识别流程6 o( O- @, g3 ]4 v, d8 L
6-1自然语言处理与深度学
0 S5 ]; t/ W( u( ^- Z- H6-2语言模型
5 w& m9 k3 E! v: a( ]6 [6-3神经网络模型% A8 b4 E, E0 _' H* K* i1 w
6-4CBOW模型
8 ]# A4 |' ^: P7 }6-5参数更新
: O; O2 M6 Y W9 C' m$ ]6 L8 L6-6负采样模型
+ _" b' S D% I. L3 i6-7案例：影评情感分类(数据9 B3 K; [! }2 d" Y* m5 O
7-1基于词袋模型训练分类器
( e- @" o' o# Y/ R* G7-2准备word2vec输入数据
2 @$ h7 m: s1 @# U3 P7-3使用gensim构建word20 I5 _/ \2 t& i
7-4tfidf原理
& x |$ ~. X" M* D+ i. E7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 h/ `* E6 D0 k/ q6 ?$ O# b- k
7-6GAN网络结构定义2 Z( X" _( [- n" l) f
7-7 Gan迭代生成
+ S. N5 {% z9 V) w# L! V4 c7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, H: [4 I: F+ n% t8 w( z1 ?) p/ B
7-9DCGAN网络细节" n; r; O+ g( B) Y
8-1 RNN网络架构
* s- @5 ?/ }8 v8 G: s# K4 s8-2LSTM网络架构
3 a& w4 P3 c6 a2 Q8-3案例：使用LSTM进行情
9 c" e l y V1 f* G8-4情感数据集处理7 o0 y- a: W7 X+ D# W
8-5基于word2vec的LSTM模型
; ?% H& I( A7 q8 }" Q' H8-6趣味网络串讲（数据代
: u2 [6 v s, x7 {$ E+ g8 T8-7课后讨论版
$ o; A# R, ^6 R! G- G% T
E ^* J8 l4 y. b" W% `! w# y$ t; i
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