2 F: F8 N4 T! Y5 T) _5 H( X
: P, n* _3 Z/ i/ A# x" D〖课程介绍〗
- Z% u) t* s# i2 |+ a此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: W: L0 V6 X1 j: X. {6 ~
/ I% e. Q$ p) X# b) z, {7 I: c
〖课程目录〗 y7 i; N+ E4 H" T4 z
1-1课程概述与环境配置
7 A; T" T$ S# w1-2深度学习与人工智能概述
2 l- i) I: z3 [3 C7 {4 {; E1-3机器学习常规套路+ B7 V F2 a+ j1 c4 G8 k5 n; }
1-4K近邻与交叉验证: j7 [# T. _7 z; I8 `* N- {6 \) `
1-5得分函数2 j, Q! k$ y0 V+ h
1-6损失函数7 K6 M7 H0 ?- C9 x* e
1-7softmax分类器2 y( `' ?: R: M
1-8课后讨论与答疑. [0 f7 u( T4 {0 _7 ^5 w
2-1梯度下降原理-+ Z- U. X+ c$ C2 I1 f8 E
2-2学习率的作用-; b/ t& Q6 {$ a% |. Y
2-3反向传播-0 c/ N. t7 v4 E
2-4神经网络基础架构-) i/ i( k8 b( n6 _6 \
2-5神经网络实例演示-
( r7 {& [. p; _5 z, K9 p2-6正则化与激活函数
7 d1 o% r7 F/ Q3 ^( h ~2-7drop-out4 w" B6 i5 x2 y
2-8课后讨论. ^! Z+ c8 @5 ], ?( X$ K
3-1tensorflow安装
- g9 P/ _" ]" I3 r% x: G3-2tensorflow基本套路
5 C; L* T7 S: g# o8 k( J3-3tensorflow常用操作
* U1 ^8 `' x- Y; f3-4tensorflow实现线性回归. E* s( D" z, }; N
3-5tensorflow实现手写字体
6 F/ G3 B! N% ?5 h( I3-6参数初始化
) t9 \ U2 h, Q6 E3-7迭代完成训练
2 Y, V: d3 y/ A. A9 N/ s% a3-8课后讨论 d% Y3 l. G$ P
4-1卷积体征提取: w- H. p8 Y# I' O+ a8 d4 G
4-2卷积计算流程
! ?. N0 t& O: w' ?+ {9 Z4-3卷积层计算参数
+ L! L0 p! v7 B% y7 j/ e4-4池化层操作( h8 e+ e4 w% I4 _5 n/ G o
4-5卷积网络整体架构- g& ?8 M0 a s$ H5 T! p$ g I
4-6经典网络架构
" v( s4 S8 p1 o' h% w* `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' c6 c; Q' ~2 a" C5 ^8 b7 P
5-2使用CNN训练mnist数, D( V" N; d0 n* J$ s5 [
5-3卷积与池化操作
- F! s0 S2 U, V5-4定义卷积网络计算流程
5 l( E0 T9 L4 h! F* |0 {& a5-5完成迭代训练9 S8 S) E* C% U
5-6验证码识别概述
7 a- ?+ T0 g$ @1 R, y& u5-7验证码识别流程
2 U3 P9 Q4 z2 T' Q& N6-1自然语言处理与深度学1 A8 O( k! { H4 X0 S
6-2语言模型, S0 G3 m' g' c& w6 I; e# [
6-3神经网络模型. F L, y! ?0 t; I' D0 o- c" b1 t
6-4CBOW模型
0 I6 {2 A" X3 H5 J5 K% D5 O6-5参数更新+ |0 o- j* s( z
6-6负采样模型! Y6 W. o- y; m
6-7案例：影评情感分类(数据% P. j6 g! f4 y
7-1基于词袋模型训练分类器4 ]% d, w+ A( L0 U. \! J* z
7-2准备word2vec输入数据 r V, O0 m7 C) D, H9 g
7-3使用gensim构建word2
+ N2 c3 ]) h0 m" v$ w3 W% |7-4tfidf原理( P) I: }% e0 C
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ Y9 D& i: y7 Y( i
7-6GAN网络结构定义
* l0 D+ e% g3 {/ u% `7-7 Gan迭代生成
. r5 i1 A) t% a% I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" v, j5 `0 W% O8 ]* \
7-9DCGAN网络细节
3 S) a; v) H! A& u& y9 \) B1 L$ W8-1 RNN网络架构' W) L" U7 T8 u
8-2LSTM网络架构- D( C" N2 F* z$ F
8-3案例：使用LSTM进行情' a1 J; F& T; Q, ^4 U
8-4情感数据集处理( i6 ^7 o5 E( F2 N) \* Y" \
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ l) s% `! K6 R& _) V6 D8-6趣味网络串讲（数据代& V# G% h9 K* q. `# s9 m0 C* g
8-7课后讨论版
% X2 `0 P& t. p* d' o( C: w2 L$ W3 Q5 e
6 n! Y. r* x! \0 w
〖下载地址〗( Y! q" C2 n, |: U+ e! h# ~
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