7 w) j& D4 c$ r+ j4 |- t- _; c
& C- @; S1 {- s9 U1 @9 V+ q〖课程介绍〗) P4 i# @! O% 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! ~4 t1 K) i& g! Q9 x7 m8 J+ @
$ s4 |2 ]2 g: j. s〖课程目录〗! D3 h9 Y T8 u: N
1-1课程概述与环境配置
& o, C- C! }4 o% s9 D9 Z9 H1-2深度学习与人工智能概述
$ U& _* Y! a6 S$ {: }! d& c* U7 Y1-3机器学习常规套路
% G$ N) ~, H* M/ }/ W8 i1-4K近邻与交叉验证
$ n# g9 {8 g9 g% W2 Q1-5得分函数
' I# i' K* L' B9 g8 X, P' F8 |: H1-6损失函数
8 f( {9 p6 G T! V1 [# ?, z( L& b1-7softmax分类器
1 n: W% L+ |( s0 b* V8 c1-8课后讨论与答疑
! Z' R$ _3 ?$ F8 ^. t2-1梯度下降原理-( N, A, ~& s# y
2-2学习率的作用-
8 J b! j# |$ T2-3反向传播-9 L- o* u+ p5 r
2-4神经网络基础架构-8 Z/ a! r, y3 Y
2-5神经网络实例演示-
' n! [+ B, Q3 y5 M1 K5 g2-6正则化与激活函数
5 ?; I* N, K) w2-7drop-out3 C4 W- g f: E, S: o0 y
2-8课后讨论$ m' {" g5 d9 d, b2 c
3-1tensorflow安装, [$ f9 y$ `0 Z9 q: ]0 j$ x
3-2tensorflow基本套路
0 s+ I3 B/ B! t3-3tensorflow常用操作
! y5 ~; W3 R" e; `8 I3-4tensorflow实现线性回归* c0 F5 s; E. X( @; m
3-5tensorflow实现手写字体0 k, c& f6 q* a b( }( O: v
3-6参数初始化
+ r2 Q: l6 w4 \. s: U3-7迭代完成训练
! A5 X$ W; c* Q8 I. u- X3-8课后讨论
8 I. C+ F# ]/ u- K) `4 B+ H4-1卷积体征提取
4 M/ Q5 p: l6 v7 r! W4-2卷积计算流程" [) O$ E: N- s* Q0 a& |( }: \) b1 ~, q
4-3卷积层计算参数
R# o3 V/ {6 i+ M/ `4-4池化层操作
2 b* c0 b$ n/ _8 b4-5卷积网络整体架构
& H. \% @7 n. ?) @; h, |4-6经典网络架构# k6 W, l: ?1 f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; h9 t$ V' s9 P* m2 _" C) s/ i5-2使用CNN训练mnist数$ _0 B$ I% M1 o! A6 j% d
5-3卷积与池化操作2 P7 c6 |4 w% ~8 H
5-4定义卷积网络计算流程
; V& Z( V) ~* e T% h3 [& x5-5完成迭代训练
0 |# c( ?8 \+ H$ V9 F5-6验证码识别概述0 T) K1 P7 B& X/ j0 a
5-7验证码识别流程1 l8 L6 v. l& H% A
6-1自然语言处理与深度学4 J/ D1 m# }: S
6-2语言模型
0 }7 P9 d# y9 P6-3神经网络模型9 N3 j$ g2 a9 O! p
6-4CBOW模型
% p2 G9 c0 k+ P2 O) ]# M7 c6-5参数更新# g9 U2 F" J7 M0 x& u
6-6负采样模型9 d6 [2 ]' L% _$ _0 z/ |- b
6-7案例：影评情感分类(数据
8 _: m3 N# T1 q* Z7-1基于词袋模型训练分类器) D: r. i0 ~1 e5 m* ~9 \
7-2准备word2vec输入数据
. w5 r- K. m8 J7-3使用gensim构建word2/ g" N8 f: d) q& n7 H: {* V; O
7-4tfidf原理
j6 d& J* K0 Z- `6 m. I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 J) y% b% H& A0 b3 `( k
7-6GAN网络结构定义
0 C* H: W* n5 Z7-7 Gan迭代生成+ v. a4 a- e$ q9 R0 Y& L( ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 z3 \) d$ Z# x3 E* H7 j8 g7-9DCGAN网络细节
6 x4 w6 e8 o* O8 {1 }2 F8-1 RNN网络架构7 H3 i: s3 i$ K( D0 @
8-2LSTM网络架构
6 t' d- w y& u, Z8 E8 h; u6 V- y8-3案例：使用LSTM进行情
( j. s- B7 w6 D' b' r8-4情感数据集处理
7 N n3 N# e' m6 S+ K+ i8-5基于word2vec的LSTM模型. |5 z* p6 J& w/ m; v( J0 B
8-6趣味网络串讲（数据代, O a3 w; b9 B) G5 b( ^
8-7课后讨论版 V) U' Y( b: w& U/ a3 ?, K
9 G* Q( M3 I. h7 v! o3 S* q" J8 b. a8 e) d% E* `+ y8 `
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