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5 s5 A$ ]5 g3 F〖课程介绍〗
; G" M1 n5 ]: r5 u1 O% f, p7 v/ 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! n* z, S- @# j/ M* f6 w u8 z
4 \, f( N3 U0 Z〖课程目录〗
- P( v& P5 }. C- q! n0 S4 H1-1课程概述与环境配置1 X) _8 j& |2 A P# P ^- S. F
1-2深度学习与人工智能概述" Q3 `' u, Z0 A9 A& ?' [
1-3机器学习常规套路$ y7 D! [+ h- B& ~6 ?
1-4K近邻与交叉验证
; J# C% {% E+ ^( D3 ?1-5得分函数6 ^- A+ e; l0 d( H+ G
1-6损失函数; l: a& F/ m. @. ]) `9 J
1-7softmax分类器
/ F M5 p4 r B f7 R: g3 y9 U1-8课后讨论与答疑# q' o) e$ O% q) b/ t* A
2-1梯度下降原理-- l* ]+ F5 i6 k6 X$ l. n: V6 q: m
2-2学习率的作用-+ f; p6 i2 W5 ?2 S" D
2-3反向传播-! A! G4 T0 C4 X- H" X
2-4神经网络基础架构-! }- E+ x% s" r# j7 o% e5 ^
2-5神经网络实例演示-: h% @1 x) |0 R% s. {+ g$ ?
2-6正则化与激活函数" l2 S: O/ K! m1 l/ L
2-7drop-out
$ B1 j. E% y6 _3 W( x2-8课后讨论5 x5 _ w' n( C3 \5 ^; \! U
3-1tensorflow安装" H' Z; b# \) [* n& ~7 Y
3-2tensorflow基本套路* I; H5 ^6 q$ v$ ?: C9 H" `
3-3tensorflow常用操作
& x- [" j, M" f) ]" l( b& D; C* {. u+ w3-4tensorflow实现线性回归0 H: `$ b; W, ~" E# Y$ o6 }
3-5tensorflow实现手写字体2 r; ^ F: V6 A% v. Q6 ?+ m
3-6参数初始化 w8 y2 m$ F$ y6 A
3-7迭代完成训练0 x: G3 R' q: H' p
3-8课后讨论" X7 _0 m9 j" p: {7 N" t* Q
4-1卷积体征提取
/ l9 a# f- S1 b7 p* h# k! b, f4-2卷积计算流程; w" p7 x) L- t0 O( {: [ F
4-3卷积层计算参数
* U3 Q- y x, Y+ u4-4池化层操作
4 b! F, h$ j4 }; W- H O3 a0 n4-5卷积网络整体架构9 C1 n1 E) h9 K: s2 E+ l, k
4-6经典网络架构
5 U; v$ o7 ^( y$ h5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 h. j( j$ X( k0 {- m5-2使用CNN训练mnist数
( o1 Q- V3 i$ R. X( v) Y7 n' r5-3卷积与池化操作3 Z- ~- W( d$ X* c* `# o
5-4定义卷积网络计算流程
& l8 q7 Y2 A- u! Z: m( A9 \$ W. V! x5-5完成迭代训练, v% {( f6 W p0 F- q2 S2 L% ]
5-6验证码识别概述
) L8 l9 `. [, t0 j3 \) f5-7验证码识别流程- _- l7 B# g9 t3 K$ l. D- y) J
6-1自然语言处理与深度学
3 [$ G" C' I. v4 E. t6-2语言模型
7 U8 p! a7 J, D& \( G6-3神经网络模型
, J2 m% R) O( t& L6 {" @8 s6-4CBOW模型7 A3 @, Q" f/ \8 `, V* n
6-5参数更新 ]7 Q5 _3 ^6 p6 I( D, m
6-6负采样模型( s+ U4 ` E. P, v! t
6-7案例：影评情感分类(数据
8 U4 b# s& }. A7-1基于词袋模型训练分类器+ i/ j) e" A+ r7 _' l
7-2准备word2vec输入数据
% i" O! W% m. p, {# u- H7-3使用gensim构建word21 G' D- d4 M; `
7-4tfidf原理
9 V3 X5 W/ w: n+ F0 b! u2 b0 A( F7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 x+ L- g$ J6 B5 M! T7-6GAN网络结构定义, O% Y5 j. V) G- s7 Y+ x9 b3 y
7-7 Gan迭代生成* a, |5 i$ { q' q% c/ ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# s9 m" n- i+ o8 }/ S
7-9DCGAN网络细节
& ^7 I. I% O$ p# l8-1 RNN网络架构
4 Q; Y: T! _6 [* K8-2LSTM网络架构+ f6 ]/ G5 q+ I7 L% `/ p
8-3案例：使用LSTM进行情3 O% x& q, N6 l9 B
8-4情感数据集处理
, x4 [$ g4 p" X* k. Z( _8-5基于word2vec的LSTM模型& L& C. L7 L* d5 e' a9 g( G: l
8-6趣味网络串讲（数据代
; M- [7 @6 i* ]$ q8-7课后讨论版3 P( |, M( k5 ^% u* W7 H
$ {' B4 P& R6 |' ]; P. R# R9 u6 O
5 _/ S. N4 g9 i5 ?; h〖下载地址〗" O% W' ~+ i7 p; c2 z% E& F+ a( _
3 x" a8 R: F, ^+ D) q, y
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