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$ [" G8 ?, {& e5 U+ m* z〖课程介绍〗* o, n& {8 i# C$ 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
! @' v6 G; q# W# F
" O' U, E( ]: z s4 Z2 q〖课程目录〗
$ _2 g2 e, {: o9 {# Z1-1课程概述与环境配置
7 j, m6 y m6 v2 _/ L1-2深度学习与人工智能概述
7 {/ Q* I" G, f* s3 F1-3机器学习常规套路
2 F8 K# m1 Y' `6 j1 M1 h1-4K近邻与交叉验证
1 V# y3 y& f, V; |* W+ Y1-5得分函数+ s( {. q( n* @; U: S
1-6损失函数
) r7 H6 R. T* j! e6 Z M1-7softmax分类器7 d0 U7 _) o" \% {( u7 D3 X8 R
1-8课后讨论与答疑
+ o+ I. C1 n' O* q4 O: B/ o2-1梯度下降原理-
, b! l% R; m) \! s2-2学习率的作用-/ L+ R$ C3 T. n' e+ ^% n
2-3反向传播-1 K" ^6 j) B3 r7 J
2-4神经网络基础架构-
. V% q- k1 U3 { G- h6 a% `2-5神经网络实例演示-2 p& j& H7 p5 u* @$ x V d. ?
2-6正则化与激活函数6 ^. \. ]8 d( z8 } x# D
2-7drop-out9 s% Y& X5 L3 p+ l/ j
2-8课后讨论* w9 r2 Q `- s) c( I. |4 @+ `) Y; w% U
3-1tensorflow安装
1 L' W) H& S9 V7 a* r' q' J3-2tensorflow基本套路
$ L; }' E/ q% S* N# O' ~3 `* C3-3tensorflow常用操作
; G: ?; t8 I$ b( X1 m3-4tensorflow实现线性回归# T/ p d8 ?& ]
3-5tensorflow实现手写字体
+ a: N% A( C9 W. |3-6参数初始化
9 K6 ]3 |7 W# L& o1 M3-7迭代完成训练
7 O) B) P& F* w# s9 ?3 h. Q' t# W3-8课后讨论
' n7 i( d5 G6 d6 \/ Y4-1卷积体征提取; l$ j9 m0 `+ [/ @ v8 U0 Q
4-2卷积计算流程
8 Q! j' u! L* i. S4-3卷积层计算参数' ]. a5 L: T( x9 u
4-4池化层操作
$ K- m* B+ e w& z4-5卷积网络整体架构+ v' _1 ^0 b( b
4-6经典网络架构4 G4 h i4 j3 |0 r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 P! H; e2 F# u9 R. U" E1 }
5-2使用CNN训练mnist数# E$ G, G0 I0 B! G
5-3卷积与池化操作
7 z2 I! B E( U) R% `# I5-4定义卷积网络计算流程
- K* w+ o3 m4 T6 ]5-5完成迭代训练5 l$ h& d0 r* x; v$ S
5-6验证码识别概述
6 f( E9 j3 D& i: `2 v; A5-7验证码识别流程
5 m2 N6 p& R/ V& X6-1自然语言处理与深度学! T1 y7 _" w& y7 D: c0 l
6-2语言模型 B4 F4 q: y* l# h
6-3神经网络模型
# q: P% U6 \4 V$ s% x/ z6-4CBOW模型
" i/ T3 @0 i) B" S6-5参数更新
' }8 A9 k! B _+ Z6-6负采样模型3 ~( U F& {5 l1 D. S6 y
6-7案例：影评情感分类(数据
3 \% {8 v' G9 l$ v! P6 r7-1基于词袋模型训练分类器
% {8 F- f+ J9 [$ ]! Q' F; H7-2准备word2vec输入数据
4 l- \* }5 r( s6 i, c {& v; y7-3使用gensim构建word2
8 n1 R9 c: }4 Q7-4tfidf原理; X5 k8 Q" b) n9 j% `% N5 P% Q6 y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 B, @0 W- ~8 G- s9 H
7-6GAN网络结构定义
2 `1 |. b" `# ~, V ]9 A G7-7 Gan迭代生成4 }% `) z, M8 r& ^: \; {/ _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 E5 S9 [' Y9 `$ U% z
7-9DCGAN网络细节! ]. d8 A& T! }5 F4 W2 m9 U
8-1 RNN网络架构
$ E* n& v: [( n' t8-2LSTM网络架构! o! V4 D5 ?# \5 v4 X# G
8-3案例：使用LSTM进行情5 C$ c, |& n6 w
8-4情感数据集处理
) R* o' H1 v! M6 Y: a n8 V8-5基于word2vec的LSTM模型9 L8 z0 k% t: l, h
8-6趣味网络串讲（数据代
: R; ]3 V. p2 E9 y8-7课后讨论版9 [8 A8 x- F: `0 L# N# T
p9 D6 i' L+ n- \9 {
t( v; g3 h% `( P" u5 i J- }〖下载地址〗5 Q0 s4 p! q% A( V6 }6 i, V: _& a
5 B* c# n# k7 a- Q2 C
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