3 K, J- U, d6 E% E [2 A) [7 E) U8 Z* r! t1 a$ a
〖课程介绍〗
8 t+ o# r, U- K' J$ H5 Q2 J此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' p' e6 z- @3 ], D% }( o, z
/ C9 f3 ~% j$ U& x4 b0 c ^〖课程目录〗
5 ~' j. v6 \4 ], }, O1-1课程概述与环境配置: c7 \2 _3 g% s
1-2深度学习与人工智能概述
6 [: l$ j+ W* L/ Z( T1-3机器学习常规套路
+ }% i1 G1 g; I7 m, O$ V: o/ f' z# w9 P1-4K近邻与交叉验证
3 S4 V5 M: A& ]4 E) E1-5得分函数
3 n! o) a$ T; d8 [1-6损失函数: v r. ?- N9 R, H7 B
1-7softmax分类器, o! w+ w) }' L$ j1 Y4 L9 ~& {
1-8课后讨论与答疑
; H- j1 r; U* t3 A9 G2-1梯度下降原理-' T1 S: D8 A* [ W) w: V
2-2学习率的作用-
; G9 U: s) {+ W" i% R7 i/ e2-3反向传播-
1 R% H( N& l5 S: n2 P3 q M% e* S7 G2-4神经网络基础架构-
& M+ E- j% m. X* u' _2-5神经网络实例演示-' y: s% p b% s) @5 M" e' Q( e
2-6正则化与激活函数
* }/ A; F& ~' A# ?0 U& M2 u% Z4 Y2-7drop-out+ Y0 M- e3 n9 Q! ^; i4 ?7 D
2-8课后讨论. L& t3 {6 _" M0 g0 U
3-1tensorflow安装
: {. h+ e' t% S& J3-2tensorflow基本套路8 O) o( v2 u# \8 S1 W3 |0 |8 c9 X
3-3tensorflow常用操作3 S( g {! z+ b8 |6 N2 {
3-4tensorflow实现线性回归
" n3 v2 E# T$ X1 y5 m- f3-5tensorflow实现手写字体6 \! Y' {% ~* b1 I
3-6参数初始化7 O2 p0 M; ?7 Z& _4 V0 [) @
3-7迭代完成训练
9 }- z$ R) K/ |! R1 [% O m( F3-8课后讨论
: H& }# u, j" F* t- B4-1卷积体征提取, _% u% z3 ~+ o& b2 @0 i
4-2卷积计算流程4 Z0 ?4 r0 F* e0 d7 u8 F0 Z$ t
4-3卷积层计算参数
' g: X- R5 N' k; {: A8 `5 |4-4池化层操作
/ `, C1 S& R, d: L* R! E0 ]0 [4-5卷积网络整体架构
# v, J9 n5 g+ G: ~/ M! N2 L4-6经典网络架构: A+ g& p7 ?+ `4 B$ W7 X. O
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ O8 p& h5 J) T& ]& @; F; J' |9 h5-2使用CNN训练mnist数, n# s) h' s$ R+ N% L0 D
5-3卷积与池化操作) z7 z3 G9 E. s$ k4 [ O; F) J
5-4定义卷积网络计算流程! V$ |: s4 _. J7 {4 _
5-5完成迭代训练/ U) ?( p0 A9 f% Q" m- e
5-6验证码识别概述, D& B: I2 c; J: e* b
5-7验证码识别流程
, h" p ~$ H+ Y! P5 [4 O* ~8 ]4 G4 C1 J6-1自然语言处理与深度学0 h* R# C/ s) s' s$ R
6-2语言模型
. ] ^+ ]: j5 M$ w& n& A6-3神经网络模型% c# C; d9 y$ s& A
6-4CBOW模型
1 t- `# K i8 j6-5参数更新: S, d2 ^; W3 Q; P
6-6负采样模型0 e7 d5 d1 J0 G- l! Y9 f
6-7案例：影评情感分类(数据
+ S" p8 N: s+ f3 p7 q7 k7 Y' f# r# T7-1基于词袋模型训练分类器, O( Z+ z3 W9 F
7-2准备word2vec输入数据
0 D% ^ [7 @2 [5 q- @# e7-3使用gensim构建word28 x2 }( o* S2 I
7-4tfidf原理: k1 m5 V6 e S3 R3 s- w* Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& R: N) l6 U" t6 V
7-6GAN网络结构定义
5 x3 R4 V/ }( G7-7 Gan迭代生成
# E r [8 d( t; R! |/ y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, D2 \3 J8 U8 o- n& q, E7-9DCGAN网络细节/ t/ G. X. p, L
8-1 RNN网络架构0 p* Z. _7 ^0 m* O
8-2LSTM网络架构: h4 r9 N% i* B2 Q/ P' F6 H+ F
8-3案例：使用LSTM进行情
& n X* E( @1 G8-4情感数据集处理
& P6 J6 Y( X8 ]+ K& E. T8-5基于word2vec的LSTM模型
' `( V' Y& X: e( W$ `8-6趣味网络串讲（数据代
/ p3 M; o; B3 o6 Z7 E8-7课后讨论版( U/ w" k. s* t; u" V) i5 N( G# C
; V4 k0 w- |. s/ s$ C
$ o# B# }. M& s3 f5 c% f
〖下载地址〗( t0 K0 K: A0 D& H4 b6 w* H3 X
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