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( c w0 K K4 J( V# A: {' S〖课程介绍〗
4 B- e* E8 m" n8 j- m. S% v此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& u. K Q+ i6 U9 D* n. U; Y7 q
8 p8 o. w$ s: o- a; o* t0 a8 ^9 f; ?〖课程目录〗" T5 y0 h# u' L$ B3 y# \. P
1-1课程概述与环境配置
: z7 Q M! N; T* V7 e1 e0 @1-2深度学习与人工智能概述
, E1 X/ R4 W: Y/ D+ Z) R8 Q1-3机器学习常规套路" @9 @# ?5 {5 o2 _# r
1-4K近邻与交叉验证6 u" j7 |7 J4 c# U5 y
1-5得分函数
- u6 |+ U$ x8 K' b6 n3 h' @! k1-6损失函数
# h3 ?) \0 f) P# h9 Z1-7softmax分类器4 ?$ T/ `$ H- ]6 z1 u
1-8课后讨论与答疑
6 @, C3 p0 y" I1 x6 W, \/ {" Z% W2-1梯度下降原理-* {' `( E6 v: X" q% D+ P
2-2学习率的作用- u. t9 ^% g9 w3 K$ N, Q4 p% B* o
2-3反向传播-( a. G# g' _3 Q5 E( R
2-4神经网络基础架构-: e# y' N# g7 q
2-5神经网络实例演示-# r1 v9 t5 D9 V# Z
2-6正则化与激活函数, m( q6 S' k! w9 @* J
2-7drop-out
7 `* E( S! A- C+ T, ~2-8课后讨论: C- |- `. z3 R" o9 o
3-1tensorflow安装
. P9 ]* G) v" y3-2tensorflow基本套路
. Q' K& I. _5 s3-3tensorflow常用操作4 b5 m5 l; E$ L2 v% }
3-4tensorflow实现线性回归 M$ A ~" U3 W' v6 Z: Y
3-5tensorflow实现手写字体5 ~; o# D; L3 W
3-6参数初始化+ C, d8 ]- X1 k
3-7迭代完成训练
4 T+ g' Q0 d A, R7 L5 A2 {3-8课后讨论
7 W; y! n; w) Q1 \$ z4-1卷积体征提取 Q+ w& [- Z6 h R6 O+ M
4-2卷积计算流程4 M: C2 ~: j% D0 \
4-3卷积层计算参数; O/ [" W+ D2 a; z- x1 V0 b
4-4池化层操作
; U3 g6 v$ q: M. g w4-5卷积网络整体架构
) S* X* A3 ^" G4-6经典网络架构% H- w; i( d% r# d
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* ^* K9 {6 V! R8 P
5-2使用CNN训练mnist数- c% P8 L& |; {% L- ]5 o* _$ W
5-3卷积与池化操作$ \) W2 G' M! U& ^$ L) u
5-4定义卷积网络计算流程# K) a. H* p0 G9 z5 {9 r2 w' X Y" c
5-5完成迭代训练
# O) P7 m/ v' U' t7 @/ @5-6验证码识别概述& S* M7 ?% N2 O- Q
5-7验证码识别流程
5 j" k& Z, U/ k6 L1 E6-1自然语言处理与深度学
. ? j3 E8 q9 |% I" \4 w, [6-2语言模型. R: |8 H/ o0 V
6-3神经网络模型5 {; N: h4 A9 I( i; B+ p$ O
6-4CBOW模型
5 j1 g6 u6 r5 k$ {" K5 C/ q0 s B6-5参数更新1 z; O5 r6 g2 }9 ^
6-6负采样模型
) x2 }/ [* ^1 u; V$ v6-7案例：影评情感分类(数据5 Q0 w# J) g1 y
7-1基于词袋模型训练分类器
6 e" U$ W4 o' _& i2 x7-2准备word2vec输入数据, q. z) @0 _7 {( G
7-3使用gensim构建word2; M/ a3 c2 W* m3 X) w; \
7-4tfidf原理
. p8 M( ]/ ^ p; o- |- a5 p; t4 r7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- Y& J8 N; H+ P8 a. j. l# t5 i8 B
7-6GAN网络结构定义
8 a5 ~9 x# h' o7-7 Gan迭代生成
4 x+ \4 I. V. }9 q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" G2 }- h$ b% q, ~! X
7-9DCGAN网络细节; E# }( C& t6 w9 ^1 H
8-1 RNN网络架构/ e! ]0 ?7 h6 c! g: g2 x
8-2LSTM网络架构
0 {- `6 q# z; l9 `4 m8-3案例：使用LSTM进行情6 Q# U7 c6 u$ G# A. }' d
8-4情感数据集处理. l( \. T! s% F+ b: `
8-5基于word2vec的LSTM模型
" w% f; r6 e9 T9 q5 B2 G8-6趣味网络串讲（数据代3 z! Z' h3 o ~% v, Y! O& L
8-7课后讨论版! z3 v: D' b0 R( S0 b
& u y8 l. d: u6 _" L a+ ?- b
8 e9 J t; M: Z3 ]' d〖下载地址〗4 M( C6 [2 C6 @/ `' z
" u. G, v3 G+ N0 J# j& C
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