7 K/ t; Q/ y% k% H& d9 X
$ [; W& C- R( d1 e- r; B〖课程介绍〗9 ?3 h$ K M" B5 D
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& m' @( b( n- W0 B% @
% C) P5 z$ v# V+ f$ E- U% c( W4 a
〖课程目录〗9 P( @0 d$ | B1 v4 A$ v7 p
1-1课程概述与环境配置
$ I% E z W; n/ V" F9 v# @1-2深度学习与人工智能概述2 }4 m7 | c& j4 `$ W% Z
1-3机器学习常规套路1 L7 V) D0 I. w7 ^
1-4K近邻与交叉验证
) P% e) E6 z2 o- E1-5得分函数
( `4 t, o+ v) Q) j3 f. O% j6 z1-6损失函数
5 \6 \: f: Q1 t2 P6 O4 z6 k- _& K1-7softmax分类器
" F6 J& l* {. X, ?; a% ]2 J& O1-8课后讨论与答疑# H, D9 |! O( ~! w
2-1梯度下降原理-
4 x& c( d9 `# M7 n: p2-2学习率的作用-3 A: F, p& _ A/ ~7 f, a
2-3反向传播-3 m1 }# x4 g6 D& F% b0 Y0 \3 g& O
2-4神经网络基础架构-
4 R3 o) R! U; b" m6 {2-5神经网络实例演示-
% C7 \7 H0 m& w! c2-6正则化与激活函数/ x. c7 R1 A& \0 {7 F4 q+ U# ~* x
2-7drop-out9 x7 p6 X# r7 |8 h2 ]5 ?3 v% l9 t
2-8课后讨论& Y* D: d- k2 G% R8 [( ^0 O' D# n
3-1tensorflow安装6 F9 M* Q$ W& r& h% T% N1 a6 {
3-2tensorflow基本套路- r1 @) I+ S ]8 P
3-3tensorflow常用操作3 Y( z9 }+ {9 G1 i) }: z% H. s: o
3-4tensorflow实现线性回归, H: [0 i: q- N9 T9 ~' h
3-5tensorflow实现手写字体
+ G) h. o9 j/ n3-6参数初始化7 F( k& w9 |% K0 @
3-7迭代完成训练+ t9 ~0 V$ s/ ?& k& q4 @
3-8课后讨论
6 r- z- {! A' k4-1卷积体征提取$ w& E% r2 g3 Q; h% R* P r
4-2卷积计算流程
: j7 Y3 p3 [, a+ B1 m4-3卷积层计算参数3 A3 I! \( j2 ^. u* b3 O8 q
4-4池化层操作0 j3 T* E3 Y- u
4-5卷积网络整体架构
: v1 ?1 s& l8 J( j4-6经典网络架构
! C7 v: p5 ~* _, i* F8 k: x9 V+ y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 Y Y5 s+ s( T$ h7 @. b! H
5-2使用CNN训练mnist数; U0 ?/ J7 D$ X; a# L; J7 M
5-3卷积与池化操作& \' ]! f* q1 [: E
5-4定义卷积网络计算流程2 h' S; E/ @* F* @' D1 I
5-5完成迭代训练
: @. D: o3 n/ J5-6验证码识别概述
$ @6 c+ o! P% ?: U5-7验证码识别流程& ]2 w; a9 \0 E1 s! B8 I9 F8 i
6-1自然语言处理与深度学0 n" z7 J* j! s3 }* l% q1 q* y7 M
6-2语言模型6 J; Y. p: C/ O: l7 N7 Y
6-3神经网络模型* \. a" Z* u1 ]; i/ v
6-4CBOW模型( J) ~% B1 N9 [5 f2 l
6-5参数更新
' S9 d7 I$ i* S: S6-6负采样模型
$ f. T9 w/ A- b' n! h4 [6-7案例：影评情感分类(数据
3 Q% G S) C0 l* q3 N7-1基于词袋模型训练分类器
7 l6 s3 K; s9 E3 G5 R3 M7-2准备word2vec输入数据
) U; H- ^* u( B h% W7-3使用gensim构建word2& N" ^3 D+ N' J% y I
7-4tfidf原理
* w. [3 R" Y. h, d) @- ~9 o3 w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) \( B, g- L$ k/ o$ }4 G7-6GAN网络结构定义
+ L$ A# |* b; n5 ^- i" j7 Z$ v7-7 Gan迭代生成: U c: O5 P; B9 F0 {& a
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 a( k6 |$ w [/ P7 ^& i7-9DCGAN网络细节
$ J. [) q0 o& Z0 w8-1 RNN网络架构
' p6 i1 L- S- K _$ Z* e5 q8-2LSTM网络架构/ u) Q! ]$ T" v$ q5 o/ ^/ N
8-3案例：使用LSTM进行情' a. B/ W. Q6 Q: i
8-4情感数据集处理2 @" B3 q& k# E; ?1 i
8-5基于word2vec的LSTM模型5 ? ]0 H& D0 m, @$ F5 J1 L/ f! z( r
8-6趣味网络串讲（数据代
6 r, e I- ]$ r+ D* E7 {& q2 G0 k8-7课后讨论版 n% e. D& s+ z' x3 c) r% e3 ?
" `2 z( s/ z4 W/ x+ b
& \5 H: W+ C: L8 V: u5 {& G' f, l〖下载地址〗2 V* u" B t7 d0 l, x
' E0 ~- i6 O# o
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