& k+ D& G. V' W" W0 j% I
" S. u' g0 I( p9 K, H9 d( I7 `〖课程介绍〗
0 z; I5 H9 n4 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 q" ^. K5 \6 B/ e# y# j- l; x" Z. N
6 v# e* h1 M% B" o8 _0 a0 ~〖课程目录〗
5 g q2 y# M( U, a1 o1-1课程概述与环境配置 ^' P5 a& v0 Y+ Z# m9 j
1-2深度学习与人工智能概述
0 K" B; E6 Y: u2 K9 }* w( H1-3机器学习常规套路
e7 t$ g( M# Q/ S" t1-4K近邻与交叉验证
" H- U+ c7 g4 m/ B1-5得分函数& @% V' M5 ^ W0 |2 h( l' e
1-6损失函数
7 ^+ E6 r3 u9 G( {: B' Q* F; e1-7softmax分类器8 O/ g0 @; m1 _0 b9 I* t
1-8课后讨论与答疑
/ e2 j' [2 {! V% ]0 P2-1梯度下降原理-2 ~4 R" z$ F" W& Z
2-2学习率的作用-
/ K3 x2 W" K4 o. k# w2-3反向传播-
: w3 `% n2 L6 L+ I$ u2 b2-4神经网络基础架构-
7 m# p( A1 u8 w6 y% @+ B2-5神经网络实例演示-0 q# e) u7 e# s2 ^5 q/ p- w/ @
2-6正则化与激活函数* x* ?4 Z* v0 J6 a% ?+ N5 l1 a& Q5 t
2-7drop-out8 ^" m* O0 g9 u0 c
2-8课后讨论5 f# T7 _' q8 a+ {% R5 l
3-1tensorflow安装. a2 k& ]0 t. |4 j3 C' f# {! Z
3-2tensorflow基本套路
4 a5 b* c t+ x9 u; L3-3tensorflow常用操作3 g, {+ S4 H) Y* A2 d* y& A
3-4tensorflow实现线性回归
9 g* c; c3 L! s6 y- j3-5tensorflow实现手写字体
( y; C, G( t+ Z4 _6 j7 ?3 Q3-6参数初始化
" F' G' q. P @+ h* Z+ a3-7迭代完成训练) e2 ^7 G1 Y6 ]' u' k
3-8课后讨论. ?( O6 H" X- {, b4 z2 o
4-1卷积体征提取
8 h6 X+ }* u, b$ S4-2卷积计算流程
1 j1 _$ @6 T% D. q4-3卷积层计算参数: d2 l& D4 C4 C3 X8 K6 b) P
4-4池化层操作
- z/ E) A+ v5 X* |8 @4-5卷积网络整体架构
! q3 n7 e$ ?7 k. N4-6经典网络架构
2 u' d) D+ v" B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 }( v; X* Y2 J" d' g2 k5-2使用CNN训练mnist数& V4 l& x `! Y
5-3卷积与池化操作
9 a4 S8 {/ P" p6 U- ^5-4定义卷积网络计算流程
* {) B8 C" q* W* z- P! c5-5完成迭代训练
& M, R# X$ L" k5 t9 H5 q5-6验证码识别概述: ~7 C$ ]& w/ S. W
5-7验证码识别流程
' Q* d( t" S6 i' x3 K' `6-1自然语言处理与深度学
; O6 T/ p2 a l, R6-2语言模型 p& h5 ?4 G5 o1 Q% T* g
6-3神经网络模型. o- Y$ q: J; l. ]" l
6-4CBOW模型
% E- `0 g5 e; u6-5参数更新
! T1 A% x k( p' p- W7 H* T6-6负采样模型
5 R. o0 A- i- C5 ?0 @! E6-7案例：影评情感分类(数据
6 w- R- w9 E3 \# _, J5 ?8 l# J7-1基于词袋模型训练分类器1 A& v& ~3 B1 O( {2 J
7-2准备word2vec输入数据2 c7 l( A: Y4 [: Y% Y* G$ a3 j
7-3使用gensim构建word2
0 h8 g o% @6 x$ }7-4tfidf原理
0 }" b' M3 ?0 n2 G: X# R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' b( y/ c1 N- o+ i
7-6GAN网络结构定义+ _& ?) u1 z4 J4 b( d0 S
7-7 Gan迭代生成
9 k0 ^/ ?3 B5 K, y6 T! V7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 e: R/ P a% ^) X7-9DCGAN网络细节2 U0 s% [0 L" H# P
8-1 RNN网络架构, G Q: Q% x8 r0 G- M( H( m
8-2LSTM网络架构
, d2 k) M/ U ]1 A4 G$ F" f' h8-3案例：使用LSTM进行情
' `" Y, C& v, n; r {& n8-4情感数据集处理
" @! L$ v. d1 e: P& v' m8-5基于word2vec的LSTM模型 v, k( g) H9 w& n
8-6趣味网络串讲（数据代
`. G7 A( G( L' S% H# a8-7课后讨论版* \( K: ?- i B: l3 [. r
% ?+ Z% C _$ `$ J, E- Y0 `; S/ ~! p* _9 p' _- _3 b8 x
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