8 z/ x# M6 @0 J; Z# J, v& F: j
, P6 g1 p3 d3 G〖课程介绍〗3 q# l7 s0 F. @0 i1 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8 F7 A4 ]( w5 A, D
/ G1 O0 x9 H8 ?! k* F- W: r〖课程目录〗
) h# d2 j; C( M2 @7 r: c t1-1课程概述与环境配置8 a3 J" [ @. j, C `; J6 h7 Q0 Z& v
1-2深度学习与人工智能概述
! M2 E% L6 F+ O0 m( k7 n1-3机器学习常规套路& f0 z) q, h I% I, |! j- j; A
1-4K近邻与交叉验证
2 h# z* A# w$ X1-5得分函数
8 M- y" ~- N) ^1 C1-6损失函数
! P" J' z2 k) R `5 c1-7softmax分类器" K2 d! k% x# z7 F9 L5 ]$ b( W1 i
1-8课后讨论与答疑
0 ?% j- \ c- Q* r) Q9 J2-1梯度下降原理-; s- Q9 M, E% e9 Z
2-2学习率的作用-8 \8 w5 \' L7 k" d# H! m* O
2-3反向传播-
$ D" ?+ q+ q5 D9 u! d0 M( G2-4神经网络基础架构-/ m& Z' I8 B# m/ y0 h! I
2-5神经网络实例演示-
7 G" [6 ]/ t" A, K7 c' q, A% I! A1 L2-6正则化与激活函数
6 O% r2 A+ T1 x2-7drop-out
( x8 o6 l' K: o" `! u2-8课后讨论
6 L! g; s+ p: h0 v' y3-1tensorflow安装
- J5 z. j8 P5 D: G+ e* c3-2tensorflow基本套路
7 |* z4 f7 v( T' I. p: N3-3tensorflow常用操作: h4 Q, K/ g% i# ?
3-4tensorflow实现线性回归* _# f( K7 z! y% [& h/ I, q
3-5tensorflow实现手写字体
& ]9 l `2 k6 ]' N% F9 S1 N3 h3-6参数初始化
6 ?, m. V5 k! y" m3-7迭代完成训练8 e% v" n; S9 \0 i& h$ i/ X9 Y
3-8课后讨论+ Z. r' E; t/ \! X2 g
4-1卷积体征提取
2 T6 W$ ]2 o! @* Q4-2卷积计算流程2 U5 P4 ~/ [8 r$ x5 k
4-3卷积层计算参数
F4 a! ?- U/ o! |. {4-4池化层操作
: x: |2 V. |( Y4-5卷积网络整体架构3 R1 ` o+ ?7 m. X7 F* s
4-6经典网络架构
; c3 N. {! M f" N( @" L' g. L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" ~$ r) U: c1 {2 t9 X- p
5-2使用CNN训练mnist数$ P0 v. u4 r2 r
5-3卷积与池化操作
$ y0 g9 G$ q' l! w1 G8 X* l R5-4定义卷积网络计算流程1 E+ R8 g" `: T( e0 r; `" j
5-5完成迭代训练9 z6 W) g! y+ X) L9 {8 Z5 w" D3 S
5-6验证码识别概述/ Y( I. H) m; `
5-7验证码识别流程
- a8 d! D X! t! `( m7 w6-1自然语言处理与深度学5 v' V" Q- a* C3 W; J# m5 _. b
6-2语言模型
) C# L: S; O! a1 u6-3神经网络模型
: q, n8 C' Y x% R2 w& S6-4CBOW模型
0 ^7 {9 a& T Q7 g* u+ a6-5参数更新- J: v" W- a- G6 Q
6-6负采样模型! z- j) ^8 i. N/ F
6-7案例：影评情感分类(数据4 F, ]- A( q, f# ~3 \# t
7-1基于词袋模型训练分类器% Z) E. u/ i0 d( ]
7-2准备word2vec输入数据
# L. a8 l6 }0 I! C+ T: r6 \% z1 R1 G; R7-3使用gensim构建word2* D M C# I$ \2 L, C% l/ l
7-4tfidf原理 ^) F4 s/ F7 R& j, ~7 ?) b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" ~; `2 p# R! @7 k! S7-6GAN网络结构定义
5 I1 I3 f$ J+ b3 h* E7-7 Gan迭代生成
" `" ~' S# V5 u. S7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 Y# R' z2 y: }1 V, a* k2 X* `( [6 M
7-9DCGAN网络细节
, t: A2 b7 x7 E% ?" L8-1 RNN网络架构' {# B! d8 ^1 _
8-2LSTM网络架构
3 x! Z( G# E' R- K% [8 f8-3案例：使用LSTM进行情3 L H+ V8 C8 [# p
8-4情感数据集处理* \* v8 E7 a6 B( ? T- O7 G7 f
8-5基于word2vec的LSTM模型
# \/ I9 r8 i' W$ e8 m3 r8-6趣味网络串讲（数据代* D- |0 B j6 D0 m
8-7课后讨论版9 B! w' z5 P& F3 b) B
7 B1 c+ @( |. a
5 M% r: o$ l; H' A
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