" y' X, n6 x& m7 ?* C6 a R
j3 w( d# h* s* B) \7 `' A* c〖课程介绍〗
! e K' m; {" Z' `# ?( Y. D2 G此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 W0 B: a1 R. F" r' _( T" J. Y
9 z+ o. X6 n, }. J) S3 H〖课程目录〗% p1 }) Z7 R1 T. C; p
1-1课程概述与环境配置
- l. G" q$ F) [8 |* Z& K7 M3 g1-2深度学习与人工智能概述
; l' w. x- S# l) n! o4 \5 [1 ~1-3机器学习常规套路
" Z/ E$ |7 y% {# m$ Q1-4K近邻与交叉验证9 a& c: s' p5 H9 {, J
1-5得分函数
/ C% f1 ]. c6 d' m9 R" l1-6损失函数
. s8 l5 U( I5 |3 D6 c1-7softmax分类器' ^* I3 P8 L4 H+ E2 b7 G
1-8课后讨论与答疑5 E& U$ \* d* k/ f6 u4 D
2-1梯度下降原理-
8 O1 a* @: c5 o5 s8 u- r0 `2-2学习率的作用-
4 M, U2 }7 u) X3 ]. E& x/ g" h2-3反向传播-
/ z _5 _0 f- A3 `2-4神经网络基础架构-
6 P: q7 O' j$ t4 I. e0 X4 E2-5神经网络实例演示-
$ a2 H# Y% S. t1 Q' z2-6正则化与激活函数
% X) \% r7 j/ [2-7drop-out1 q' C' I5 K) k' n6 T0 t
2-8课后讨论' @/ f0 W; q _ d3 u+ g5 X, V
3-1tensorflow安装) Z7 n( B# q' u& j2 s- p
3-2tensorflow基本套路
0 O$ d, w( \% B3-3tensorflow常用操作
# i1 s" I* h( }, z& _5 a, ]# {3-4tensorflow实现线性回归
" j' R5 ~. h9 F6 a5 u3-5tensorflow实现手写字体
2 e3 d! B8 y I5 L7 D; l3-6参数初始化( g- m8 M' T& }" C- N, k& `2 c" m6 j
3-7迭代完成训练
& K6 f( ?* P' h$ E3-8课后讨论
, P6 W% `/ V7 G3 L7 |. R' `' P4-1卷积体征提取, b% ?7 o9 c1 X7 r" J4 J7 t
4-2卷积计算流程/ _) r9 ]- l! a: d7 Q
4-3卷积层计算参数; E. Y7 z& A8 W' |1 o
4-4池化层操作* [5 I, m! t7 C! W7 i% e
4-5卷积网络整体架构
" r$ @3 |! b2 ~4 u- Y4-6经典网络架构9 r! t1 B, `: M R: v C9 k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 r2 x7 V `' G$ H
5-2使用CNN训练mnist数' b g/ G3 v- {* k9 N
5-3卷积与池化操作3 t9 n: F- z+ l: Y9 B
5-4定义卷积网络计算流程
* D1 B6 z) r- u/ i$ d5-5完成迭代训练
+ ?5 ]4 \5 w" c" M5-6验证码识别概述
$ k5 R7 \& L+ B# B% i5-7验证码识别流程
/ S8 D0 S/ {( b* ]6-1自然语言处理与深度学5 O$ m/ d7 ~- J
6-2语言模型, a' N0 } H( k
6-3神经网络模型
! {" o8 U& O6 D$ j6-4CBOW模型0 N4 [8 t, R8 m: O O a6 ]
6-5参数更新
9 G1 p2 `# Y( Y1 N9 Z2 a6-6负采样模型, }; S U2 g1 |- b K# Q1 u
6-7案例：影评情感分类(数据7 ~ y K1 e2 i3 U
7-1基于词袋模型训练分类器0 E8 U5 o! Q/ i" z' E; u
7-2准备word2vec输入数据
5 c5 f8 H1 k- s$ t$ f" ]7-3使用gensim构建word2& } ]( k, X+ d+ q# `5 t: G
7-4tfidf原理
V- t! V$ F+ f6 n5 i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 t9 w- g- c) h+ h! _5 @7 W
7-6GAN网络结构定义
3 B4 a: `& r9 N) R( i! R0 j7-7 Gan迭代生成
2 @9 D5 a0 ^4 B7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, H3 O/ w# G2 O( o5 O* P% c1 ?7-9DCGAN网络细节) z, E7 B1 d# q0 T, Z
8-1 RNN网络架构
. D1 j; @2 z$ B2 H; g4 k8-2LSTM网络架构
/ a2 B. {& B& T9 b& x. Q y" {8-3案例：使用LSTM进行情8 W9 O, P+ r8 G, R' T. o! ^2 @, e
8-4情感数据集处理
8 k. m q" |& B. i1 w8 Q" E8-5基于word2vec的LSTM模型
' C/ ]2 l+ G/ ]% g; {2 O9 e8-6趣味网络串讲（数据代
0 o4 a/ Q( `8 x- y# [5 ^6 t8-7课后讨论版, B$ x# A' O# e
9 F5 e: K" H" Z; a5 N. a
4 O# j' b/ W3 q$ c4 A5 X
〖下载地址〗1 F, s6 i- f" d+ x5 z1 R
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