, t8 d) f' z8 s/ r: X* h, l* F7 k% a* a3 |2 s
〖课程介绍〗) O( F. ?6 S* U& ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! F" r2 b: [. D' H( W- C' u' a
1 C. k6 k0 \3 _5 l/ i4 ]〖课程目录〗
0 Y2 n" P2 y4 q* e3 v' T1-1课程概述与环境配置+ E/ c4 N2 m8 J
1-2深度学习与人工智能概述
4 v8 c( L* ~3 w6 ?1-3机器学习常规套路/ |& u# G+ V+ k- L, b/ B/ T0 d
1-4K近邻与交叉验证! ^9 }/ V X- Y
1-5得分函数8 l/ y# B2 y/ X: e& O" k( P Z
1-6损失函数- ? O: J$ F! H; i2 G# A2 B
1-7softmax分类器
& a3 O/ m3 o6 l! C r1-8课后讨论与答疑
% a/ \# B" o7 B, I! H2-1梯度下降原理-
9 i7 ]* B2 x, C5 g% r: l/ o3 W2-2学习率的作用-9 Z7 {8 g4 Y1 C' @7 M
2-3反向传播-9 u6 U3 b2 Q. B& m8 M6 g, V- ^/ K
2-4神经网络基础架构-, C% ^" X: y- r9 I3 Q
2-5神经网络实例演示-
" L- ]8 W# {: P. n4 E2-6正则化与激活函数
+ ^ d, M4 O- y# c! K; G" Q+ H2-7drop-out( h4 K1 ?6 ^' t1 p+ N
2-8课后讨论
3 ~) R5 |' h5 s( M3-1tensorflow安装
& S3 O3 }( `" h& P- c7 N: W( P5 f3-2tensorflow基本套路* S3 e6 h( ]4 {! R7 U. \' K
3-3tensorflow常用操作5 w7 K# o6 x+ B3 ]7 X! V5 K
3-4tensorflow实现线性回归' \7 [) V! F5 a# } W
3-5tensorflow实现手写字体
5 ~5 d6 f5 b& y e5 g3-6参数初始化
( Q7 k9 m4 w7 Z8 @9 e3-7迭代完成训练# C5 \; y& x0 i* o9 ?' G* N
3-8课后讨论- ~3 d1 h3 L* {. A" {
4-1卷积体征提取' c. ^* L& a0 G- t( Q
4-2卷积计算流程3 p$ z8 Y# i% k* N+ y8 i' h+ r
4-3卷积层计算参数
6 g% N* E1 f. a3 Z( N: R. a4-4池化层操作" [. b4 i5 D' g( e+ u! W. Q$ L
4-5卷积网络整体架构: `: M4 R r$ q! G# o- m) f
4-6经典网络架构
# b* g* y( e6 v7 x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 u( ^' _, f# R0 U5-2使用CNN训练mnist数
+ i3 E# {( Q3 j/ B1 k' p* r5-3卷积与池化操作
) H6 I8 m, v M# _3 Q- e2 z5-4定义卷积网络计算流程
8 Y r, G+ x V6 @2 _6 H- c5-5完成迭代训练
( u5 B7 q' _ r3 V- z1 ^' K2 Y5-6验证码识别概述
- i+ d0 |9 J# p8 ]) k$ \& o; m5-7验证码识别流程
; @) ]4 A$ {: U, @. @6-1自然语言处理与深度学
e4 S/ A3 `( K# p; ~) l6-2语言模型
9 k5 D- t! \5 L& C( C6-3神经网络模型5 D# ~- R6 E0 y& k
6-4CBOW模型: o F1 O: N+ z" ?0 }
6-5参数更新
" q7 c1 |# w- s5 }) U8 H% h6-6负采样模型
0 }9 @. [ L8 c6-7案例：影评情感分类(数据 B0 j9 U- W% Z9 F0 E
7-1基于词袋模型训练分类器
$ I$ X x3 g/ t. _& T7-2准备word2vec输入数据
5 `5 m( l: S' x# W7-3使用gensim构建word2
7 o- Y: P5 B( ]! V7-4tfidf原理0 ~) E/ \& ?, o" `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# r9 r! j- u0 \. M3 }! Z
7-6GAN网络结构定义) c" F& o/ K- F# [. e1 I7 j
7-7 Gan迭代生成3 ?& r# U) O& E2 A5 C/ v$ N* Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 L' n$ a5 v6 Y$ K5 F/ \1 |/ o
7-9DCGAN网络细节
' B+ V, u* u7 u, t8-1 RNN网络架构3 q) T3 V# a. N m
8-2LSTM网络架构
1 i! E4 h# S+ `8-3案例：使用LSTM进行情
) N7 Z0 X) ~) M9 c8-4情感数据集处理
0 w1 Z* @9 p. e9 [) [! W8-5基于word2vec的LSTM模型
" w V$ Q% Q4 f4 q+ O6 ~) B6 d8-6趣味网络串讲（数据代/ H0 I: s+ J; g! ?6 B, D/ a t. {
8-7课后讨论版4 e/ _- q; L$ L( M& P5 J
: H# }, T" ^6 v# M! e3 ?1 X' i% j# G
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l5 B5 S1 d. Y* y! m o; }2 I1 [
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