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# w1 u* h4 }, s〖课程介绍〗
/ g4 }0 S" M- N b g- h6 x' h此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 T; G! }+ t0 i; O
0 J" Z8 H8 n, ] J3 {2 s
〖课程目录〗
7 _1 ?! `# v' _% d* d) U7 B S1-1课程概述与环境配置& q) Z' a5 b0 s' P7 [5 J
1-2深度学习与人工智能概述
" ?0 X% w& U3 J( v1-3机器学习常规套路
4 d: J8 U) j% W# ~+ K8 ]1-4K近邻与交叉验证+ f; n3 X0 \) P- O
1-5得分函数) w$ }* J- a+ V' B7 i+ D3 F
1-6损失函数
: e! j! g/ }) ]& V" @0 B1-7softmax分类器- D/ I2 V" e% f6 g5 @
1-8课后讨论与答疑
% \( m2 R. c# o8 B9 v- N2 R- [6 B2-1梯度下降原理-. H9 m& O& w5 e( \
2-2学习率的作用-: z! \. P* Z8 x4 @, @
2-3反向传播-$ f k6 o6 \" D+ a5 w
2-4神经网络基础架构-' Y$ P1 U$ |, [+ {/ ]; V& R
2-5神经网络实例演示-7 c* ~2 s3 `! D5 p2 y
2-6正则化与激活函数
" F3 j. w3 s4 G+ I, C/ Z! o2-7drop-out
4 b; k# y6 `6 q7 ^3 x2-8课后讨论3 c& {( |/ \& _& o# D
3-1tensorflow安装
! D) R; B* A$ B6 P0 N2 d7 v# C5 m9 S9 q3-2tensorflow基本套路
: }3 s2 A' U- c% _3 D9 ^3 o8 l3-3tensorflow常用操作% D! [: C3 p2 d
3-4tensorflow实现线性回归
- s6 |- x/ d% S, @3-5tensorflow实现手写字体8 s- U3 T8 I5 B& _6 g
3-6参数初始化# }' q+ Q2 @$ x1 D5 Z' \1 u
3-7迭代完成训练
4 n$ t8 K! A+ _3-8课后讨论
; w, `" h0 M m- ?3 Q$ O3 N4 C* H, Z5 X4-1卷积体征提取$ U) n& n6 F/ x _
4-2卷积计算流程
" @( K$ Y: d: x1 L4-3卷积层计算参数4 [- T, Z) D" Q3 c9 p
4-4池化层操作$ \& t) }1 p$ C% K0 j
4-5卷积网络整体架构# c! l& |* ~: M4 A; g1 T s* @
4-6经典网络架构
7 c+ m) F8 _ A3 ^, {( Y6 W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 M5 g7 e* F9 ^$ u7 X6 u. V5-2使用CNN训练mnist数! D) ?4 g1 e% H
5-3卷积与池化操作, R5 K) O( x }
5-4定义卷积网络计算流程
1 S9 s3 k; J2 N5-5完成迭代训练
' a; U( v0 Z+ N \5-6验证码识别概述
" M" w0 n" I6 d1 F. N* z7 `5-7验证码识别流程0 y# B0 g, r) p0 ^' M7 W
6-1自然语言处理与深度学
( Q+ J8 Q1 T: O# f6-2语言模型4 _+ b5 a$ r$ O' V
6-3神经网络模型. e7 ]3 b3 W! f; }' o
6-4CBOW模型
9 u* H* h% P: W8 z. O1 R& O8 [6-5参数更新2 y* Y& i4 B; g6 h) p; b
6-6负采样模型6 }, K0 M$ Z; F: F8 s; O
6-7案例：影评情感分类(数据* R b' M \ c' a9 k, C
7-1基于词袋模型训练分类器 z$ k3 |& U+ _8 c4 b% Z, J" ?
7-2准备word2vec输入数据
6 v& s: |. V- Z! U+ n# G7-3使用gensim构建word2: b3 {* W% H- T# _* X/ g7 f0 F) c
7-4tfidf原理/ x$ U7 r5 d. j/ I' |1 g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ P+ p# B; [" Y5 M0 S" E7-6GAN网络结构定义# c: [1 J6 g. j+ p& t
7-7 Gan迭代生成! R5 q5 O" K k) F6 B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' M9 a) f/ g& i) g4 h4 f
7-9DCGAN网络细节8 [' { r, D+ A8 t% {
8-1 RNN网络架构( f, i: x& n9 A) r8 g( H
8-2LSTM网络架构4 }& H1 M( f+ j6 [! L. F$ Y
8-3案例：使用LSTM进行情
Y# W7 e0 t o9 e9 T( M- G; u8-4情感数据集处理
) @1 Y# M: e0 v% A% A8-5基于word2vec的LSTM模型) \$ A6 k0 R `
8-6趣味网络串讲（数据代
0 ^( e h3 K+ j Q) K0 k& N; ~8-7课后讨论版; U, x! D% C+ q9 K0 G4 s" A
' b. Q! w8 b/ M% b' O8 l" r6 [1 x
& s. j& T& d0 f8 [〖下载地址〗, _+ U4 f2 h" u- Q) V& G) L
) m/ `9 h0 b% s& s/ [1 o
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