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8 W9 q0 F- L* E) H+ p. s〖课程介绍〗4 w$ o$ D' {4 D2 N1 c3 j/ B- [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# y6 O# A8 V0 R+ Z& [; a
4 H' X9 q% X2 S! a6 A+ n〖课程目录〗+ N7 U* n4 l& X
1-1课程概述与环境配置
+ ?/ b Y. p% C' E1-2深度学习与人工智能概述
2 R5 S Q; C/ C+ y8 U5 M1-3机器学习常规套路" R3 j6 p0 b+ B4 t! q+ [4 g
1-4K近邻与交叉验证7 {# `' U+ X, h% x5 B
1-5得分函数0 [/ P/ ?+ r$ r( W5 w, O
1-6损失函数
9 Z9 S& z x$ P9 y" C5 m7 A1-7softmax分类器
: }4 U* @) p' P, Q# q0 L1-8课后讨论与答疑
6 F; d+ T, ~/ t6 u3 `/ F4 t# f2 m8 M2-1梯度下降原理-' g* f* `3 [# @ |
2-2学习率的作用-
2 t' m% t7 T* B# K( X2-3反向传播-+ f5 @4 H. S; I
2-4神经网络基础架构-8 c9 l, \+ L7 v7 V
2-5神经网络实例演示-
% t4 G- p5 _5 W. n, l, o& t3 i2-6正则化与激活函数: v8 o. P( a! A$ @& B
2-7drop-out
6 q: Z, e6 v) W: u2-8课后讨论( d& b9 n3 _& K$ L" L* U
3-1tensorflow安装 L/ ]; ]# S t0 D9 \, V
3-2tensorflow基本套路
7 ^! D0 n! |" n2 k+ y R* a3-3tensorflow常用操作
4 w% O4 [- {) G1 L3-4tensorflow实现线性回归
; N F8 {' O9 w$ T* v5 V3-5tensorflow实现手写字体
: p* Q2 Z* P& O( R0 g6 y3-6参数初始化
" w8 A8 H# v, k( W3-7迭代完成训练
- y. T* K g( t& O! V2 N( B3-8课后讨论
/ d7 R1 j1 ]% S$ v+ ^4-1卷积体征提取+ G1 T" w* K8 A$ i* Q7 }5 `& T
4-2卷积计算流程
8 `# _- L/ I6 ]2 o/ M4-3卷积层计算参数* ^( y$ w7 |3 Q
4-4池化层操作
! S/ W% }% e( X" A4-5卷积网络整体架构' ^8 R6 N) `& {4 |4 g& n
4-6经典网络架构 K! X3 v# u4 F/ i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ `" @; Y# A" H, S/ H5 l8 ?5-2使用CNN训练mnist数
) Z& x) i1 I i+ r1 x: U5-3卷积与池化操作
6 S. q: O" Y2 A+ _0 V5-4定义卷积网络计算流程
- F, B7 ~$ P" T% \8 J5-5完成迭代训练, B1 d1 G3 Z. F) F- q
5-6验证码识别概述
, }( G7 M Y! o+ R$ h g5 A) D0 i5-7验证码识别流程* q5 a3 Z7 i4 F4 \/ @. B
6-1自然语言处理与深度学
) }% |: r, t+ |' L6-2语言模型% P: v" {& C/ m
6-3神经网络模型
% q8 K0 W. P. B6-4CBOW模型1 F( a+ Q" l5 j* w. p" s
6-5参数更新. K4 \+ f+ R2 P+ v
6-6负采样模型4 W" g( o* M5 g
6-7案例：影评情感分类(数据
$ r. t2 z9 |; b. ?2 ], l0 N7-1基于词袋模型训练分类器0 {) p( x1 W4 u) Z5 f% I8 i
7-2准备word2vec输入数据& Y! E: T7 Y3 Z! D# j
7-3使用gensim构建word2
$ H4 V2 g7 F! M* T" s* a: z7-4tfidf原理
3 E/ D- z/ t+ n1 }( l7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ Z% `* u8 A4 m; H [7-6GAN网络结构定义
5 m. J8 K6 ~: ]6 c W7-7 Gan迭代生成( s# r5 u7 r$ D) p
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 ~* L( Z- @0 b e& n! G7-9DCGAN网络细节
/ p F/ u) ~, m! g2 o y* c' E, X% l8-1 RNN网络架构$ _) e0 Q4 H+ N3 E0 B
8-2LSTM网络架构
2 G8 j h5 I0 ? H* ~# ~ U8 Z8-3案例：使用LSTM进行情- c% C$ i2 z2 x2 M& E" I
8-4情感数据集处理- M3 D5 x( R+ J% @
8-5基于word2vec的LSTM模型* A: c/ j8 n+ O; ~" H; f- a
8-6趣味网络串讲（数据代
% k- w7 A, X$ }8-7课后讨论版6 B; L# X7 ?& i. B$ V. w2 E
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