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〖课程介绍〗
3 P) J! ]( i$ d. }# o, O此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 _1 x& Z5 D: k3 {; X" Z! m' B
( q! p2 v& `4 `2 W6 l' |, J〖课程目录〗) g/ v9 i% |# }# {, `9 X$ T' i1 w
1-1课程概述与环境配置
, o' f) w2 r" v* c1-2深度学习与人工智能概述
3 V, M, H& w. a5 f4 _, I) w1-3机器学习常规套路
8 K, V. u$ m7 n& K1 |8 R- w$ j" @1-4K近邻与交叉验证8 R! h C; ]) _- B8 {. o' ]" Q0 \
1-5得分函数
0 f- O L* D q+ e3 _4 w4 X1-6损失函数
1 a2 ?' u! J7 p6 J; d1-7softmax分类器
$ Q! o5 @ H V% P* J% d( ?1-8课后讨论与答疑
1 Z3 ]2 B& O+ O% ^0 R2-1梯度下降原理-; a) m, a4 t! T7 W8 Z
2-2学习率的作用-1 X4 E$ N: o' h( S6 p% W
2-3反向传播-
$ w1 N7 v4 W: `$ V2-4神经网络基础架构-
0 I' V6 P9 a n* b$ ^- ?( T2-5神经网络实例演示-7 m( f! J3 r! o6 | s @
2-6正则化与激活函数
+ R% w9 d8 @! l3 j v, g3 o4 B2-7drop-out
. B3 v9 X2 @6 d2-8课后讨论9 Y; N- X! D( J! G
3-1tensorflow安装
5 ~4 w6 q% D1 Q$ ~3-2tensorflow基本套路1 n; V4 t+ R& l2 A; H
3-3tensorflow常用操作
0 ^% `0 m8 Q& b7 x3-4tensorflow实现线性回归. a K: R3 g, c: l- q; _- R1 ?; x W
3-5tensorflow实现手写字体
9 F4 x8 Y+ [' D3 x! v3-6参数初始化- o" Z2 S J1 N
3-7迭代完成训练
" c0 [) r! u6 T% }3-8课后讨论
7 j, W7 j" [. T* i4-1卷积体征提取
" O z* U& J1 @' o4-2卷积计算流程
5 Q3 h$ u/ t( v4-3卷积层计算参数, [& j1 I- x5 Z; z1 u( _: x9 `
4-4池化层操作
$ l) a9 b; e3 V4-5卷积网络整体架构
; M; w5 [9 s9 L4-6经典网络架构
8 \+ u# w% i' J: M5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, x& b% Y, H' R
5-2使用CNN训练mnist数
" K2 ^! w9 K- [. o" h. d5-3卷积与池化操作- u3 h: X/ B7 L
5-4定义卷积网络计算流程3 {1 k" b4 T$ _' e9 [! G
5-5完成迭代训练
" W( h" A ^8 z5-6验证码识别概述
* o) O# K) b4 I: U: ~5-7验证码识别流程1 E5 S I5 x- v% ]
6-1自然语言处理与深度学 D* `/ ?, @2 i& I1 |- ]" H
6-2语言模型
( F! G+ Q4 _% h3 P6-3神经网络模型6 Z3 x/ ?: X, Y3 b/ [) e8 F5 Y
6-4CBOW模型! F: h: y% j, I
6-5参数更新, K; {3 ^) X, L! v% e
6-6负采样模型6 F5 E5 i* O6 V( V3 h' y
6-7案例：影评情感分类(数据. V6 u; ~% f$ y; c- W
7-1基于词袋模型训练分类器/ j' o# A, u [% N+ v9 ]) A
7-2准备word2vec输入数据
, |& [# I+ {& x# _7-3使用gensim构建word2
9 K' [" o% l) z$ x% l7-4tfidf原理7 e- G7 u# P% c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 X1 z& w: H, F: w; o$ E. j
7-6GAN网络结构定义. Q5 w: F! [" f, ^* h& v4 p
7-7 Gan迭代生成
5 h3 [: {5 Q. `( @# X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- U/ _$ \: K/ i
7-9DCGAN网络细节
- j& t8 [3 F; k2 Q8-1 RNN网络架构
6 X4 [9 ~, f9 \% t8-2LSTM网络架构
5 r6 @9 o. Y3 V2 x3 q4 {8-3案例：使用LSTM进行情
: ], y3 W* g0 u* F0 j8-4情感数据集处理
* C( S& Y( A- ]6 T8-5基于word2vec的LSTM模型" \# G. s/ g) c3 w
8-6趣味网络串讲（数据代
* r) }+ a: p0 L8-7课后讨论版, p* Y. O2 Q* @3 _ j( n0 F3 z
( S$ y8 ^. [/ P9 ?' R( X( j
( @4 r: `4 U. c
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