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' Q) P" C0 }" H〖课程介绍〗9 C$ D0 ]' T+ `1 g5 P6 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
! h5 W F- J( G+ I4 c* I; E5 L- U( \! O2 n' y
〖课程目录〗. `! C/ V0 H2 H+ ?1 N; W4 \
1-1课程概述与环境配置
6 I1 `$ h5 S/ E2 w: i2 p1-2深度学习与人工智能概述
3 T$ K4 A5 I% G$ c" ]' M& K1-3机器学习常规套路$ ~, O# T0 s9 S
1-4K近邻与交叉验证
- l; W( R2 b- _5 q0 J* a8 K3 ^2 w1-5得分函数7 f. Y; O* q* y9 q' j" I2 S) j
1-6损失函数/ T, q) w5 ?; j8 \2 L
1-7softmax分类器8 H W' ]6 m6 G- j1 q3 ~& e
1-8课后讨论与答疑1 L3 S. Q6 a7 |8 ] Q( V
2-1梯度下降原理-
+ W2 E, ~: [' u8 M. `9 N7 X2-2学习率的作用-: u8 q' j3 c2 t! \* [
2-3反向传播-
% G& x* b: k8 I5 T2-4神经网络基础架构-
$ h$ F! _ J7 R$ S: r" T n2-5神经网络实例演示-
* M" _2 h& t* ]2-6正则化与激活函数
, G* O& o9 j7 d2 ~ L$ P4 Y2-7drop-out
/ X, x1 X: s3 }$ u ~1 @4 ^2-8课后讨论
" v( @, k" G' \- k# f# ?8 k3-1tensorflow安装6 M% S5 p% j# Y
3-2tensorflow基本套路
" W# ]% W0 K7 g" o7 J& w" T3-3tensorflow常用操作
- T! S4 U2 r9 ?4 n8 l- I6 A3-4tensorflow实现线性回归
: Y9 o7 P7 X* Q7 h- F) a3-5tensorflow实现手写字体" `' p4 }9 M5 o+ {: N* r2 ^7 f
3-6参数初始化
1 p, v$ ]+ R2 i, W- n3-7迭代完成训练! y. [' g+ P8 K; \3 Q; _
3-8课后讨论5 Y- J) l- k; D( q- D8 h9 }
4-1卷积体征提取, B! _6 d7 O. B. m& U
4-2卷积计算流程' Y. w7 u7 h u! H& M3 z( r! T6 Z
4-3卷积层计算参数
' @4 E# ?( x) C6 J4-4池化层操作, k5 F/ e& A% I6 F0 |: K7 {
4-5卷积网络整体架构
4 \) }7 e! v+ a: V4-6经典网络架构% ~& P, F, z% b* u6 w/ F' ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 U- }" ]% }+ K2 t0 H3 s7 m
5-2使用CNN训练mnist数
, p$ y' b- x2 N7 i5-3卷积与池化操作
w1 p6 r ]4 C! Z. L* f2 x0 A5-4定义卷积网络计算流程
8 T( C) s, x6 w$ g$ `& e& p5-5完成迭代训练
! ^/ b* I+ C3 V3 X! Z8 u: G5-6验证码识别概述
+ Y! ] e! V' B( ?. N7 d6 P2 l7 \5-7验证码识别流程4 ~) {1 a) x0 T7 d/ L4 J6 B1 ~
6-1自然语言处理与深度学3 f% C: x$ p( \1 H
6-2语言模型. G7 P* r6 D/ h& v
6-3神经网络模型
5 ^0 I E3 |$ |9 `# x6-4CBOW模型
2 ?$ d! m0 f2 U9 I6-5参数更新
+ H' N! m8 ~0 K5 j0 l; [6-6负采样模型4 ?' f {" c3 _% M, s
6-7案例：影评情感分类(数据' Y' d0 _2 T$ ]4 ?- ]
7-1基于词袋模型训练分类器* r# |* h# `: @
7-2准备word2vec输入数据
5 D v2 o! N% W7-3使用gensim构建word23 F$ C7 R7 p% \$ |
7-4tfidf原理
$ W. ^: ?- D, g, z( I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( c9 U+ n) E& A, t% p, v K" Q7 {$ }$ b7-6GAN网络结构定义, a. \7 B# B! b% u3 F
7-7 Gan迭代生成/ e h1 E& [- _* ~1 Z7 L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) O* M8 J- l3 Z
7-9DCGAN网络细节
+ c6 c2 I/ ?6 c' C8-1 RNN网络架构/ \8 @% ? U' v
8-2LSTM网络架构
7 x, x" ^" @: z# x; U8-3案例：使用LSTM进行情
5 J; y8 R5 Z9 D( P" T9 n6 b* ^( N% N6 W8-4情感数据集处理
2 S" c# @) E0 q3 e* ?$ W7 _0 N8-5基于word2vec的LSTM模型5 B. B- a, Z; x
8-6趣味网络串讲（数据代
1 o& F$ Q, w4 j9 {6 B8-7课后讨论版3 N' n- t& g. S, _
0 y4 A* ~! X S' b
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