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& h+ p; T `2 }! c: M〖课程介绍〗4 k' ?* S# b0 u5 Z- `- }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 }: S. l( {- e) L; S- G+ y; w
2 M: V1 v- ?: u% w8 T0 S〖课程目录〗
4 K! \2 }1 O5 v7 q1-1课程概述与环境配置
) e# z) u7 z& f1-2深度学习与人工智能概述* b; j3 W$ G" y7 s6 D) B' y
1-3机器学习常规套路+ H: E- U r' D1 W
1-4K近邻与交叉验证( o1 }3 `. F* _; x' H9 i
1-5得分函数# v( F0 s2 W0 z; n
1-6损失函数
" g$ T/ f6 l# Y3 \$ X* z5 H! J2 L1-7softmax分类器4 m, I2 v# {! J+ W# _
1-8课后讨论与答疑
( X, ]% e# Y. {2 e0 g: y2-1梯度下降原理-
3 ~2 L- d1 K; X$ w1 `2 |5 ^2-2学习率的作用-
3 ?6 G2 E$ o3 l: e2-3反向传播-
; q4 ?& u/ [6 C7 p4 `) {2-4神经网络基础架构-
4 A! `' W3 U: Y, \' `+ E Q, F2-5神经网络实例演示-& ?# X) N" }! T3 z! ~, {
2-6正则化与激活函数
8 g4 H& |# I5 ?2-7drop-out
: G/ P/ x/ o4 v. z* H2-8课后讨论
$ T; m1 ~7 ^1 m9 g6 S5 G# B* |3-1tensorflow安装
3 U/ o; f6 m5 {" g9 C( k* U3-2tensorflow基本套路" F, N+ X& q- X: \* R
3-3tensorflow常用操作
9 c+ {) F/ l h: B; N3-4tensorflow实现线性回归! Z4 Z+ ~4 B3 j: ~: I9 R7 t
3-5tensorflow实现手写字体
, ?' S7 Z% N1 R) ?3-6参数初始化
, Y4 _& O: F% A: K- Z" P2 h7 _3-7迭代完成训练
$ x( X& L, c% C3-8课后讨论
# r. n0 h- K% C8 A4-1卷积体征提取* Z n- A, i8 ^6 m1 f8 Z! D y( f! b
4-2卷积计算流程. y. C# Z' P6 H; Z# S A5 y
4-3卷积层计算参数6 E: b" v9 a2 r4 ?
4-4池化层操作
7 g5 p1 M t6 z7 a% W8 v4 W( D4-5卷积网络整体架构8 u7 h+ o, m; E4 Y' N) z; y
4-6经典网络架构/ [* e: W; |. a3 T: M" k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 w, u; Y6 {7 J
5-2使用CNN训练mnist数
6 d) ^! _; c% ^5-3卷积与池化操作+ \5 s& s" J; h2 L; x
5-4定义卷积网络计算流程
7 B7 h N+ S: F! c! }/ w# T5 Z5-5完成迭代训练& P& @2 {2 S& R Q7 e' S' d1 {& E3 }
5-6验证码识别概述
/ \% D% c) q2 R0 c5-7验证码识别流程
, m9 D; x% W! k- `9 O6 k+ y6-1自然语言处理与深度学2 A4 K7 @- s' {1 \
6-2语言模型
9 o' F& c6 ]& x6-3神经网络模型, T+ K( p, `1 x9 ~5 `
6-4CBOW模型" g, ]- R5 D* `7 Z$ T. l+ w7 ~+ S( @ E. R
6-5参数更新
- t/ f( P7 y+ R& ^8 X6-6负采样模型
8 f7 J# y7 k0 @& u6-7案例：影评情感分类(数据
6 N0 B7 p0 l# T! ~6 O7-1基于词袋模型训练分类器
6 r! W! I4 k$ w6 j0 D" D7-2准备word2vec输入数据7 X. T# z' U# c: j% r) J
7-3使用gensim构建word2
) ~! O, D4 O9 @/ v* Y6 p" w) }4 i7-4tfidf原理: W4 T' `1 W4 e
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( x' j: N$ U. \* _) o# M7 u
7-6GAN网络结构定义
) Y5 i* I9 _. B4 z" u9 w7-7 Gan迭代生成
& @1 A& w3 [( O7 ~$ U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 K% k# ? I! o1 c# s6 t0 b
7-9DCGAN网络细节
( H# n& d" n. h( _+ Y, m8-1 RNN网络架构
7 ]3 X L8 @/ `" E5 s( D8-2LSTM网络架构
m, Q" ]! o0 Y" q; L$ c8-3案例：使用LSTM进行情 V2 L% s1 p. d" B3 e2 }; a2 u. D
8-4情感数据集处理: b4 [, P7 R* O
8-5基于word2vec的LSTM模型
1 c. w2 V* F7 E4 f2 j2 l8-6趣味网络串讲（数据代
" a# b+ c& k% L1 s6 y8-7课后讨论版, U! U$ j8 i5 t2 E6 j( {: \$ ^/ Z9 a/ J
/ U5 e g& s" G
, ~3 n+ m2 O% q K7 N8 B〖下载地址〗, b Q6 q3 I0 k* o% \3 `0 H
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