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〖课程介绍〗
1 M a; V; g3 ^( q6 g此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( E" G- R1 E ~0 f7 e
( s) F* z- O1 O; ]$ o% F〖课程目录〗" T% Z- a: u, i' Y7 O
1-1课程概述与环境配置8 i' i5 `3 c/ X5 V
1-2深度学习与人工智能概述
K! l5 c& X4 Z2 e2 C( C1-3机器学习常规套路2 b7 o- w8 P {& G) W
1-4K近邻与交叉验证
& m* X- k, g+ o, j: F* u3 R1-5得分函数
& ^; o2 j9 Q6 ~& p: r* D1-6损失函数4 }8 W, U5 A' C0 r* @5 U7 P
1-7softmax分类器: b7 `% p1 K0 l# b9 J, t
1-8课后讨论与答疑
9 `3 a K% P; I8 r5 o2-1梯度下降原理-! A% L# Y+ I) \5 L8 Y0 S
2-2学习率的作用-
$ o w$ ]9 L2 i2-3反向传播-
& Q9 W, w/ L: r' k2-4神经网络基础架构-
1 o9 R: M' x+ a0 t7 U2-5神经网络实例演示-
. Q m/ ^. N& `2-6正则化与激活函数
9 [2 u, u v& t5 ?) [: X7 Z# \7 h# m2-7drop-out9 B) [6 C2 M* i" D4 K) u2 h+ u
2-8课后讨论0 K" E& C$ F# b% `' U4 P
3-1tensorflow安装
) h6 m. h$ E6 S) B) e4 p3-2tensorflow基本套路8 I* S& b- c j) e
3-3tensorflow常用操作: g1 l4 t, Q% T& }2 C+ x. a6 H
3-4tensorflow实现线性回归9 y+ E7 [% y% o k* H2 F/ D0 m
3-5tensorflow实现手写字体8 D$ q# [5 Z, V* o$ i% B# C5 K- o# h
3-6参数初始化- s) k# g# ?$ {8 s4 U% `9 W
3-7迭代完成训练
4 U) i: \, X& x) y, N3-8课后讨论# j* X6 ~! y4 R2 e# N, [9 I
4-1卷积体征提取
5 j% ~6 H6 X5 O3 x" g4 D6 D4-2卷积计算流程
; x" k0 ~: B- F/ ^! n4-3卷积层计算参数
* f/ \( D7 `2 E4-4池化层操作
# r7 V2 V0 \: B! F: U" j4-5卷积网络整体架构
" f% n M u+ I4-6经典网络架构
# a9 |! @6 j) _6 e& U, O- |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: H( ~4 E& ^" D4 Z& a5 c5-2使用CNN训练mnist数
$ [ @( E4 J/ w: G9 L F5-3卷积与池化操作; ^0 R5 ?4 n: n* I( B: r+ i
5-4定义卷积网络计算流程
& M2 @ Z8 q1 k6 y5 h7 G5-5完成迭代训练
" C6 M* [; s: a" v6 `; j5-6验证码识别概述$ F# s( E7 l5 [
5-7验证码识别流程
9 T5 [2 l+ ^' O5 M# t6-1自然语言处理与深度学( H3 X Y5 C7 m# \1 y( \0 }+ D
6-2语言模型
0 D5 i( J2 T1 D5 @8 q6-3神经网络模型
( G1 ]' v- w: l* d$ N7 j6-4CBOW模型
% G7 p. L8 @9 X8 Z; m4 P6-5参数更新/ F! e* c6 x: q! ] g- M. Q' u1 k
6-6负采样模型( S3 o; b6 a& t' w
6-7案例：影评情感分类(数据0 o. O$ m* k Q# M
7-1基于词袋模型训练分类器
) v0 d# q2 b5 x; X7-2准备word2vec输入数据. N; Z8 P1 a1 e$ u6 }9 n, f- x
7-3使用gensim构建word2
2 M( W8 h/ v2 I$ I$ a% D) [7-4tfidf原理# C0 h. u* W) Y/ J) {+ `) R0 `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 C7 g1 q) s# s: m5 e( A5 ^
7-6GAN网络结构定义; u* |0 K# q. w0 P5 \. `" _
7-7 Gan迭代生成% u0 J4 x& g/ S8 g$ s
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. p' e& z0 n3 ?7-9DCGAN网络细节
) M* r! L" R% m& |% b1 j) @' @8 r5 ~! ]8-1 RNN网络架构. l1 c# Q/ `9 ?4 u/ b- L! [
8-2LSTM网络架构5 Q" M* w& ?( A: Q2 `. ^6 H
8-3案例：使用LSTM进行情$ ]! r5 G# A. D# w! \% J
8-4情感数据集处理
% m v- e# I5 [, M3 G5 o! V/ i8-5基于word2vec的LSTM模型: ?" |- V- ~) k0 @$ P! K
8-6趣味网络串讲（数据代
+ K) v$ U5 _5 f& p- Q8-7课后讨论版
2 O) a2 D& e5 Q" g" D i
7 X4 y* G! g) a: J4 s Y( k% x. S$ J" C+ v. G$ f# V
〖下载地址〗5 n- i( M1 T9 E% P
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