) l! ~9 [: I7 K# O7 n2 K# t5 V' _5 `! I
〖课程介绍〗
3 v) q5 |$ s! S6 W2 R& u1 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
$ j+ H% C+ l9 W I* B, s1 u3 e* o/ @/ h4 i L1 d$ r. K+ T! S
〖课程目录〗8 \1 S1 O {$ J
1-1课程概述与环境配置
% L5 f' {: C1 Q# x- o. U1-2深度学习与人工智能概述
$ y M/ n. N) B m1-3机器学习常规套路& H+ V7 z4 y$ M1 |# V4 D
1-4K近邻与交叉验证- w9 W2 I/ i+ {0 f3 ^9 f8 E
1-5得分函数
7 d; a6 E, M0 s! T1 B1-6损失函数8 Y+ M. z0 z. B
1-7softmax分类器
$ z# ~) M8 A, J, E7 \' @4 N F, T+ s1-8课后讨论与答疑3 j! y a X2 j! K( v" t6 `; ~
2-1梯度下降原理-
, ~% T g! l. u3 Z/ o2-2学习率的作用-
- S( ]; m+ Y' u [# a2-3反向传播-
9 d% S. \$ n/ }5 Y$ N$ b0 C2-4神经网络基础架构-
0 ?! b+ @" m; W7 @4 D6 Z2-5神经网络实例演示-) N; K) Z% j8 @7 V
2-6正则化与激活函数' ~: h& n1 u. n% k$ Y
2-7drop-out+ E9 M, F4 `" N7 \ H# D
2-8课后讨论
1 |: |# O; J: i; _3-1tensorflow安装
! f. I) ]7 U! u' s C3-2tensorflow基本套路
# K. E4 M! h& F4 y3-3tensorflow常用操作
4 J5 ^- C' p) m0 m/ Z3-4tensorflow实现线性回归
( P/ {9 B& {2 p( r1 M0 L3-5tensorflow实现手写字体7 w7 T8 B# p0 V% {; x
3-6参数初始化
0 w; a5 d3 s$ j0 K3 {+ A! s8 i; ^' B2 Q3-7迭代完成训练+ K& E' J. D# s3 G) r& B6 t( k
3-8课后讨论2 N7 x/ f6 o5 J( c6 B# H9 }
4-1卷积体征提取
# y4 D" L/ y1 g* ^6 G1 a4-2卷积计算流程" x: w1 v# e; N' ~8 a
4-3卷积层计算参数) p5 x0 }' S4 j* A7 V
4-4池化层操作- D7 w2 g% e) ~/ E" L" R1 [- j
4-5卷积网络整体架构
6 n5 D7 |- F$ I1 A' ]6 a4-6经典网络架构1 N/ h7 L8 d' I% x# z7 X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; m; X% [0 s+ m' C( d" {* ]
5-2使用CNN训练mnist数2 r9 E7 g4 T+ Z$ q8 C" v& a
5-3卷积与池化操作
( R* |0 p# T/ i0 E/ u3 n4 q5-4定义卷积网络计算流程
; t3 w9 S3 N5 `! M5-5完成迭代训练
' n- v4 [9 N! u) ]5-6验证码识别概述
% r+ x6 j3 i9 w$ t5-7验证码识别流程; f8 G E" l7 U# s% d, J
6-1自然语言处理与深度学
, Y. I1 v4 E7 t" ]8 \5 s6-2语言模型
7 g, f- e& F3 {. ~* v8 V9 \6-3神经网络模型
0 L) t9 Q+ M6 y9 j6-4CBOW模型
' R9 T$ r' {3 ]6-5参数更新
1 r. ? D& B g: n7 a3 T/ O6-6负采样模型
/ O; u$ I1 k/ D& N7 a6 N+ J2 K) m3 f6-7案例：影评情感分类(数据 k" }2 M7 u% f; b, X0 y
7-1基于词袋模型训练分类器: n- y. [# u1 F: |* I
7-2准备word2vec输入数据/ ^9 S2 `: S: o+ o6 D
7-3使用gensim构建word2
9 `1 H5 `% H" I0 ?: }+ [ J; G7-4tfidf原理
3 n+ n( t" j8 B) C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) h) B5 A, |7 i7-6GAN网络结构定义2 ?) a* r! O% x7 _/ Y4 I- \1 g
7-7 Gan迭代生成3 j/ e: W6 v! |8 j7 g* K
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） C/ s' h$ s# L/ h
7-9DCGAN网络细节# ? S6 Y) P2 y0 |3 ]2 t
8-1 RNN网络架构
/ h5 o: \4 L# H6 `& p8-2LSTM网络架构7 _8 ^2 S( h. C2 @
8-3案例：使用LSTM进行情
7 v6 K- n8 v' }' z8-4情感数据集处理( E! F0 k" i& g
8-5基于word2vec的LSTM模型
& P8 ?& V" ]+ v0 F1 w8-6趣味网络串讲（数据代# i+ W4 o+ V! }8 u6 d
8-7课后讨论版" H7 b- G+ L% ?
+ k% f0 }4 H* |( m/ l$ n5 L/ P1 _9 v! M+ q
〖下载地址〗+ Z& O, T/ w) Z; R; _% R6 U& A+ W' r
' ?4 r3 d. T' l0 K
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