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8 s% q3 U- G# y+ u+ g1 c〖课程介绍〗- l6 G6 P# l$ T7 { \- V2 E. 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# R, u$ S( Y3 b/ g3 \6 ^ s
2 S: t2 D/ w* x/ s# i3 p〖课程目录〗
! G# {( w0 M. B1 v h1 H# P; h: P& D1-1课程概述与环境配置
7 _/ X$ a: }* a; h1-2深度学习与人工智能概述
1 r( J( O7 Y! P1-3机器学习常规套路; C, m7 y# p! L9 x7 H
1-4K近邻与交叉验证
6 J* f5 E$ D j( K1-5得分函数# n8 E J4 M; ^8 l2 k" ?" u# U
1-6损失函数6 X6 E' [/ l* v( w! g* g+ ^
1-7softmax分类器
. _# A0 N, H+ a" f0 a- v* x1-8课后讨论与答疑6 b) R1 y/ r0 j% x; l
2-1梯度下降原理-* @7 c- T! L( I/ f5 e1 A
2-2学习率的作用-
8 R" g+ f) X" `% D" W3 } \% d2-3反向传播-
; E: p7 \. _5 J2-4神经网络基础架构- S% s0 B& W2 ~: h: h- K
2-5神经网络实例演示-
( o, w* D* q# r# w( g" w2-6正则化与激活函数, N4 ]0 s2 |/ \; C( u) m
2-7drop-out: u# a8 G/ y+ `. @
2-8课后讨论
" U3 M: Y% R! M3 D3-1tensorflow安装% ~9 Q$ Q; K' o5 O& {& m
3-2tensorflow基本套路
* R% d2 q( ^' W, W& i3-3tensorflow常用操作 c; C: I0 o. U- [0 Y
3-4tensorflow实现线性回归7 @) m! B0 ?3 X. j- f" R1 @
3-5tensorflow实现手写字体
1 @, J( A" n5 B; D. V3-6参数初始化6 D/ c2 i- g6 v7 L
3-7迭代完成训练0 S3 `9 `! t# @7 {
3-8课后讨论 V2 U0 ?' W) L! E' i; s* P* g/ Z; C
4-1卷积体征提取- d4 k. [# X6 }, D# v5 L
4-2卷积计算流程
/ v# u8 X5 ?% ?: h A V3 t: s* g4-3卷积层计算参数
% b) R1 y/ T, @" b( Z4 Y4-4池化层操作
B% j, l2 F7 }$ u7 F. t# n4-5卷积网络整体架构
" f! \4 g! q( @, b5 W6 k4-6经典网络架构
9 k: l/ m9 A W+ h; |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' b# h, M2 L: G$ {
5-2使用CNN训练mnist数% u; { h! y& W3 P' Y8 }
5-3卷积与池化操作; S- w; S( \6 `, N
5-4定义卷积网络计算流程, C4 X: M# W2 Z* B
5-5完成迭代训练
$ P3 c% U% V5 l0 N& P5-6验证码识别概述3 b: ?) I! F" R# O# Q3 ]$ ~$ ^- A' K
5-7验证码识别流程* u4 ~1 i/ }, a, _ M! w
6-1自然语言处理与深度学 }) h# O5 `7 u% Z! h* N z
6-2语言模型. `' A$ d3 D" m& Q) ^5 |# _* i
6-3神经网络模型
! q8 X7 a/ P! G1 Y# a, l+ ~6-4CBOW模型
* j6 {+ d9 R. w6 N, d8 e) j6-5参数更新
- O5 u S- x$ g9 C# r$ K3 t! a, {8 c/ k6-6负采样模型
% Z6 ^" @* R4 e% `3 j& M' M6-7案例：影评情感分类(数据8 f# R# s% t5 e7 i) z" S% d
7-1基于词袋模型训练分类器
$ ?$ Y( y4 I! n/ Z. @, w7 N- c7-2准备word2vec输入数据9 @/ w' ?$ b8 V+ U6 {1 H% I$ n1 ~/ x
7-3使用gensim构建word2
! ^6 k$ a Z; l. U* r5 F; i7-4tfidf原理
, q1 ]+ ^# @5 M" {7 P7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 j/ L3 ~- ^. {: [' l
7-6GAN网络结构定义# p# n) w/ d+ h7 v" C0 @ \% o
7-7 Gan迭代生成
' [/ r4 X' x# c( o0 Y) B7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ B5 M$ W' ~* P
7-9DCGAN网络细节
0 `& h0 P! f' J5 a8-1 RNN网络架构$ k @( o+ p' k
8-2LSTM网络架构: y% C* I: J# d* s4 M0 {# S( F
8-3案例：使用LSTM进行情
/ L8 d* M/ n. J. z8-4情感数据集处理$ ] Z: m/ a8 Z3 L* }% b; l
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ E0 P8 ]+ s/ `- y L. h8-6趣味网络串讲（数据代
" [! d6 j" U9 o8-7课后讨论版9 @( k l7 ?6 i E2 F! Y# c
* a1 A/ C5 l- \: ]5 c% ~
/ S2 k) K- d- ~# y0 ~) q
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