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) A" k) W1 a: X( E〖课程介绍〗
- g0 R" g" H4 p/ Y8 ^" \ 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
/ x+ P8 H+ J3 T% K( x6 O, u* s' x+ B, b( S* I* X
〖课程目录〗
, l1 a- K* Y! S4 a- p- g5 k1-1课程概述与环境配置
. C$ A Q* y, L7 @6 f6 }- }# i3 Z3 Q9 b1-2深度学习与人工智能概述
- o( w* [3 f! `" C2 ?% S* J$ i1 R1-3机器学习常规套路
/ E9 A [9 t' e# e6 j3 M# D1 d0 j1-4K近邻与交叉验证& v% F+ h; ~. n+ D
1-5得分函数: p/ B a3 ]/ Z
1-6损失函数
7 C/ `( y$ w; a9 [, l) J1-7softmax分类器
; [7 d, G. E; b9 W9 l/ r1-8课后讨论与答疑4 k0 x+ T; J6 X$ d# I! ^; K
2-1梯度下降原理- A8 F9 `7 }8 T2 ^9 V. }. ~7 o
2-2学习率的作用-+ F: @! n+ c, o6 _' D
2-3反向传播-
0 n7 o5 f% N6 b- B* C- K2-4神经网络基础架构-3 a6 H8 r/ U- T0 P
2-5神经网络实例演示-
4 M& r3 T: T0 @2-6正则化与激活函数2 u1 p$ c& ^8 m' s1 l% _, G7 j
2-7drop-out
" b, H! I3 v' M' Q6 K# d2-8课后讨论9 \# H8 j) t7 T% K! v0 q" E6 V9 h, l
3-1tensorflow安装
* Q$ G4 A& B9 p6 i5 }3-2tensorflow基本套路
; V+ d6 J7 c8 v, P3 K2 U# @3-3tensorflow常用操作
: S6 P8 S( O' l$ B! ?0 U# x0 r3-4tensorflow实现线性回归/ D, z0 j$ @7 V$ X* b0 _* I
3-5tensorflow实现手写字体
& n) t7 a+ ?6 f% Y8 @* ]6 ?3-6参数初始化
s: V/ [# r2 B- U; R+ e3-7迭代完成训练
! n j& i6 }6 y# p3-8课后讨论
3 x W9 N/ F( t9 t p3 \# q+ m! V; ?+ v4-1卷积体征提取, y8 Q7 I" v6 E
4-2卷积计算流程) L. G% h2 L& ^
4-3卷积层计算参数
) n. F0 b8 t4 _! _% J4-4池化层操作
; W/ C" ~2 b# g1 D4-5卷积网络整体架构- a& |* y# [; I3 ?- q0 k/ X. z
4-6经典网络架构
9 z% w4 s" E3 g3 L8 v. N5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 g0 `( \: I, \, X4 t% S
5-2使用CNN训练mnist数2 o. i9 n+ h& A7 r
5-3卷积与池化操作
2 G# `5 Y8 g$ o3 T( m3 Y5-4定义卷积网络计算流程$ a; f5 r) l( n" R8 o N
5-5完成迭代训练
0 ?6 q5 z u) I5-6验证码识别概述
, D" [( N2 v# M% E$ l" H. A" O5-7验证码识别流程
6 R( ?2 c* t4 g" } ?( D1 |6-1自然语言处理与深度学
% g w6 i0 M$ F- @6 a! D0 m! J, Z( V6-2语言模型1 `4 p% }) K2 L9 E: D
6-3神经网络模型
$ W: P+ r5 a% L4 U6-4CBOW模型
* p' a' a. Y! R4 m2 x. L6-5参数更新
# k" d- N9 t' m% O1 @: r5 ]9 B! \$ K6-6负采样模型
" @, D# N3 f( ?! R& g6-7案例：影评情感分类(数据8 \) b* h4 [% F# R
7-1基于词袋模型训练分类器
+ J: V6 \- f& S7 P8 G0 e7-2准备word2vec输入数据6 y+ |2 {! L& w* V
7-3使用gensim构建word2* W7 X6 S/ |, f/ E9 q5 X
7-4tfidf原理+ ~- D& d2 [% A: I4 b9 \+ Z( [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ N/ M% Y. C$ \9 L5 t5 A' c7 M z7-6GAN网络结构定义& c$ {" [2 _+ p; `
7-7 Gan迭代生成
9 s/ s/ [8 L8 a7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ w5 p! f' l+ ?2 y6 C0 w6 X. t+ i' M7-9DCGAN网络细节& k7 G/ \2 T) T- I% k: |
8-1 RNN网络架构
; ?; g0 Z' m. ^2 O. Q- p3 f. P5 i( L8-2LSTM网络架构9 L5 ~! [* {4 a# o) M8 P
8-3案例：使用LSTM进行情
% N) j z, @7 \2 w- d" }( c! ]% @8-4情感数据集处理) Y3 y: P$ H3 x" |, S0 g+ D
8-5基于word2vec的LSTM模型 S( ^4 f4 c/ `9 \+ G9 U8 I0 U
8-6趣味网络串讲（数据代# `5 q3 Q9 h9 _: l; x5 y' L
8-7课后讨论版' q& w9 G5 ]4 C5 c& K
& e2 Z7 ]+ u/ i/ s+ g* U
* s3 B+ {2 G( i2 G〖下载地址〗$ A, z& z0 y* c; }) h( {
, r+ X' ~7 O4 y9 i: Q2 P
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