3 t, X0 C" Q$ }- i1 l4 G# M; }/ ^% U3 m' ?
〖课程介绍〗. U' ]5 x6 `3 L- C: a) A
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: u y, v8 I# s7 [; |6 K* q
; f" v" y9 C: q7 w0 f; _" f; {0 Y8 _〖课程目录〗! B; \& H1 |" V" g* I
1-1课程概述与环境配置
+ F, L9 U8 N2 F; A+ i1 Y1-2深度学习与人工智能概述
a" ? A" V' G+ L. P5 @1-3机器学习常规套路
) f, X' ~( Z4 u' e% i: X, j1-4K近邻与交叉验证! H$ R3 d G- r$ `6 {/ H
1-5得分函数' V" o @4 b2 W' q5 y2 v. L
1-6损失函数
# R' ~. _& l+ b; v8 m3 j1-7softmax分类器, i% e1 A v6 y* `
1-8课后讨论与答疑
- r. k5 {7 V; U$ u4 z# M0 v2-1梯度下降原理-
5 o6 P+ {# K" B" k# ^2 n- A2-2学习率的作用-
. |+ s; I# H i: z/ Z# A2-3反向传播-, k0 }) j8 r0 Z8 u
2-4神经网络基础架构-% B/ s k5 _4 m0 Y+ X( }" Q
2-5神经网络实例演示-
1 z$ V' x. M" ^- e; p" h2-6正则化与激活函数
7 Y- C( B" j. q Z2-7drop-out. [- n' p, Z% P/ V2 \5 L/ v) a
2-8课后讨论
1 r% c" T, c$ S" Z( O: J, e3-1tensorflow安装3 [( V- @" `$ E, e6 b0 V8 t$ @
3-2tensorflow基本套路
, N9 [" G% H- J3 E3-3tensorflow常用操作
8 u; H9 f4 @* x Y9 D2 X; s7 D/ Z+ R3-4tensorflow实现线性回归8 g6 G( {' _4 J8 d8 ~! P
3-5tensorflow实现手写字体5 ^6 K3 r9 d* ?4 [2 D- J
3-6参数初始化
/ Z: d5 |' |" F4 K" b/ B% `0 O. \! }3-7迭代完成训练- T8 m8 A0 h; z( y T: \( X
3-8课后讨论
/ d5 C- Z0 A! x4-1卷积体征提取% d1 k7 T m) ]: M# F
4-2卷积计算流程
/ Y9 S- {/ [! D, G0 [- T4-3卷积层计算参数
( s8 k" z& M/ y- t9 P, }. {4-4池化层操作
t# U# ^1 T1 b$ T! b. C" x# P* e4-5卷积网络整体架构
( E+ X' Y1 ~: A, J* j# ?' f4-6经典网络架构
# g9 t% A- C r5 W u1 _5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% Q7 s/ ~* |' ?5-2使用CNN训练mnist数
% }& ]# \( x& F+ E3 k& o' j; J/ p5-3卷积与池化操作) t* _$ V3 e# V( D
5-4定义卷积网络计算流程
' f+ H; I- H- U1 f5-5完成迭代训练
r* ?; F* d2 a; O% T y5-6验证码识别概述
4 x. m% r8 a5 z/ ?3 [/ Q6 ]& X8 }5-7验证码识别流程
# K& Y. b% [% ^9 }7 t3 B6-1自然语言处理与深度学6 C7 W: Q+ |3 l/ F! @. I
6-2语言模型& F% E( [& p8 e$ K9 B9 L$ A# `
6-3神经网络模型; `3 l4 h; }9 d f( Q* }% q, Y' D2 _
6-4CBOW模型
* W6 u d/ @5 P7 H: F/ e0 n6-5参数更新
7 n+ ^, d; ^. e7 B0 P6-6负采样模型( t/ p6 u7 b1 ~
6-7案例：影评情感分类(数据
1 s! `6 N W$ ~: Z7 Q, B2 h4 t6 l6 s2 D7-1基于词袋模型训练分类器
$ y/ Q. j& x3 f7-2准备word2vec输入数据
0 P1 r% j+ r3 i0 D9 X3 k8 t7-3使用gensim构建word2
7 m: l. e& A) i8 Y5 N. w" D I6 |7-4tfidf原理9 [ @8 o: [& m, |, E: g- q% @3 |! i
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) {7 Q7 J T3 ]( s3 f
7-6GAN网络结构定义
* p i) p# Q) T; _- N7-7 Gan迭代生成
3 C I! o& o- V7 P8 L% [# p* a$ V7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% n' }: @' F8 ?2 J8 A3 Q" l3 {7-9DCGAN网络细节
; A F- X* L2 d1 ?; f8-1 RNN网络架构
/ Q4 k) J7 H( ~1 M( B1 x8-2LSTM网络架构8 p7 d3 a& C# H- o- E4 K$ v1 o
8-3案例：使用LSTM进行情
$ p* W' ?8 V7 O3 B" Y8-4情感数据集处理, W2 X' l5 L/ `9 O: T( a( E2 }
8-5基于word2vec的LSTM模型
' [9 W& u/ m6 \+ O8-6趣味网络串讲（数据代+ }" L+ s" Y" o8 s% z
8-7课后讨论版, P/ y% O V, X6 q \
/ s: K' H8 J' U( L; [- K' y2 N P, X2 x# X; ]5 A: Y3 z, ^; n% T: P
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