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- w1 L0 I' L; |4 l+ Z: K〖课程介绍〗
! R7 j% a; N @( o8 R6 Q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 ~1 F$ x2 b6 J# S6 u; c% r( t( t
; C C2 u: p, W6 r5 B. V〖课程目录〗, {" r: M2 u( Y5 ^$ t8 {
1-1课程概述与环境配置; @) ~ n3 F$ m% Q+ z5 m; o
1-2深度学习与人工智能概述
v$ \8 \7 F% O% k' j1-3机器学习常规套路- F" w& b' G/ c* i1 R4 P
1-4K近邻与交叉验证
) e! E( b6 A9 e' ~$ t, B5 E. k1-5得分函数
! ^' s5 b4 `* t p+ w _( o0 D# N1-6损失函数$ I# n" x: l( H1 p5 w: ]; R4 ]
1-7softmax分类器2 ] S1 a/ M0 n$ h |, _' u
1-8课后讨论与答疑! s0 h( G6 Z4 l; g
2-1梯度下降原理-
2 }- H' ?" b! K. w' F: A$ z% A+ R0 \2-2学习率的作用-
$ Y" e+ d; |* i4 X/ J; j$ N2-3反向传播-: Z& r6 i9 k, _4 ~
2-4神经网络基础架构-, O1 z1 G+ D: ?5 v# C
2-5神经网络实例演示-
# }) Z" z: y) Q4 I2-6正则化与激活函数
n1 V+ w4 F* s3 \2-7drop-out: f) ]8 M6 V# O7 o
2-8课后讨论
9 l( a p4 j; o" }2 @2 K, K) ~7 {; M3-1tensorflow安装
H% K4 u: I- `& z$ }/ z3-2tensorflow基本套路
" W7 F3 b& l& n2 L+ `3-3tensorflow常用操作: @' d8 [( T( R8 ]1 Q' J
3-4tensorflow实现线性回归
! P& }' J1 k7 m' E' J: X* C+ O3-5tensorflow实现手写字体% P6 k9 e' x( Y s
3-6参数初始化
j5 D, ^2 ^. }- x3-7迭代完成训练
/ F+ C7 F# G4 c |3 M k3-8课后讨论2 ?( h4 B9 L+ m2 P* c
4-1卷积体征提取. _! u/ i9 N* x, m. s
4-2卷积计算流程7 T( ?9 x$ n) D u' _) H) z
4-3卷积层计算参数
9 ?* Z6 `/ ^9 a# e" d2 ~4-4池化层操作
' K8 ]2 E4 [; D& x: d7 Q B4-5卷积网络整体架构) c4 c) [4 `1 }6 q1 L
4-6经典网络架构# ~( k9 P- a( E4 @3 O7 c6 F' _
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) r% A, S1 \( J! q8 y- P
5-2使用CNN训练mnist数
5 o% I+ E: `( P! A) d1 f4 D5-3卷积与池化操作- q4 B4 d7 \3 A6 v# t4 k1 h
5-4定义卷积网络计算流程' ~' `8 ?! J9 K* F% q! Z4 O
5-5完成迭代训练
3 P# g/ ]' k! r- }% G5-6验证码识别概述" V4 i( T. M# [) c& n
5-7验证码识别流程
: m8 H; c6 G- g6-1自然语言处理与深度学
0 s4 S) I* l/ b4 |- e N' ]$ a, b' N) l6-2语言模型% P! R# B+ e9 P& u" I: L! h, w
6-3神经网络模型
6 b( r$ a9 U4 a' z9 _- R" c6-4CBOW模型
* C8 ~- [) g; ~5 L6 Y, u6-5参数更新- n& W& q/ Q1 A' ]5 ^" o
6-6负采样模型; @: Y" F) m. R3 y
6-7案例：影评情感分类(数据+ @2 |# I6 d4 t4 e2 M( k
7-1基于词袋模型训练分类器& _- P( ^( t4 z% R" G2 s
7-2准备word2vec输入数据& h' ]6 Y2 ]- S$ m
7-3使用gensim构建word2! q5 c) E! U( \3 g$ X
7-4tfidf原理
9 l' E# ?" X4 u" o8 C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) J$ L% P' ^) ?
7-6GAN网络结构定义
" @2 e, n6 m2 T7-7 Gan迭代生成
* A1 z0 {9 W3 v. b; P4 s3 Y- Q. w; c# n7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- p4 b+ i! t& |8 l
7-9DCGAN网络细节
9 v9 h" h0 ~" C8 t$ ^8-1 RNN网络架构! R. V' P8 ]! {7 @ X* E% v
8-2LSTM网络架构
' Y# a3 l, j0 p' }+ N* I8-3案例：使用LSTM进行情5 ~2 Z2 g% Y) n
8-4情感数据集处理
4 l4 \4 J8 s1 P$ V8-5基于word2vec的LSTM模型
- A0 Q. a# H3 m) ?% M2 [8 D8-6趣味网络串讲（数据代
, H2 G: l* d8 R+ H8-7课后讨论版/ B1 S' N) Y$ j
3 t- _* X: y+ k- I; W# T1 ]4 M, \( e, S6 k2 q3 D- | B1 g
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