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1 c2 y' X0 X# [( [1 y& A3 ` @〖课程介绍〗
. L* n* D6 [0 [' ?/ V# R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 C Y8 E) Q ~" o; Z+ Q4 d9 `
d7 v) j0 j1 \, J$ ]3 G〖课程目录〗# X4 v* s- a/ r# ^' p$ S6 k/ w& s- |
1-1课程概述与环境配置
* q9 t0 {1 P' {/ V1-2深度学习与人工智能概述
+ h9 P1 c( G7 d3 m* r. V! _9 j1-3机器学习常规套路# n2 \3 t7 B0 M( N* k& k
1-4K近邻与交叉验证( F6 M* r g! m1 [9 J
1-5得分函数
- m2 ?5 E0 J! u6 [1 y& Q1-6损失函数+ W" o0 R9 { v8 @, N
1-7softmax分类器
. s' ^; E2 D$ T- M8 p4 w8 c/ h1-8课后讨论与答疑
" N) H2 d/ c3 N% W2-1梯度下降原理-5 [# a: [1 i9 ^# o: Q3 X b
2-2学习率的作用-
, q$ A5 e( H2 C2-3反向传播-- }8 O- x: b$ U8 L0 L6 R
2-4神经网络基础架构-
7 a* J( A7 X8 N* K2-5神经网络实例演示-
) T& l6 u* N$ P# w' |2-6正则化与激活函数/ t- l/ ^8 o" s: |. H
2-7drop-out
' }* c$ m2 V' T O3 _2 c' C1 x! z' F# O( N9 |2-8课后讨论
9 @* i" F* A w3-1tensorflow安装
4 ~* S* a% }9 E5 J3-2tensorflow基本套路9 C- l/ m! w" V1 l D6 M
3-3tensorflow常用操作
& m. A. v/ n- j- t4 H2 [3-4tensorflow实现线性回归' y+ \( `6 T4 X
3-5tensorflow实现手写字体; z. O [, {; n( F7 \* r, i
3-6参数初始化
: `: F( B! F& W9 q4 K+ e3-7迭代完成训练
6 @2 n6 ], P: f3-8课后讨论" s! I& H# P' D5 P
4-1卷积体征提取
?7 I; @/ k- i/ e' X9 D# k4-2卷积计算流程# I7 }( u0 ]0 g* R
4-3卷积层计算参数
) ~4 Q* M7 K1 K4-4池化层操作
# j1 P; Z' g3 [+ S& n4-5卷积网络整体架构+ j8 A+ L9 d4 m# I- \
4-6经典网络架构, G8 E& P" g8 O( X9 g: R4 O9 U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* C" I& Z; p/ @: R5-2使用CNN训练mnist数6 x9 C$ ~; N& v) N8 B$ y
5-3卷积与池化操作
2 Y% E8 w% ? B. Z/ ^5-4定义卷积网络计算流程
" N. ?' h4 e# X( W5 W5 O5-5完成迭代训练7 U9 N# W$ f9 i* b) o' }2 b4 k
5-6验证码识别概述6 J7 S& \5 E8 m' K7 N0 W2 S
5-7验证码识别流程4 w q0 x- c% m1 D* D2 ?
6-1自然语言处理与深度学
) `* c @ v* @8 Z' g6-2语言模型
$ r3 {: X' X# O1 C% }" P n# R8 G6-3神经网络模型
7 S5 ]+ \# r0 p6-4CBOW模型" o, h: K% A& {2 S( d1 f P
6-5参数更新9 k/ ^% e5 E; ]6 Y6 @
6-6负采样模型) a! Y/ z+ p: Q$ |6 U9 @) f/ s+ J
6-7案例：影评情感分类(数据' A3 ^! _! R, r/ _1 D* b6 E" P
7-1基于词袋模型训练分类器
) a4 W: j |7 W0 o* r y% M7-2准备word2vec输入数据6 a4 N5 E9 A/ N) F5 b
7-3使用gensim构建word2; |' M; ~2 _' @ B9 k* c# r5 l8 ^0 n
7-4tfidf原理: W; L$ s* f0 m( b1 J" E3 o" }
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), Y" W u: A4 E2 {5 q
7-6GAN网络结构定义7 O8 h$ o* v. z9 m
7-7 Gan迭代生成
- N* U! w8 [, J; \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. X: ]9 y* l4 N7-9DCGAN网络细节
4 l. d8 P" b8 F+ F0 s% K1 [8-1 RNN网络架构3 L% s( V! H6 J4 X0 D
8-2LSTM网络架构
+ |. G! E0 y9 @8-3案例：使用LSTM进行情
/ w! u! p( ]( y' Z0 u% ]6 n8-4情感数据集处理
+ T3 H( ?( F" d' F, ~ `8-5基于word2vec的LSTM模型1 X# t( }- }! q
8-6趣味网络串讲（数据代
- V$ g( D7 b) ]8-7课后讨论版4 D/ R' Q1 P5 ^5 V3 P9 y* l
3 |8 l0 l# T7 s4 e) `! n8 W2 S1 P: U- j J. F
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