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5 j$ Y' C4 \' G+ j2 z〖课程介绍〗
7 Q$ b% i4 m5 L# Y! u! u3 i2 N" B此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! e/ C/ a- \ M+ I
( Y f; ]7 _ K3 u; t0 A〖课程目录〗
- v9 i5 |4 Z5 b/ {1-1课程概述与环境配置 \4 x7 s" ~- u) c$ {
1-2深度学习与人工智能概述. |+ @; u6 j8 |+ Q
1-3机器学习常规套路* b% x1 a# c8 U! C) Z/ W& Q/ o
1-4K近邻与交叉验证
. g9 ?1 w- |7 u# s1-5得分函数& j% v6 F1 Y& K* H- l# h( S
1-6损失函数
3 n5 y4 _$ |6 d9 t1-7softmax分类器
; Z. E% x, Y/ c1-8课后讨论与答疑9 R% e- b& H$ {7 s' E8 E) g$ u z
2-1梯度下降原理-
0 r' J# r8 N6 O' Y2-2学习率的作用-
+ M! w; r& V5 d- o) l' R& J8 z2-3反向传播-7 v$ g1 C- S5 q! p. V$ t4 p/ v: d
2-4神经网络基础架构-; I" K% n! Y E' N0 a: j
2-5神经网络实例演示-
+ T9 u" y6 x/ I, r2-6正则化与激活函数7 B& t+ @- o J U y w1 {
2-7drop-out% q: v& T7 }, X% X0 Y
2-8课后讨论) b8 Z- `* A1 ?7 o0 A& d1 ]
3-1tensorflow安装
4 J" Q7 K. r# g3-2tensorflow基本套路
( Z1 |5 t+ C+ ]- p3 P3 ~3-3tensorflow常用操作
$ X0 I O$ P8 q' A: D3-4tensorflow实现线性回归* L# ^( _7 }, X
3-5tensorflow实现手写字体
; g O: L6 x4 J3-6参数初始化3 ~1 v3 @" f C4 y) f' `4 X9 t
3-7迭代完成训练& w7 v0 ^1 O I8 G1 _+ D9 ?
3-8课后讨论& U4 v* F. M( F* z% Q
4-1卷积体征提取
0 Y7 S, y7 T- X' {/ Z0 U) T! Y4 ?4-2卷积计算流程
6 t+ h+ M# K, [$ {4-3卷积层计算参数& q6 j% Q/ B: o4 S
4-4池化层操作
; d7 D6 F6 r9 w+ V O4-5卷积网络整体架构
$ E5 h; N$ e$ t8 t) c- g4 g4-6经典网络架构9 a+ I4 g: D/ K+ n
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! j. I5 G& d( K
5-2使用CNN训练mnist数 H: \. }4 O7 Q7 R% j! |1 k8 z( g
5-3卷积与池化操作
( @& N& [3 S& @$ V8 W5-4定义卷积网络计算流程* x* i- w( l' I; l8 a- k; H/ y$ Z
5-5完成迭代训练, h& J2 M/ G# I5 o) u8 x
5-6验证码识别概述
' E. P5 P, G: j, q1 e5-7验证码识别流程+ T0 U/ G- Y$ J# k' X- ?! A+ |6 J
6-1自然语言处理与深度学2 `' z, i) M# ?( b! X
6-2语言模型+ x2 X9 X# s ]$ s) G1 N
6-3神经网络模型) c& D0 }& b0 v( Y. F* F# c
6-4CBOW模型- g- }/ x9 r0 B) Q2 P( L) V$ ~2 y! f
6-5参数更新$ q- k' I0 ?% e( r0 p2 a
6-6负采样模型
2 o. o, j! v7 ^4 Y7 |6-7案例：影评情感分类(数据7 c3 H5 O7 Z; k" r L
7-1基于词袋模型训练分类器) O, n ?6 q4 e* W5 v4 h3 K
7-2准备word2vec输入数据
G" L+ U/ f5 e' l; e* B& u: W7-3使用gensim构建word28 B$ m5 K" E8 Z$ a8 A- }5 \* o. C
7-4tfidf原理
" z: u- G. J/ ]0 H. y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), R. P. W, a: e7 l
7-6GAN网络结构定义* ^ J! t: W, ~6 g# i ]
7-7 Gan迭代生成
, a: A- g1 `; b5 O. J% V4 ]& n7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& D3 D+ `7 n; E
7-9DCGAN网络细节
* Y& n: R9 |' y$ p9 O' i8-1 RNN网络架构
: t$ Y% d" E: O8-2LSTM网络架构8 i$ V k8 x* F Q
8-3案例：使用LSTM进行情. ]& K) V4 C$ [- ]
8-4情感数据集处理
3 [5 h# |" M" I8-5基于word2vec的LSTM模型4 h9 D! j C8 U
8-6趣味网络串讲（数据代
% O( R# Q) z; |8 h1 h8-7课后讨论版
x/ R7 `+ l- y4 e; f2 d& P% D/ Z1 {
: E$ R! Z# R+ q( u" ^
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