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6 `: }4 L3 y1 P〖课程介绍〗3 h) S& d3 b( J) k1 k* l8 o
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 K6 {- I' }' y2 \
( c$ q% }2 H0 Z. m1 j
〖课程目录〗- U: L4 M# P. C. o% h; P2 f+ ~
1-1课程概述与环境配置0 Z" c' j5 U" _+ D
1-2深度学习与人工智能概述
+ z. v e7 N! }2 O' j( d- J+ s ~1-3机器学习常规套路
, K" D' C/ f# O S* T- a) m1-4K近邻与交叉验证
; J( Z& N) S9 m. i/ {- O2 N1-5得分函数9 w, [" R: H2 o# s3 l# i/ t
1-6损失函数
8 s2 A; t) {/ p8 G" M3 J2 v1-7softmax分类器# T6 k! |* h! Q+ i# b3 {# J) u
1-8课后讨论与答疑
& z! P& \- k: `" i0 c i' Q2-1梯度下降原理-
4 _: ?: C' ~8 D3 o" Y2-2学习率的作用-
; ^( b+ P0 k6 X! R8 e- ?3 B) B2-3反向传播-" G( `" d9 J$ P
2-4神经网络基础架构-( ]7 h" L/ j$ p! z- n
2-5神经网络实例演示- |/ \0 u1 v) a5 p( d9 m
2-6正则化与激活函数' u% H# \2 \% j4 W1 H
2-7drop-out
% N3 j. t4 O% g. }. w0 W: S8 c2-8课后讨论
7 |; v7 _; q* C6 e! I0 Z3-1tensorflow安装
$ ~3 e' Z: j# a) S/ z1 m& c0 T3-2tensorflow基本套路: i4 d* A: Q5 r/ J( X' n2 f: s' s
3-3tensorflow常用操作
. W* u% \4 D" e$ g6 U4 a9 D3 G* {3-4tensorflow实现线性回归
6 \& D1 M% Y1 A3-5tensorflow实现手写字体: N' u9 t! l! P
3-6参数初始化. i) \8 z' u2 N3 g
3-7迭代完成训练! s1 `% P. w! F% R% X f# V
3-8课后讨论: b# K( L4 j0 \. e- w
4-1卷积体征提取
/ m' P9 W8 N1 G2 o% _2 L4-2卷积计算流程7 D7 M0 ]8 k9 Q( X0 n* p! p6 n
4-3卷积层计算参数 D5 ]% o$ B) T7 ^* S1 b
4-4池化层操作
: `, X, M$ N8 j" ?; k4-5卷积网络整体架构8 b8 c+ L( W& M! E! [
4-6经典网络架构& t% B+ K m; B4 E8 P( L4 ~) i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; _" b- ^$ v% l" E @' N1 I5-2使用CNN训练mnist数4 E. f8 V5 c6 i' p$ O
5-3卷积与池化操作
( M$ f+ w- x2 }* h0 {3 q& |; w3 w5-4定义卷积网络计算流程3 w8 v+ N9 Z* e4 W4 x2 g
5-5完成迭代训练
1 [9 [' r" _' P# g4 r5-6验证码识别概述, u/ w0 u* _1 ?" U. ^1 @
5-7验证码识别流程- C% k" y% j7 r4 ~
6-1自然语言处理与深度学" c) m3 e5 a* ?. D, F! C/ D
6-2语言模型2 E7 [+ e. L. o( U2 l: |1 i8 j
6-3神经网络模型, e! ~3 m5 K* c) |# i0 [
6-4CBOW模型8 _7 {9 V6 a0 z( @( c8 Y/ \
6-5参数更新 V8 M B$ S: H& a; {. j
6-6负采样模型
6 t# }% M9 h% @% H6 `9 A9 f% J. V: W6-7案例：影评情感分类(数据
) F' T. R8 d' S2 o& M7-1基于词袋模型训练分类器
! x3 G5 Y8 u+ `7-2准备word2vec输入数据2 r& y' L7 e7 z5 \8 U
7-3使用gensim构建word2, S: s3 J% K- I% ~; }( n4 d( u
7-4tfidf原理
+ @, E1 X+ D0 `4 N1 U' t7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% I' }# n( x! c9 ~ g- R1 l
7-6GAN网络结构定义# p$ M; Q1 }: ~ D, e! E
7-7 Gan迭代生成2 c0 e" D9 o3 `* S0 l2 e
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 e7 w1 q2 J7 m0 D
7-9DCGAN网络细节: ?( q, e+ ?1 t- b
8-1 RNN网络架构
; l7 X q& x5 ~3 D; O8-2LSTM网络架构3 K* W2 K! i; m2 ]* H
8-3案例：使用LSTM进行情1 s! J% q. C# D$ x
8-4情感数据集处理+ q$ j5 M0 T- U! V) G2 {
8-5基于word2vec的LSTM模型
: H$ B& l) S ?' ]- |& x4 l" _8-6趣味网络串讲（数据代. N5 _3 X& U0 b% r
8-7课后讨论版' k$ A, l: w0 ~2 b
% r$ H4 _) o; `- ? L. `# H( R* w; q
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