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; k( e; W& A! O* n* @. u$ _. j9 u
〖课程介绍〗
* |/ i1 P2 H/ N- u1 g1 c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 S. x- N5 A5 s2 G3 F+ i! q. M
* [% G5 J+ s7 l〖课程目录〗
% J. p9 Z4 Q- c. z0 c# }1-1课程概述与环境配置 q" g: d/ O' M& E4 S( P0 p, Q
1-2深度学习与人工智能概述
" S8 n% g9 u7 W7 L& z1-3机器学习常规套路
0 o2 @% ~3 g9 ^3 W1-4K近邻与交叉验证& `8 c+ `; |" _# J' f
1-5得分函数/ \2 Q% L; u9 Q4 }( j" M
1-6损失函数) [! F( [# N. b% g& T) r0 O) w" t
1-7softmax分类器2 y# L: V& U/ g) ^
1-8课后讨论与答疑/ Z1 T1 F: c% t$ A
2-1梯度下降原理-
) Z3 b) c( u( z: C7 y+ D2-2学习率的作用-
& Y' y; l# h2 ?- Y2-3反向传播-* a% U; V8 s: i1 Z$ h d1 h0 S1 u
2-4神经网络基础架构-
) B3 V5 ]7 @* u0 q2-5神经网络实例演示-
+ F6 [4 M+ j( x% _ E$ v) a2-6正则化与激活函数% @3 b$ }& v2 e2 O5 T% E
2-7drop-out
8 S, i$ `( T; Z- i p2-8课后讨论
3 y. x4 h$ X3 r" R+ z6 p+ A5 _3-1tensorflow安装
3 m' {3 @9 q5 c R$ P) Z$ c; H. E3-2tensorflow基本套路
% _8 x6 k s% M. X" z' u3-3tensorflow常用操作
! Y6 P! E9 T1 |6 G6 X3-4tensorflow实现线性回归, [* A2 x) \6 o! C( _! O
3-5tensorflow实现手写字体2 }9 [# W+ c+ k# m5 D7 H
3-6参数初始化
( @/ H9 g9 p. H3 g2 [/ W' |3-7迭代完成训练
3 N' Z, z2 t/ {' q3-8课后讨论
0 V# V* Y4 Z* D+ u4-1卷积体征提取
, i3 Q; W6 q. \, g; x& n0 T4-2卷积计算流程$ p3 O, p: T3 m9 w+ m8 m- M, v
4-3卷积层计算参数$ |3 U7 e# u& P- v2 q: Q7 Z/ m8 K
4-4池化层操作
. i+ ]" P$ q2 }5 r$ s0 z6 _4-5卷积网络整体架构
' f! M {5 e; F0 |4-6经典网络架构
9 M: L# J0 K) M+ Y7 g; q4 H! C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# @: Q1 {! X; ^% ^5 N5-2使用CNN训练mnist数
, Q" ]1 n v+ K" I* s8 O. f5 h5-3卷积与池化操作
' u! H+ ~; C3 L9 h+ y5-4定义卷积网络计算流程; T" v# W- W1 \# r4 J7 g/ q" a6 _
5-5完成迭代训练
$ B7 B/ h- u! h0 i! T+ m5-6验证码识别概述' `$ T0 Z# H4 c5 I4 J" P
5-7验证码识别流程
' w( t* p$ e A# Z6-1自然语言处理与深度学" r1 K! g, [# a n' G/ w0 v P
6-2语言模型
8 b1 |' R, t/ f( w8 N6-3神经网络模型# t: T. V0 h* Y4 z' q" F
6-4CBOW模型1 F" [9 _6 X: X4 N7 K
6-5参数更新
) v* \# ^ W8 x. j. p6-6负采样模型 ^ f0 D0 q8 Z- L4 v) A! E
6-7案例：影评情感分类(数据$ N3 r& J+ J9 z- h |* ~1 ~
7-1基于词袋模型训练分类器
8 T9 f* }8 C/ n& n; T7-2准备word2vec输入数据
& B! i8 w5 v5 l7-3使用gensim构建word2& n; v0 R# o3 L
7-4tfidf原理
7 K+ W$ U6 j1 Z8 I8 Z( R6 d7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. p2 F/ C* _8 X: ?7-6GAN网络结构定义; ~0 Y O r3 U
7-7 Gan迭代生成$ X1 T& g% \; }* \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* g( u, v0 I2 @
7-9DCGAN网络细节
; j4 J/ W7 M' Y/ l8-1 RNN网络架构
* e4 g0 z6 o# t a8-2LSTM网络架构6 B/ {$ J4 [6 N. Q( l, `, |) @) A
8-3案例：使用LSTM进行情
! \7 p* q8 K2 I- j% i% K i8-4情感数据集处理1 G# A' O9 x6 ?8 L8 k' v& ~
8-5基于word2vec的LSTM模型
' p+ x( n$ V" h8-6趣味网络串讲（数据代
; |+ {9 h9 X4 S0 S; v1 h8-7课后讨论版1 o1 ~/ }2 ?. b9 w9 l
% S+ z1 J, r: \& y
A/ { A0 R3 I1 a9 f" X4 P〖下载地址〗# B. `9 |5 ?8 C Z6 \
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