6 T) {8 _9 H4 M8 E. |4 X
8 a1 Z/ Q5 i; i3 R4 A( K: j〖课程介绍〗
! }, N/ Q+ U2 ?5 G( X此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 g# @6 L0 I$ ?& T* O
4 k1 v, M0 u& p2 K0 H" K' n8 }$ b9 |
〖课程目录〗, b/ u; j+ v0 X& r5 C) a
1-1课程概述与环境配置
% D: ]( }# y; k1-2深度学习与人工智能概述
3 E0 r) V$ |( }6 o& `1-3机器学习常规套路
3 Q0 ~8 V9 `2 @7 V7 b1-4K近邻与交叉验证4 O5 f; C3 r' _" y# s
1-5得分函数
5 | f, d) S' p) x2 P5 J1-6损失函数
$ ^* v9 D! o+ g1-7softmax分类器6 f' p# h$ }0 c2 y
1-8课后讨论与答疑7 N3 @* {7 ?8 w. a& Y1 z. d: W( O
2-1梯度下降原理-
5 R& Z% r3 m' b2-2学习率的作用-! j2 ]# t! T; j* _+ t1 W
2-3反向传播-
- c$ \' q9 p% ]+ H0 o1 C2-4神经网络基础架构-
0 x: b' p! E5 f/ n: V" x" K2-5神经网络实例演示-
& _6 b* f! \# ?* d2-6正则化与激活函数
" N/ K/ D- B6 }2-7drop-out( F- Q/ t! @6 D
2-8课后讨论, J* _ z) R4 w. q+ H5 ?" ^
3-1tensorflow安装
* |5 b% W/ A) N, K3-2tensorflow基本套路7 E5 j4 O4 o9 _4 H0 E
3-3tensorflow常用操作
4 J7 ]& D% o& ~& x! t& D- D3-4tensorflow实现线性回归: c& f) ^/ |! A1 o- k( w$ y
3-5tensorflow实现手写字体
; i+ z; C% P8 j/ i0 P3-6参数初始化5 X# M9 p: } }4 E
3-7迭代完成训练
, O+ u/ B2 j- M4 g3-8课后讨论$ w0 p: p5 h- a1 l5 O. P
4-1卷积体征提取
8 M0 |9 t: {. Q4-2卷积计算流程
+ ^3 Z5 z6 c* [% _4-3卷积层计算参数
+ B0 g) Z. P' e( i6 p/ H9 B4-4池化层操作
5 i# {; u( g: ], W9 I; g* y( k" }4-5卷积网络整体架构* s/ I; Q1 G. x: M- s, K
4-6经典网络架构- P7 b% U. M. B }
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ i9 F ^! f) S2 b; ^& [7 B2 H% {5-2使用CNN训练mnist数: C3 h: f7 Z3 Q/ h4 _4 Y1 T# p
5-3卷积与池化操作
7 |- f/ b) @# {4 J m* @5-4定义卷积网络计算流程* a& `4 Y. D/ b6 S/ b' O
5-5完成迭代训练
% e/ f) m! _' d2 m. n% }. _5-6验证码识别概述 N4 C7 X7 w; D1 I+ [- }7 E. w
5-7验证码识别流程$ `1 ~+ J% t$ t+ \% o$ J
6-1自然语言处理与深度学8 N) I) q2 d* F" T8 Q' k/ r
6-2语言模型5 h: f7 G! ?1 l, G9 O
6-3神经网络模型0 y4 B2 [4 ~% ]- b) V- a6 k
6-4CBOW模型, z/ ~9 R8 l L
6-5参数更新# V4 D6 ^ U+ K4 \4 w
6-6负采样模型5 e3 h0 m- A7 A ^
6-7案例：影评情感分类(数据6 i. U7 Y: }. t$ m; ?7 r
7-1基于词袋模型训练分类器* U3 `8 \" G2 j: M7 U
7-2准备word2vec输入数据
9 B2 ~+ E3 ^! V' _# d! h7-3使用gensim构建word2 t3 P4 s" G; f- h' m
7-4tfidf原理/ |' F3 m- F$ @0 L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# e% [9 ~4 y' \4 J1 I8 f7-6GAN网络结构定义
! k& M: ]8 c+ L1 A3 X! m7-7 Gan迭代生成5 ?* b6 D; W) E; v6 I; c. R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 j% r, f& N, O
7-9DCGAN网络细节/ t/ _' X/ W2 K; J. t
8-1 RNN网络架构
, ~- J# c% \. k; w8-2LSTM网络架构( y& G! h# o N4 I
8-3案例：使用LSTM进行情
7 L& _8 H7 U8 c* E* l8-4情感数据集处理
1 j7 |! v; c3 Q/ I5 ?2 G5 F8-5基于word2vec的LSTM模型" C) {0 a+ ~: y
8-6趣味网络串讲（数据代
?& D9 u6 V5 c+ W8-7课后讨论版3 P4 p) A, x7 s$ Q
" @( O; ]* G: N& q( ~, ]; Y6 J# O0 s6 r$ A' j
〖下载地址〗5 U) r1 m; B0 I' m& r" T
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