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〖课程介绍〗
2 U' p2 M; W/ X( U此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 D; S7 ?/ w* f, z! T+ F; J) n: A* V3 q2 C5 l. z3 k
〖课程目录〗
8 H$ q# q, V) Q) d# W5 ~# ?4 g' x1-1课程概述与环境配置
) B5 }( h9 _) P! v# s1-2深度学习与人工智能概述& f' J' N5 ?$ g7 ^3 s
1-3机器学习常规套路, O6 _; P( M" Z2 L4 M
1-4K近邻与交叉验证
+ D! X* p0 `4 s, ~( t1-5得分函数
( C+ o" g4 U; q( o1-6损失函数
, V- s& ]3 W. q1 z% P1-7softmax分类器
C6 u* ^+ |6 q" N" G& d1-8课后讨论与答疑
3 |/ L" a: a B2 x L: A v! t* K2-1梯度下降原理-8 Q8 \2 ]3 o8 z( G6 j
2-2学习率的作用-
$ U9 B1 {. O* A/ |6 O! p' J+ R8 P2-3反向传播-
4 h' ?. Z! G: F* ~" e, S9 _2 p5 b2-4神经网络基础架构-
; j; ?. [7 n' |% t* ^. X# i. |% g. ]2-5神经网络实例演示-3 Q3 I8 \8 ]' ~
2-6正则化与激活函数: E' H2 a+ I1 y- ~) \
2-7drop-out/ j( u# K1 h( ?- R
2-8课后讨论4 g, K/ c# k3 D' ^! |7 l' u: H J
3-1tensorflow安装
! B. g- d# q7 s4 O) K, M4 J" p3-2tensorflow基本套路
. Y/ M8 F' F, v8 ]/ X# k5 r3-3tensorflow常用操作 d2 v* ?# e# B" \* F& k& | ^% `
3-4tensorflow实现线性回归+ H+ v& _. R; j
3-5tensorflow实现手写字体
" \' v2 n8 S6 v4 s* w3-6参数初始化( j! d" c9 ^6 ~2 m
3-7迭代完成训练. z' d; k! z. w* T# ^
3-8课后讨论
, o# \* Z) X: a C/ j4-1卷积体征提取& s( ^% U( Z. e: W' r; c
4-2卷积计算流程
. g" X2 B7 r+ W* ?5 ?# e- |4 X4-3卷积层计算参数
% x4 u9 u/ j$ E) T2 y* Z: y4-4池化层操作& o& @% l# {7 Y9 u7 ~
4-5卷积网络整体架构( o1 l' B4 m& y4 J% a( B+ y$ J
4-6经典网络架构8 D) K5 {3 B7 }' D7 W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: u$ t8 T0 Y j0 }+ L2 w* |: u5-2使用CNN训练mnist数
% p# l5 f/ `* a/ ]5-3卷积与池化操作; c4 k' }: l& i7 S
5-4定义卷积网络计算流程; T0 R. J, X1 G8 M! K
5-5完成迭代训练; B' ]. G% U3 @) o1 e3 \& X7 R
5-6验证码识别概述
5 E6 H$ ~* @& H6 v5-7验证码识别流程
0 y5 j) T. Q( h6-1自然语言处理与深度学- a: U9 S5 I' {9 L, F( B: ]7 f }5 M
6-2语言模型% F, H" k8 r( c1 J' I
6-3神经网络模型) u% T2 X. k6 o; Q: F! ~
6-4CBOW模型6 B# f0 `* v8 A# u
6-5参数更新. f7 t" Q# k8 M! H4 a: o. F$ d
6-6负采样模型
0 x+ N; y% j2 j/ U0 S6-7案例：影评情感分类(数据
5 y6 v+ g- t5 a: l) d" c2 T7-1基于词袋模型训练分类器; i% u; _3 @; b+ ?# A& M6 k
7-2准备word2vec输入数据; H# D- i5 Y0 w: r' i3 D
7-3使用gensim构建word2) b# H! R3 H" F0 T1 U6 d. S
7-4tfidf原理
5 V. v9 ^4 x. h: l7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! r& [( X; |3 h' }/ ?+ i
7-6GAN网络结构定义
2 n1 _' P; c. { J I7-7 Gan迭代生成! o, H+ o) ] }4 f7 J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" K; w5 Y- E x! r4 X% K
7-9DCGAN网络细节7 R0 M, ^+ G- o ^+ {# p4 K
8-1 RNN网络架构
: r- w5 u; U' ]) F) W8-2LSTM网络架构; e/ r" k# L. J) u7 b
8-3案例：使用LSTM进行情
$ ?" G) h9 n4 g" x' O+ E( L8-4情感数据集处理
8 T3 V G7 A: T8-5基于word2vec的LSTM模型* G" t7 l# I' w5 l9 v0 p: f" k
8-6趣味网络串讲（数据代, |2 i! `7 E! \9 C" k, [4 R! @) _6 z
8-7课后讨论版' L7 R/ W6 D9 T- \( V0 n
' X5 Y+ n2 F; K: v; V% m) x) f" W4 @( M. }0 S
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