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〖课程介绍〗
( n7 Y D8 r7 x! w1 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 s/ N9 F( y1 Q0 L! P
: b) o# J+ c/ O O! n j& E) P〖课程目录〗0 _( O: m% n0 b1 D! {
1-1课程概述与环境配置. P/ V4 B9 v6 S4 g4 r; {& U
1-2深度学习与人工智能概述
& o6 m; ^( {/ W5 N4 O/ X1-3机器学习常规套路
* H( `* v. Q' j1-4K近邻与交叉验证
3 W- K8 b5 q& C" J0 u8 Q& b1-5得分函数
) h# F: R0 w3 j2 c3 U) x4 L- X1-6损失函数" g) d$ O Y1 x2 F( R# t- z2 e
1-7softmax分类器
/ h" f$ {/ R) p) m1-8课后讨论与答疑* v; y# R) A0 G
2-1梯度下降原理-
k1 v1 t' Y: b# I: l. g) N/ Z2-2学习率的作用-2 M" U( e/ c3 L! \/ l1 ]5 Y0 h
2-3反向传播-
! A" A/ E- Y. S3 v/ D& t8 P7 ?2-4神经网络基础架构-
, g, W m8 _7 j3 g. ^2-5神经网络实例演示-9 z6 ~5 L+ K) d n# \ J& q
2-6正则化与激活函数
: O5 ^! ]3 s' s$ o2-7drop-out/ f: H1 T7 [. F, [) I8 f
2-8课后讨论& T' ^4 I& m) t# B8 O
3-1tensorflow安装5 B3 h2 x- I( {: `: g! C
3-2tensorflow基本套路
2 x, u" T) e c" y3-3tensorflow常用操作
% a' G6 ~ s. a6 F3-4tensorflow实现线性回归- t# p6 T! J/ z% j8 b4 T
3-5tensorflow实现手写字体
* l5 C" U+ z9 I1 o- i, k6 B& F3-6参数初始化
7 C6 `, w% @7 R9 G" m0 m3-7迭代完成训练7 J7 @' D7 f7 M# g- o/ \
3-8课后讨论7 m3 Z3 z* A8 B7 u% q
4-1卷积体征提取+ y; i+ W5 K! @- @. C- j' K! X M% h
4-2卷积计算流程
4 y8 N {. @( o7 R$ d4-3卷积层计算参数
6 _8 G& ]. v0 D Y+ f4-4池化层操作9 Y2 h4 T1 V7 z/ G
4-5卷积网络整体架构
9 W b7 \+ z @1 {4-6经典网络架构
5 o! s6 k, @- T( r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 @* v& z w# S8 y5-2使用CNN训练mnist数
; _ h. }. x. u- E% \! V5-3卷积与池化操作
/ v7 W7 p' K( F* i5 e% P/ j5-4定义卷积网络计算流程
, ~: R- z t* \& T i$ K- B( _5-5完成迭代训练# i8 K9 L% h. d; j$ j
5-6验证码识别概述5 s/ ^- @( q5 Z) ~3 r
5-7验证码识别流程. Y9 d$ \( H+ |- N0 \* l3 c
6-1自然语言处理与深度学
0 V' w! {9 u/ Z6-2语言模型( P7 Y% X) R9 N- w+ m+ B6 y
6-3神经网络模型8 S5 V2 X# `0 p. _
6-4CBOW模型5 M+ W+ e6 B# O/ s4 r
6-5参数更新% z1 W w) j% X& c
6-6负采样模型
; z" y3 Z: v& C0 A# f7 _8 |: Y6-7案例：影评情感分类(数据/ R6 G6 R0 v/ i1 p
7-1基于词袋模型训练分类器
/ m% Q: w0 w8 m e5 W6 J: C( Z7-2准备word2vec输入数据
; b0 D3 Q& v+ R7-3使用gensim构建word21 n* ]/ d9 o/ i F: Y" L( x% O7 R
7-4tfidf原理9 k. R* d9 C/ p) ^/ a+ q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# a! k( t& I+ q4 b# K& f3 x
7-6GAN网络结构定义
! T4 `0 p) {. l0 K; Z7-7 Gan迭代生成' `& Y$ b* s3 F) Q" y, P6 `# o8 Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 r/ t% m9 ]! A7-9DCGAN网络细节
$ h; r( b3 R# Y( x" ]( m6 v* K5 O8-1 RNN网络架构1 v0 ~+ Z2 I4 i0 z7 h5 p
8-2LSTM网络架构
0 a0 s. q q) z5 F% g8-3案例：使用LSTM进行情
8 K% u1 a$ ^# R# T/ O$ S6 ] |8-4情感数据集处理
- U0 d' r, ?6 D8-5基于word2vec的LSTM模型
* I. b4 U5 B! G- V1 w" W8-6趣味网络串讲（数据代8 i+ v/ e2 R6 N2 b F" h
8-7课后讨论版% ]! d7 w9 D9 ~ O! ?# i. U
' o4 g# A+ p. C* r( [
, Q* J4 b2 C. i6 w& a6 _
〖下载地址〗& a, d- Z& T! p1 X( k
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