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2 w4 t5 U: [1 N8 `$ J〖课程介绍〗
, i; e' _% u8 {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 j, l; M, B3 L4 c8 A2 W7 ] R9 w
) J3 d# m% Z c; J3 L* m0 B〖课程目录〗0 l3 q4 y0 K+ e! e0 g+ P" }
1-1课程概述与环境配置, M% m W7 |- t+ q" c7 S6 T: H" v
1-2深度学习与人工智能概述( y6 u) q* W# F3 \2 U. ]5 z
1-3机器学习常规套路
7 X8 \- V$ q* A% C6 T6 X# `3 N1-4K近邻与交叉验证+ d2 _9 d; V- b. Y7 N2 k) v* F
1-5得分函数
4 t0 I2 [4 W* j1-6损失函数, t: H$ r0 Z, @7 x9 o7 N
1-7softmax分类器
2 |3 h* b$ [+ m; o1-8课后讨论与答疑
3 d4 w4 ~/ z7 v. C7 d5 P- Y# I2-1梯度下降原理-
; F/ G# L5 A; |. ?: P5 J2-2学习率的作用-
# Q$ I, M4 c) a- i' g9 ^- I2-3反向传播-
& ^' b! Q! I- w6 `, ]% F4 l2 r2-4神经网络基础架构-
' w) X8 M% ~' P, V+ F5 J2-5神经网络实例演示-! a2 a# S; L. S% r, T' [4 M$ K
2-6正则化与激活函数, o0 x) K8 {6 S/ I
2-7drop-out+ Q) z$ ~* H k* P+ U. B) R
2-8课后讨论
/ R; J6 `! |- b; h5 Y- t3-1tensorflow安装. ^0 r0 c# v+ Q/ V+ r" s* `
3-2tensorflow基本套路
' l4 f6 `! P9 T) Z/ F3-3tensorflow常用操作
: ?1 F/ O/ \5 N5 j! ]3-4tensorflow实现线性回归
. a& A+ f/ |3 `: S4 K# p3-5tensorflow实现手写字体
2 q; S y& i! ]- ]" O8 [3-6参数初始化
, }' q6 t) {. j1 O4 }1 ^3-7迭代完成训练
* [5 p b# `. B2 C3-8课后讨论0 e& Z4 x6 F; k! ]9 K# K
4-1卷积体征提取3 I, w) e9 c8 F& Y2 `+ }
4-2卷积计算流程5 m* A2 c! t6 r! C+ Q: B
4-3卷积层计算参数
8 D9 K$ l3 g" v9 i& h9 k4-4池化层操作
7 Z( f1 z) Z5 K2 {. t/ n1 U4-5卷积网络整体架构! H$ j' @; D7 e, Q/ h/ t$ h# Z
4-6经典网络架构
2 G! @3 z3 N5 |& _" z" p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( I/ p& q+ L, `, w$ `+ ~0 }+ ?
5-2使用CNN训练mnist数& K1 P4 _: G: \8 ^
5-3卷积与池化操作
( \( H* k {- ?5 ?" T9 Y5-4定义卷积网络计算流程
) \) g( h0 |7 r* o5-5完成迭代训练
9 m+ S, `" `8 ~6 P% M5-6验证码识别概述* Q2 N+ t+ M+ s: v
5-7验证码识别流程$ z! u: l7 B5 s4 {. h; _2 w
6-1自然语言处理与深度学6 D: i4 p" K: v
6-2语言模型3 d( G) d0 o8 a: L
6-3神经网络模型( x) x3 \- Y5 \; A2 _ ^+ b
6-4CBOW模型 H# g( l8 s' l d! K9 Q/ Z
6-5参数更新
4 g% ]. e2 c- e; s) ?* f6-6负采样模型4 n# h. [- v1 e3 F/ o0 K7 ^8 K
6-7案例：影评情感分类(数据& M5 i0 L* `8 o6 o _$ D
7-1基于词袋模型训练分类器
- _1 @. @1 L& h( H% u7-2准备word2vec输入数据& ~4 o( h+ w% e& s5 W2 r* ~
7-3使用gensim构建word2( K7 ~! A" m: e$ W) E0 O9 ~
7-4tfidf原理
2 N% ?. ] Y- e! l7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 ?6 I6 a! w$ S: [# g7-6GAN网络结构定义
4 ^. l8 u* ^5 C) g+ w, u, j; D7-7 Gan迭代生成. v; t8 s+ e2 `* ^/ s
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 h* T% z& e) e1 P( [8 p1 |; u7-9DCGAN网络细节6 k) ?) m# T$ T
8-1 RNN网络架构 B y2 C8 z6 d) B0 Z- p# e
8-2LSTM网络架构" _6 V5 _ m" w( m K
8-3案例：使用LSTM进行情5 Q4 e3 e/ i# Z7 N8 E" o! c
8-4情感数据集处理
/ c; z5 f( @. u1 B5 E6 f8-5基于word2vec的LSTM模型' X. P! V8 ]1 J
8-6趣味网络串讲（数据代% D/ Z2 R& \6 P4 Y6 \
8-7课后讨论版, G. D/ S! G* o. R- ?
; O: W) n0 I( B$ g5 j: \8 y
1 o R* P! g# i) d/ n5 J; [
〖下载地址〗6 H' L% H! R, I
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