3 R, e1 u: F0 o0 m3 M4 C
& e6 F& I: g' E〖课程介绍〗- ?+ \8 {5 q! U% d$ u: |& V$ e/ |
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' o% d3 K8 C' w: r# S% S$ X* Y
+ Z6 } d$ v& m/ X〖课程目录〗
3 F9 C0 P# J N: W% l" ~2 r1-1课程概述与环境配置' Q& |, x8 X: m3 U
1-2深度学习与人工智能概述
; W3 ?1 C4 G# K1-3机器学习常规套路
. U) T& N; I$ a0 O1-4K近邻与交叉验证
1 P6 V: g# U2 }( {0 i- y* K) J1-5得分函数
C4 f9 j. ]$ l$ m6 |1 O' [1-6损失函数# s& t! c8 ^# \+ F
1-7softmax分类器
c; r+ e3 |1 m o7 F1-8课后讨论与答疑
. C- U5 K4 {, }$ L0 i1 w2-1梯度下降原理-
2 P9 L' h4 v! z7 o2-2学习率的作用-) E# t# }" q5 A; v, v4 x
2-3反向传播-2 p% Y- `) K: G; {0 k+ z2 |
2-4神经网络基础架构-
/ m- l% O5 a( S4 O' C9 k+ H+ q2-5神经网络实例演示-- ^/ p7 _: W( T4 {! n- H+ v0 O
2-6正则化与激活函数
6 y; I, _2 j A2-7drop-out
( P! M/ w/ _: [+ W' L& S2-8课后讨论
0 m! I7 G5 r5 a; k/ I+ k3-1tensorflow安装% x. \9 \7 x' S( O! A O7 P& f. s
3-2tensorflow基本套路
+ |+ Z: D1 z# u% v* h1 Y3-3tensorflow常用操作
- I% I; G, R& a5 {3-4tensorflow实现线性回归: ~7 Y. o A5 h# k' }
3-5tensorflow实现手写字体
" c* H! W3 d; _3 S* P. ^3-6参数初始化
: d5 o" e; w& s, ~ M3 G9 A+ a" L3-7迭代完成训练/ O* ^4 H, G& Z: K4 H
3-8课后讨论
7 Q8 l/ K" s: `4-1卷积体征提取
6 i( v* N5 s& r4-2卷积计算流程
2 e$ b `0 R3 T$ S2 k0 W7 `4-3卷积层计算参数
* T; H' D# @ N" V! [4-4池化层操作
$ o' |; K: B1 q0 o! G& c, z4-5卷积网络整体架构- R9 W; J* {3 }
4-6经典网络架构
$ M) Z; V( T) w" y, ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 f1 B1 ]: u- ?& p, u5 Q5-2使用CNN训练mnist数
, y, `# O5 ]* W* U* N3 u5-3卷积与池化操作
$ B" ]/ K; B2 |( \0 \; @* ~# K5-4定义卷积网络计算流程+ c0 q8 A ^ F8 [3 ]
5-5完成迭代训练8 o: P: I. r' e! e+ b# U
5-6验证码识别概述; ]7 J2 l r; J) W Q+ W$ V
5-7验证码识别流程: y6 I$ u' F2 ?
6-1自然语言处理与深度学; v" l k( |$ T+ _
6-2语言模型
- B, L U. f* p6-3神经网络模型- q. B7 t9 z9 g e: ]' [
6-4CBOW模型
0 e1 @# c0 f0 `6-5参数更新, v& z: [" C+ E1 a6 V7 J
6-6负采样模型! A" A8 ?; M v3 g
6-7案例：影评情感分类(数据0 V' N6 j* X! |5 L+ R% }+ I5 y
7-1基于词袋模型训练分类器* `0 E+ l# K+ e, u2 e! }" |
7-2准备word2vec输入数据
1 B, m- R8 C, }7-3使用gensim构建word2
K0 D3 C3 Q# C0 G7-4tfidf原理
! @; `% p r. p, e; c. C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 _8 G" _! @) b7-6GAN网络结构定义: T% A' P( c" w$ P; V1 c9 B
7-7 Gan迭代生成 D0 v# ~: `5 q& X
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; d! t% Y) L, y' W
7-9DCGAN网络细节
& b: T" [. P) b* K$ }; f) S8-1 RNN网络架构& I2 o1 M& `& u1 h% O+ ?8 w6 O
8-2LSTM网络架构; d1 C6 R3 y# c8 N9 q! c. q
8-3案例：使用LSTM进行情8 }$ `7 P! P3 v8 W0 J5 l N' U$ i
8-4情感数据集处理' B6 V K+ U4 M
8-5基于word2vec的LSTM模型4 ?% z& M; z2 Z% w
8-6趣味网络串讲（数据代5 Z: @" B6 b; k+ }! S
8-7课后讨论版 }% b2 L2 e0 N4 B9 ^% u0 Y/ T
$ V% o. S1 q3 n- G- R- V i' B! d
3 l0 Q! B; x! x3 m9 _
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