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0 u' `1 _( M5 J" E/ J6 v〖课程介绍〗# F4 V D: m2 P3 ?0 G2 j8 a- G
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, F' s8 k' c6 ]' Y
A( e& I# Y- ^1 |6 i1 H) R〖课程目录〗4 Q& b9 F) a& G" H
1-1课程概述与环境配置7 c( D3 b& p) B7 L* w
1-2深度学习与人工智能概述
: L2 R8 W) b+ J1-3机器学习常规套路
! w2 A0 h: R J' s- T" O0 j$ o9 t1-4K近邻与交叉验证
6 |* W4 U5 i6 t' H" R3 |# E1-5得分函数8 O- Z2 a7 W. g1 P% f; C* i; l
1-6损失函数
+ d! L# _- J8 z7 u, L: t' b/ }, |1-7softmax分类器+ _, E2 n& X) D- @, z
1-8课后讨论与答疑
8 S4 I. |( @2 x, Y/ m7 d2-1梯度下降原理-' e4 E, K) i2 h+ x
2-2学习率的作用-
# s" j" Y; V4 R% q2-3反向传播-4 o! F6 T1 _, c) R' q% o) O0 _
2-4神经网络基础架构-
' K; G( I4 ?" |& U+ l8 N3 W( U2-5神经网络实例演示-
) l, R% X$ ^9 i1 g2 B2-6正则化与激活函数
- l& p: E4 |# L% J0 z# k2-7drop-out
6 N h0 g' {+ b" O7 F. `. E. |8 K2-8课后讨论
/ _' L; |+ {( S* {% d/ n3-1tensorflow安装, a1 g/ s- L# ~) g( ]" G$ @
3-2tensorflow基本套路
' J' g' g1 V( g9 l/ E0 ^3-3tensorflow常用操作
3 Y: \3 w2 }% h a# x5 e# z3-4tensorflow实现线性回归
! i/ ]& ^: D- l' f3-5tensorflow实现手写字体
/ I; W9 T# H# F0 Z( I3-6参数初始化$ o- i9 l7 x: a7 |, }
3-7迭代完成训练
" X1 M: Y6 ?3 V1 g( C0 C3-8课后讨论
* [" _& g' G6 `4-1卷积体征提取
3 V, C9 A' D5 G. O) x4 i" z4-2卷积计算流程
+ E6 Z% w' I$ \4-3卷积层计算参数
' M5 L$ P* X" U% b4-4池化层操作
N7 p: k5 Q8 t0 {+ j8 C4 G4-5卷积网络整体架构: T8 L& d0 ~9 u7 K- S- J9 L* P
4-6经典网络架构) `6 Q# U, e' h3 J- r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） }, B5 o! z* c6 h8 e
5-2使用CNN训练mnist数
) f' V c$ E7 g- B& A5-3卷积与池化操作 A0 H& x: K0 X5 u' A
5-4定义卷积网络计算流程
" Z; Y' B- s! d+ }4 r5-5完成迭代训练
& F, z) ?; x3 n6 J) V/ d. H5-6验证码识别概述
7 S/ u9 I* d% ] _5-7验证码识别流程0 ]; ^5 }9 @) Z( }5 m7 b
6-1自然语言处理与深度学" l3 B3 G" r( z i5 g9 A* `3 {$ p
6-2语言模型
. k+ o, l# Z$ l ]6-3神经网络模型' v; p% x) D$ B* |- H) _ H3 }
6-4CBOW模型
% G f! }, }3 P6 s% n. L3 D6-5参数更新* S' @2 U6 O' O K& D
6-6负采样模型
: |6 x, Q- N9 R! G6-7案例：影评情感分类(数据
7 P; ^/ \0 Z/ u: P- e" Q7-1基于词袋模型训练分类器
, J( m, `9 V! d8 {( K5 ~1 \) m* I7 V7-2准备word2vec输入数据3 |2 B# b- n( V& v- I
7-3使用gensim构建word2
" B& a) @2 t D: b5 j/ R7-4tfidf原理
/ w+ A. p4 v0 L% U0 P5 Z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 N( T! v R1 l1 ^7 S! v
7-6GAN网络结构定义) U+ V8 e" o, D) l) J" u* R/ a$ w
7-7 Gan迭代生成4 X, b5 \- w7 \. h' q `
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 b* E/ O' o6 I6 S7-9DCGAN网络细节. W$ C+ Y& R' d! L l" Y
8-1 RNN网络架构
- B7 L. o6 ]3 v' S8 y8-2LSTM网络架构
% t+ Q+ I! p0 E$ g& x2 Q5 A8-3案例：使用LSTM进行情# q ~" q# ?" ]' F% g, w
8-4情感数据集处理6 Y* P+ l- O3 T
8-5基于word2vec的LSTM模型
* D2 W1 [" w4 K5 e; r3 H8-6趣味网络串讲（数据代1 C; E: Y; g4 H0 h
8-7课后讨论版4 O: D0 J$ J0 v l
9 {0 U( S( V' {. J) P' E) b$ `, B) l$ Y; I. Z0 V& q
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