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1 v8 c" H5 C2 M6 Y0 E: p9 J〖课程介绍〗 V8 \# a" z5 l( k) n: s- [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" Q6 \4 \3 r2 d7 U" a9 q( H
0 D) D. E9 s- Y〖课程目录〗
; V5 f' h% J1 T0 U, Y' `* J1-1课程概述与环境配置
9 q) K4 `/ J( [3 v1-2深度学习与人工智能概述
+ K4 d7 I4 O5 P6 G8 o7 d; ]* S& w1-3机器学习常规套路& r6 @8 d: n( _5 E d
1-4K近邻与交叉验证& L* t4 y; g0 b7 e5 |
1-5得分函数) k4 o; ]5 }( M. I" T; X
1-6损失函数
; k5 T3 S6 W7 P+ g) t1-7softmax分类器
( R- G: ^4 @- j1 ]1-8课后讨论与答疑
3 m$ a( s6 A0 d8 r3 w" n1 K+ f2-1梯度下降原理-, l% S/ H1 u# Y$ B( ^9 R: [
2-2学习率的作用-: S2 e0 ~4 b! Y6 n7 h/ x! i
2-3反向传播-
, H9 Z" i0 t: A2-4神经网络基础架构-/ H3 d( Y1 D V% I0 P
2-5神经网络实例演示-
$ y4 u: v c; `5 l5 D: S2-6正则化与激活函数
5 }% T% r+ r; x2-7drop-out
2 x) ` Q) ]# O/ ^: }0 n4 k. r2-8课后讨论
, c: S( p! e+ K" c- Q& p# m* a3-1tensorflow安装
- [6 I* {( F* ]! k# m3-2tensorflow基本套路- j2 q8 g3 X1 T# Z" W. l
3-3tensorflow常用操作" X0 J# g L+ V# C: Y
3-4tensorflow实现线性回归
) n) G+ {! b: C( f3 Q0 W" p5 s8 ^+ c3-5tensorflow实现手写字体 k; b! `! |% c; l6 b5 _* J2 I
3-6参数初始化1 z0 Z8 H" C* ?3 h( H5 b$ z) I
3-7迭代完成训练
( k* @, u1 u, P( V' ~3-8课后讨论7 _* K- j9 n# d
4-1卷积体征提取3 f; ], t4 a3 D3 i7 s
4-2卷积计算流程1 W3 R& U1 @& ]6 r
4-3卷积层计算参数( X2 e2 w* l2 G6 S
4-4池化层操作9 ?! y6 w8 A3 z, ~8 m1 v- s
4-5卷积网络整体架构
% N2 a; ~2 f1 v4-6经典网络架构9 c6 k: t3 J7 t% ?5 J
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( b2 F; j0 ~6 g0 C7 E
5-2使用CNN训练mnist数5 v d5 `- B: u
5-3卷积与池化操作
$ {# w5 V5 ]; J8 s; W7 d" Z5-4定义卷积网络计算流程
. y$ ? L+ D0 F. q5-5完成迭代训练% U) M/ P/ v% h$ o
5-6验证码识别概述
" t9 \$ s; Y5 x9 X5-7验证码识别流程5 `3 l( g7 F1 n! D7 p% |% L3 w" Q9 L
6-1自然语言处理与深度学1 A/ E& ^; G2 [, G( t
6-2语言模型
+ ]) {6 F6 I0 S. l7 w( g6-3神经网络模型0 h) O9 z$ O0 z" \1 z/ J
6-4CBOW模型
' W$ a- I( O# Y/ n; K/ B4 X6-5参数更新
* i% M( @4 N' b- h8 u/ ]# M6-6负采样模型9 a9 S# I! @: S+ B% U
6-7案例：影评情感分类(数据
+ n8 w; I1 E/ r7 c) r7-1基于词袋模型训练分类器
; A" D7 h7 \5 J8 h0 b& e- `7-2准备word2vec输入数据
3 @$ {( k3 f8 j# r: k6 x7-3使用gensim构建word2$ X" x- `- E. U" ?
7-4tfidf原理* @. i. z8 S$ d1 {5 l/ P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 ]# c& C) l6 X, n( l7-6GAN网络结构定义& }" X2 @/ V% ]/ ^
7-7 Gan迭代生成( E$ U4 {0 r a4 Z2 Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 v! F- v) w/ p$ m3 M+ k7-9DCGAN网络细节# n+ x1 ~/ S: R, |6 c1 h
8-1 RNN网络架构1 j& a4 J i0 C3 J! g
8-2LSTM网络架构
" j6 D6 U& U8 U) X. \( T8-3案例：使用LSTM进行情- l6 r F5 B3 ^7 a+ [
8-4情感数据集处理* x- z6 p( B! S& j: e, q
8-5基于word2vec的LSTM模型. @8 v/ i( G& E7 v
8-6趣味网络串讲（数据代$ S+ S; V0 K$ V! i7 D* N! u
8-7课后讨论版2 h; |, Q/ x3 ]2 K
# Q; k6 x2 d2 F% R7 H
$ M5 U4 g- Z, T6 a3 S7 A( H3 V$ f
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