$ b! _3 |$ b4 u$ M4 y& v6 T8 N1 K$ x* y0 C) E7 f
〖课程介绍〗' K$ h& e. _# u% p6 `$ ^
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- b# q; T# \4 a
) f1 T3 v- a x& W# j, ?〖课程目录〗8 D# f, h8 s) R- h) c; O" S( X
1-1课程概述与环境配置" t0 K4 \6 W4 b- R
1-2深度学习与人工智能概述* M5 n9 n/ p) m! P
1-3机器学习常规套路 o. c$ E4 h$ v" @/ W* s
1-4K近邻与交叉验证
0 Q& q; P1 q7 w. }. L, p6 u1-5得分函数% @3 j; _4 L3 A' V
1-6损失函数5 w1 X% r8 p E% q0 d
1-7softmax分类器
( F% ?* E* I) Y" z$ S1-8课后讨论与答疑7 u4 s* a& {: v9 a
2-1梯度下降原理-1 V) C ?" f! L
2-2学习率的作用-9 H, H& K, a# W9 r
2-3反向传播-- Z* d _ G( {3 h& m
2-4神经网络基础架构-
$ ~; f3 i0 T% ~/ h% S2-5神经网络实例演示-
: L3 O1 Q# o3 I9 L( ]! S& N2-6正则化与激活函数0 Q2 h/ `0 C/ B5 |$ _8 ~. F( q# t
2-7drop-out
1 r8 h; h7 ]' I5 b& L" X, ^2-8课后讨论
# }3 C% N5 z# H3 I- y; J4 \1 E3-1tensorflow安装
, B8 i, P3 _# O7 @! ~/ n, T& I4 V0 V3-2tensorflow基本套路
# a7 z! X' ~# D4 b3-3tensorflow常用操作
( j$ b9 R+ d9 Y8 Q6 @* N3-4tensorflow实现线性回归
6 R. h; B% [4 U) N N3 q3-5tensorflow实现手写字体, T3 V1 u5 W7 ~' e
3-6参数初始化1 p$ H7 T2 Z* N% I
3-7迭代完成训练
) b6 b- v- e2 \3-8课后讨论( b9 O+ U% [5 o
4-1卷积体征提取+ Z h# Y* V! K0 x6 k8 ~" n9 A0 Y
4-2卷积计算流程
l- M6 D. E' A: l4-3卷积层计算参数
) D' k7 t! i4 P: Q5 J, |4-4池化层操作, Y) ]. k+ {4 o& v
4-5卷积网络整体架构- E5 l+ E- B j% B* c
4-6经典网络架构
- H1 \- F* [/ ~4 {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
m7 k, H9 y3 o- Z- V( O- c5-2使用CNN训练mnist数
. k8 I2 y M9 L9 w6 B1 q) c5-3卷积与池化操作
! M2 e4 d+ {7 r8 ?( _5-4定义卷积网络计算流程
( J! o: h3 r8 P. k5-5完成迭代训练
8 ]4 A+ ~7 ^/ s. {5-6验证码识别概述4 O$ D4 Z- K7 |8 j" I' \
5-7验证码识别流程9 y8 q, W5 M( I& u
6-1自然语言处理与深度学( e4 ^; ^3 \8 |
6-2语言模型! m; F/ V i! H
6-3神经网络模型. C1 }. e5 O3 g" D6 E6 @
6-4CBOW模型9 n1 p. g& }+ Z |9 B8 J4 ]& o# M- k
6-5参数更新- Z& j8 a4 x c) N
6-6负采样模型
/ }6 ]2 \, o+ h7 ~6 K6-7案例：影评情感分类(数据
$ _- O( o! }; g' _8 P7-1基于词袋模型训练分类器
: |# M) I% d9 s! \7-2准备word2vec输入数据7 n5 Y& v- Z3 Q0 G2 Q! }" }0 G! Z
7-3使用gensim构建word2/ w# M; z6 b6 p5 E, r. k
7-4tfidf原理
% ]% ?1 @7 ^7 z7 b8 N' l7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* R3 O- f! O* }/ F k7 x# v* Y) ~+ y
7-6GAN网络结构定义
+ E* W7 J2 {& r j7-7 Gan迭代生成
/ Y& \% ~* i, N- F' j# z% e, I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ y( h9 U9 ~0 K/ q( a" I& x1 r7-9DCGAN网络细节
9 C! v* S. h) z1 |. Q! h8-1 RNN网络架构
6 b4 p# M' ]# @( {$ _( ?( M. d; @* P. D8-2LSTM网络架构
9 j4 T: k9 O* \, F- s8 \8-3案例：使用LSTM进行情
2 D: T( _) ~/ ?* x1 b8-4情感数据集处理! G9 h! f8 p* y5 @2 L2 j
8-5基于word2vec的LSTM模型; u( K8 [5 {; a' c; A
8-6趣味网络串讲（数据代$ r2 N- z8 A# @7 N: n
8-7课后讨论版) X# H* e3 M$ S
" R, @& @- J7 D9 L2 t& r" q/ H/ a
1 S" D( d/ e& Z8 }
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