) V) K$ l2 l# E8 N3 F- ?' l
8 U0 l& z5 H3 y$ f〖课程介绍〗
: w# U3 _7 t9 ^4 c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* n- ~- b W, O2 Y2 i3 @2 r$ J$ n" R: Z) Y4 E9 X
〖课程目录〗
+ Z( H% |5 |+ b; k, }9 q; V1-1课程概述与环境配置
6 L8 ~1 l: p+ r% j1-2深度学习与人工智能概述: {8 N+ R! n! g6 W. H7 N3 i
1-3机器学习常规套路0 E# ^ s2 Q1 B% f
1-4K近邻与交叉验证, c6 N' w" @1 d7 z6 e; T5 C
1-5得分函数
2 c7 _: k6 v/ h5 ^' n9 k+ \1-6损失函数& V2 y, D. |6 U7 O2 _
1-7softmax分类器
8 f2 Q/ |0 U8 W( {& H1-8课后讨论与答疑' @& j: V& ^! n7 J
2-1梯度下降原理-! I# v1 y7 v E9 f# C0 z! V1 {
2-2学习率的作用-
4 @( s" s2 p+ B @' \( W2-3反向传播-1 W( c' r/ X3 k% z- W5 h5 x( h
2-4神经网络基础架构-, b4 O3 r; W- z1 r' {' H
2-5神经网络实例演示-
1 ^: T {8 o6 B3 l/ X6 b6 S2-6正则化与激活函数
2 n/ ]! m) G: ]% \8 G! C5 V( X2-7drop-out
2 d' p* V: \0 Z7 d% `+ g2-8课后讨论
0 g: R7 C D+ n# p/ _3-1tensorflow安装
; _# k5 L# Z- n1 o3-2tensorflow基本套路* i5 i3 ?- p% J- K7 M% j" Y/ N1 H
3-3tensorflow常用操作" H! j8 F% m+ F& q1 e! o8 W, ^9 a
3-4tensorflow实现线性回归
4 P; M" z" [+ n# w+ Y7 M9 s4 n8 ?3-5tensorflow实现手写字体
8 A; v# `& r# q9 z! N3-6参数初始化* H# }& d& ~9 D9 c, C
3-7迭代完成训练
, h% d( B5 ~$ I' V# R, G4 t @& P3-8课后讨论' m5 y4 x; n' S- M8 I5 J$ V& k
4-1卷积体征提取
0 e' p( Z* |' _( q: Z" `" k0 T" ^4-2卷积计算流程
% x# g. r0 |& x" ~4-3卷积层计算参数
6 W Y6 O4 V; I6 w6 m! W4-4池化层操作
5 |7 k- v% W, m; y2 Y. M8 L4-5卷积网络整体架构
: U! f9 ]$ W& j, O1 Z4-6经典网络架构" y1 t6 o& |) B7 J! p1 |; C
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% `$ ~+ @: D6 h% S8 J5-2使用CNN训练mnist数
; p: I/ Y+ \( K- ]5-3卷积与池化操作) R3 x) ? z( ]0 ]5 `- M( x
5-4定义卷积网络计算流程
. r& w* a2 L) O9 y/ @5-5完成迭代训练; ?$ c# ^; A* z% N/ ]& k7 f
5-6验证码识别概述! Q# j% `: s& W* w6 l8 {' Q
5-7验证码识别流程3 B& p% |6 d" r" {- K/ _2 o
6-1自然语言处理与深度学7 k7 A5 T1 ^: d" c4 c& I9 F
6-2语言模型& J$ G' R8 Z. W; j9 G; f
6-3神经网络模型8 J: `- I; l' L7 K7 S$ y5 a
6-4CBOW模型- B5 e3 e. f# T7 w. N
6-5参数更新% }' A0 H1 c% E% o2 l m
6-6负采样模型# Y: a" D8 z8 p* u* v
6-7案例：影评情感分类(数据9 P3 d) x. U8 S1 e7 z
7-1基于词袋模型训练分类器
: T9 X. r7 W3 z7-2准备word2vec输入数据
+ e% i! _5 J2 ^( Q; \* F7-3使用gensim构建word29 ^4 E, C: `8 @& X
7-4tfidf原理( ] Q. f/ q: V$ X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" B' S7 z, Q7 y+ _
7-6GAN网络结构定义
. l A- L2 O# j. H: g7-7 Gan迭代生成
* W3 e' ~% t* r0 ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- S: Y `; n, Q% w9 ?7 w, g$ y7-9DCGAN网络细节# S4 h$ }6 y7 t& J5 @6 u
8-1 RNN网络架构- @& g5 G) f& O# L; s
8-2LSTM网络架构
! [4 ~ a P {2 X5 o8-3案例：使用LSTM进行情
. j4 K) a* P5 I1 j0 s8-4情感数据集处理- Z+ z2 ^5 D3 O6 u; o
8-5基于word2vec的LSTM模型1 H1 z5 V6 ]2 y$ N% [3 C
8-6趣味网络串讲（数据代
X' z* |4 \9 [) f. O8-7课后讨论版
: X+ N8 H, R+ G4 Y
6 Z" C* Z B) Q3 B
6 V/ X. d. r1 y5 Z+ F〖下载地址〗* d; Q( |7 L; q3 G4 F A* n5 K
. Q, E0 ~' N4 s) E: R7 L, v
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