2 W$ p) A+ v8 U# y6 ?4 I& c
( Y' N: F9 J/ Y; j1 E〖课程介绍〗
' _3 g( J. k: g# S8 J1 m此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& H$ r6 z/ V9 n, t( y& X9 ]) n/ N. [% ]/ y
〖课程目录〗! ~( p0 @$ D7 [% y7 _6 q$ H
1-1课程概述与环境配置5 `, ?" s- U" I# C9 N+ m. ^) @
1-2深度学习与人工智能概述
2 @. S+ q' A- E3 N+ A1-3机器学习常规套路9 ~9 T! N5 _) R# O3 E( [8 z$ c) w4 V
1-4K近邻与交叉验证
# f. r e4 e* V$ ?. o% I" q1-5得分函数/ t9 w5 \& Z5 T* h$ [6 {
1-6损失函数% a" W9 q4 G% U6 R% v% F
1-7softmax分类器
( [8 H2 C3 ?+ [1-8课后讨论与答疑' w) T. f0 i$ s' r6 M" g$ E4 n+ V
2-1梯度下降原理-2 X9 n3 m0 Y s6 @. J
2-2学习率的作用-
( p/ X) L6 W/ M2 K- p2-3反向传播-' N" p- S8 I6 q% B) y
2-4神经网络基础架构-- t' j1 P1 o, w5 s. ^- `
2-5神经网络实例演示-
! e/ f+ L; ? z: s2-6正则化与激活函数3 j4 h# d! X3 X0 L! H9 ?7 ~
2-7drop-out3 f d N! A* b5 I) j5 M. }3 I
2-8课后讨论( `% x+ ~) _; @3 \- e
3-1tensorflow安装
% y" H9 Z2 D% R# i( p3-2tensorflow基本套路
8 O. f. d$ B8 Y- @! C/ s3-3tensorflow常用操作
0 i2 H8 i3 H6 S. T. a: _3-4tensorflow实现线性回归2 I! Y S. A& u: |% D. z
3-5tensorflow实现手写字体
8 I; }/ u# l0 g2 | e# U3-6参数初始化
6 n- X4 H; R( I0 X( P3-7迭代完成训练5 v1 ^, n+ F! K+ q2 @# q9 w
3-8课后讨论
{, c- u/ z( b- g, ~4-1卷积体征提取
, N4 }& u* d. ?8 [) P' D& Q' s4-2卷积计算流程9 f0 r8 U9 K( F% {, d: W
4-3卷积层计算参数
2 b5 n4 }$ [4 o4-4池化层操作
& p$ n% g2 w, r/ N4-5卷积网络整体架构$ o5 L9 A+ {4 o/ ?8 w
4-6经典网络架构
1 Z' H8 c4 Q" y3 d$ |8 l5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! K0 d: I+ d- V! q+ w
5-2使用CNN训练mnist数
8 V5 U5 v% z( n. v3 _: C; r* T5-3卷积与池化操作+ g7 S3 F/ m9 ]% x$ P
5-4定义卷积网络计算流程# c6 Y# T- T/ {. r7 }3 t" i; _2 A! t
5-5完成迭代训练
" w4 R1 B4 b- b5-6验证码识别概述
& J$ F1 y4 R6 ]: Z# M( G& p, C( F5-7验证码识别流程+ W( F. Q6 n% b) x* j4 P
6-1自然语言处理与深度学
" x$ Y6 W* _3 b. s$ ~' v I n+ ]6-2语言模型5 r, ]: v8 h* a3 _; |) c
6-3神经网络模型
; P3 I) z2 u, X1 T) b6-4CBOW模型& _! x7 R1 `& T3 O1 \0 N4 w
6-5参数更新
: m. X+ o5 ]% ~6-6负采样模型# S" @, i5 U# \# K& k3 Y
6-7案例：影评情感分类(数据, ?" c9 o/ {* o8 Y8 j; I7 n. l) b
7-1基于词袋模型训练分类器
& S6 i. _+ |" \, e7 T7-2准备word2vec输入数据
: t& s& I' r2 [7-3使用gensim构建word2
- d( z( k% W" M; s% h7-4tfidf原理
* d7 Z. `! B% B! G- z+ {6 u7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" p6 j8 g8 R( t) d \9 C; @7 ?
7-6GAN网络结构定义
6 H% s( f' i5 O" q; v# t6 H) K7-7 Gan迭代生成
+ a% U$ t+ m' ?% ~; H7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 y8 R3 H) C& E# z9 H9 o7-9DCGAN网络细节* L2 L+ ^5 m- V6 m' b G
8-1 RNN网络架构0 l& y5 l" M# R. B
8-2LSTM网络架构
7 r& R4 I. w9 I2 ]6 }8-3案例：使用LSTM进行情
6 \- S$ R* ~4 b8-4情感数据集处理
, i2 H* U7 [; I" z: a8-5基于word2vec的LSTM模型$ ]3 D, v- s# a% {. D. ?: y7 W
8-6趣味网络串讲（数据代 S, Y/ j% s6 l
8-7课后讨论版
* d5 {' R! I9 S7 E- X2 ]9 b: I; G, U ^ ]
( ] `; C6 R! w" v5 b( N& P〖下载地址〗' X2 ], W- c a0 L
- x8 E, S5 P6 n* q$ b- L4 T
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