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6 n1 t: N' K$ m4 F. j' N〖课程介绍〗 R$ Q H+ S+ B, t2 K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ P( N& [- A; {& f# X6 B
& L+ y3 O7 f- O! n5 @〖课程目录〗
% o- p" b5 W( r K: {+ a% }1-1课程概述与环境配置
2 U1 d( l( O0 ?9 q1 F9 R4 x. T+ E+ B1-2深度学习与人工智能概述0 I6 G1 m5 E' i; W* K p- \- a
1-3机器学习常规套路% y6 {$ Q5 x3 h
1-4K近邻与交叉验证
7 |4 c9 }' }* }) q! S. ]1-5得分函数
- }2 W6 V. U- ~7 s5 o% @1-6损失函数
% ]! z0 B! r1 a. ^4 V1-7softmax分类器
4 Z& |/ E! b0 |" J) C1-8课后讨论与答疑
. T$ e. n* b9 j/ ?& l2-1梯度下降原理-- b# l. i) a1 N# ~8 L& ]0 m. y
2-2学习率的作用-" V+ I' g2 \, n/ a3 W
2-3反向传播-
7 M( b9 v3 Y- |2-4神经网络基础架构-' X) I: N/ q! i) e f
2-5神经网络实例演示-
7 a4 A9 M' D: [5 Q s9 G# S2-6正则化与激活函数 x1 E5 p1 |9 K- d
2-7drop-out
- s! Q5 E4 Y, `* h6 P/ _0 N2-8课后讨论$ K y; K! v1 W' |' M
3-1tensorflow安装
( N9 m) R) n- @" U3-2tensorflow基本套路
& C# h& T0 \* y, ]' K3-3tensorflow常用操作$ P& I2 b8 V; T
3-4tensorflow实现线性回归2 c" H; }. C) `' ?1 e0 L
3-5tensorflow实现手写字体
- x2 |' U8 L- w. k3-6参数初始化
; {" d! v; J7 _& B4 ^3-7迭代完成训练
* I+ L8 d% U) U' L3-8课后讨论
/ b* p4 u- Z0 ?0 g9 u% m; M4-1卷积体征提取4 Y; U, k: A9 a+ ~) z# M G
4-2卷积计算流程5 H. L; ~7 o6 B0 C5 }5 M) t! B% C
4-3卷积层计算参数
* p+ l. j- T/ o5 c! y* H4-4池化层操作) _3 w+ U$ n1 V, {* g% R: P4 \
4-5卷积网络整体架构 \3 j% z& W; N( G! T( Y
4-6经典网络架构& x2 u1 _. J: A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* h( }5 o* H. q; E& N: s5-2使用CNN训练mnist数1 o& n$ @9 q3 N5 m
5-3卷积与池化操作+ k# R: x1 {4 N3 k- e7 D7 T, s
5-4定义卷积网络计算流程0 u2 R- y$ l8 e$ W- k" r9 X
5-5完成迭代训练2 j' l P. O9 @0 ?
5-6验证码识别概述
3 ~/ H9 {5 |; e4 `# @% \+ `' X5-7验证码识别流程. S. j: D7 N( Q# \3 I+ D; q
6-1自然语言处理与深度学
' i# l! Y0 x- f: S- s) w5 V2 e5 r6-2语言模型0 G7 m( ^4 u* \1 M2 c5 \1 c
6-3神经网络模型0 m: E" o# }4 I+ s0 O
6-4CBOW模型
2 t3 x( z, W: ]; X6-5参数更新( C; d6 P; g9 \4 O
6-6负采样模型( C k& a& H( O# K7 m9 e
6-7案例：影评情感分类(数据- L# i) Z- }7 k5 g# S
7-1基于词袋模型训练分类器 u5 {" Z6 `. n
7-2准备word2vec输入数据0 u" G2 Z+ d1 B. z1 a0 F
7-3使用gensim构建word2
/ l+ y( x1 b* l2 B" w0 ?7-4tfidf原理
. y; D6 | Q- o' x7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 J+ v2 I8 a' F& }2 ?( U3 G1 l
7-6GAN网络结构定义
7 g4 y$ P5 _% B5 d8 ^7-7 Gan迭代生成 \" M- v! X" n
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 O! u) t1 s2 y+ S0 h4 D) F, O7-9DCGAN网络细节
r, _: f( T" B0 n8-1 RNN网络架构
- I1 T1 |" e$ x8-2LSTM网络架构; d( O$ ~, e* d
8-3案例：使用LSTM进行情
7 x1 Z3 p. {/ L# j& c8-4情感数据集处理7 F! t; v7 g1 `+ u) ]8 G- Q
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ a9 t6 T) A" V8-6趣味网络串讲（数据代
* i* e0 O. Y) G/ _8-7课后讨论版4 n' L+ ~; ^( T3 Q& d
6 Z# L1 z7 ^% y2 G, X! W: f; W1 G$ z+ C
' L1 Q, f, ~- r& F" B6 d
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