2 D [ L/ D' {7 B
1 y. }* R- _3 m; U$ n( O〖课程介绍〗
; l% N c& b) R此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 r% v1 S/ o9 N& `& ^, \
: f6 Y6 z, T2 k' v$ W3 F$ x: B〖课程目录〗9 V: O K6 p! S1 t
1-1课程概述与环境配置
! A+ @: @, f! ], A# z: H/ n1-2深度学习与人工智能概述9 A7 ?! u$ \% ~( T9 X
1-3机器学习常规套路
+ r0 k3 K% P" R- p* A/ E4 x1-4K近邻与交叉验证
: l4 h3 W) Y* ~) w& ~+ Z! r) \1-5得分函数
7 Q6 a( I9 J4 g5 x$ @! \# h3 }) L1-6损失函数) h, H) s% W! W& j9 y) M0 i+ l
1-7softmax分类器
" O# l' c) k5 x0 D5 _1-8课后讨论与答疑
0 a0 q( t, ?0 ~9 m2-1梯度下降原理-
+ v; ?' _ ~) v5 K- Z2-2学习率的作用-
T2 a3 u& J$ a0 p4 @( ~2-3反向传播-
0 h) E) h8 e$ w2-4神经网络基础架构-
! J& Q5 T& ?) p. {/ L. O6 i2-5神经网络实例演示-4 d! F7 r l. C# O$ {
2-6正则化与激活函数; [' @7 G2 A. n( R; _: W0 A+ g
2-7drop-out
. I2 m& i( O1 y9 m+ r2 R% z8 |2-8课后讨论
6 D% q. x8 J% t. x) ^) G4 c3-1tensorflow安装; K6 ^( ?0 g2 ]4 \! W+ v
3-2tensorflow基本套路8 U9 }9 f7 G3 U, k) T/ _
3-3tensorflow常用操作0 t" K# R4 [# z
3-4tensorflow实现线性回归
) s4 j, U; W( U* b/ [3-5tensorflow实现手写字体
$ W( k* j6 @" y5 I ^. q" y( ?3-6参数初始化' \" G. M" ^; O$ \4 Z2 H' @6 |* m
3-7迭代完成训练
7 [# q8 n \0 B/ Y& M8 C3-8课后讨论
6 e' |) F7 a9 L; z4-1卷积体征提取2 O& e& s1 L R6 u7 @
4-2卷积计算流程
) a# \" u6 R# t7 f3 j3 |/ ^4-3卷积层计算参数
/ i- h) F- Q( a4 ^4-4池化层操作
+ j0 P# N ]! g- P5 ?4-5卷积网络整体架构
& j; I8 ?1 F z( q4-6经典网络架构6 | s$ m9 p+ m0 V7 N
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) A6 |( S ~% `' j! n8 P5-2使用CNN训练mnist数
! `, ?+ \2 c7 K& r8 U7 O) r2 l5-3卷积与池化操作
E$ h* o& A! z9 r9 f5-4定义卷积网络计算流程
/ v# `6 H1 E% m* K8 P5-5完成迭代训练
7 y2 R9 J% d; v! k& T- r' d2 M5-6验证码识别概述
* \' v7 R! g6 h; [5 @3 Q& w& x5-7验证码识别流程
6 p+ U5 i2 z* T o6-1自然语言处理与深度学
$ ], {0 Z3 Y+ [5 X3 R) U% R6-2语言模型1 v* |3 F* Y: f6 L" E! L
6-3神经网络模型
+ B+ L3 I4 I) e7 t; C6-4CBOW模型
m- q3 x) D. x+ t4 `6-5参数更新
! o( X' U/ Y2 a" ^6-6负采样模型+ I u) w) z8 M+ ~( X
6-7案例：影评情感分类(数据
7 |" b8 m% b' l5 W' z0 E5 m# c3 |7-1基于词袋模型训练分类器
$ a3 p0 \. g$ w7-2准备word2vec输入数据0 I1 b+ K g5 Y4 k6 F' h
7-3使用gensim构建word26 p0 p/ k) ?0 r, b1 Q* Q
7-4tfidf原理
% y2 R/ P) A9 d$ R! E% C+ t5 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 o9 e* j4 d( D4 @1 C2 t
7-6GAN网络结构定义& d: ^9 a l" r: X" q) i
7-7 Gan迭代生成) g4 C8 m/ H1 J- w# N$ J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; A6 z6 p( l+ Q" h
7-9DCGAN网络细节9 q- a4 w) @; h
8-1 RNN网络架构
: ^4 q8 V: h. @" t8-2LSTM网络架构* D0 `# s9 m4 x% ^9 S" k! i5 o
8-3案例：使用LSTM进行情
! r) p8 l: n- T6 E4 g/ P$ b8-4情感数据集处理
2 {4 ^7 m, X0 W5 V$ y8-5基于word2vec的LSTM模型+ L9 m! |3 ^1 Z5 u8 r& E
8-6趣味网络串讲（数据代
: k" B' P: j% d0 T i8-7课后讨论版
. n6 u/ [& y: n# y( r0 A
+ l% S0 T5 P6 q+ C4 I8 \3 o' W; n) J0 ^) d4 a; U
〖下载地址〗. P2 ?: a& B' x/ @' x' p/ O6 W
. T$ O H1 c) w3 o4 q. k- Y
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