2 z+ a! x9 F/ I- m2 T) N# W+ v
1 J0 g" F. T4 i, g8 B1 V2 q5 P, M〖课程介绍〗) Q6 c6 K9 J$ Q9 a, o* `
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ z* I4 _+ V4 k/ w) Y4 U6 _" C
9 K9 Z4 d* L% \- p6 k〖课程目录〗
5 g' F: {( `- g8 O1-1课程概述与环境配置) h* O! e Q5 p- s
1-2深度学习与人工智能概述
; ?% A$ S7 j7 X* v, R: ?4 O. J1-3机器学习常规套路
9 l& k& C4 w1 t1 u( M: l% C1-4K近邻与交叉验证3 d( H# b. u0 D7 a) b
1-5得分函数9 F9 ~' @5 p5 u3 H% T- D+ H/ I
1-6损失函数% R; R. y5 ?$ Z/ x
1-7softmax分类器
+ b% E- n8 W' q; d1-8课后讨论与答疑: a" x% ~ P. W5 D z
2-1梯度下降原理-
. V) q! z% \* \- b' i2-2学习率的作用-* H7 y- z! O/ c( ~2 w: P: K7 D) k
2-3反向传播-
0 i% P' Y1 O3 [* Z2-4神经网络基础架构-
0 k. Y, R+ f. i( V. U W3 n2-5神经网络实例演示-
" j+ j. [- u& [9 j% Y- C2 t2-6正则化与激活函数# I0 F* Y4 }2 W' _ @" P
2-7drop-out
# l1 ]2 T0 e4 K1 v2 _6 }1 q( P. f' x# p2-8课后讨论
, u4 s) U, T+ H- A8 K" ~4 F3-1tensorflow安装; s9 E" b( o7 I% y4 c. d6 f6 m
3-2tensorflow基本套路
+ S7 R* s. @: ]0 @3 @( W$ r3 n3-3tensorflow常用操作/ d% P* \) E# ?9 c& m
3-4tensorflow实现线性回归
7 ~* ?9 n' E5 P3-5tensorflow实现手写字体# ]) i9 q" [* n' h3 a/ c6 R
3-6参数初始化. b& |- r7 z6 b, S* T. F
3-7迭代完成训练
; \3 r3 B2 z6 ^# x0 c3-8课后讨论 [, Q; h" G" Z' N% V
4-1卷积体征提取) e% M6 b! w5 H$ }
4-2卷积计算流程# ~4 |/ U2 T! D- \" @. j% v \1 {
4-3卷积层计算参数8 W' h% W1 n) ~6 X% P; O) I
4-4池化层操作5 }& r; ~) G( b
4-5卷积网络整体架构8 G* r b" D" {7 d. a! W3 F
4-6经典网络架构* e9 o3 s4 ], r k8 O5 W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ t3 o+ I, {% l b& L( E y8 h, Y+ ]5-2使用CNN训练mnist数
* v; ^: J0 @$ E- p) ]5-3卷积与池化操作# d! x+ ^; }6 t( _
5-4定义卷积网络计算流程
5 @) m! x0 d7 v- O1 t5 ~/ X* `5-5完成迭代训练
/ J9 @& A( |1 @" g+ g4 l5-6验证码识别概述) o0 G8 ]# }6 j8 F; y2 g7 s
5-7验证码识别流程
' K6 f) X6 F7 v. @: a6-1自然语言处理与深度学
- ^9 u0 F3 P5 C; X6-2语言模型# J) p5 g8 V7 Q' d) T4 \ v' d
6-3神经网络模型
5 ]0 {( T! Q3 q9 z1 T# O1 l9 n6-4CBOW模型8 d! W6 V7 o. m* \: F, [& g
6-5参数更新
) P6 x+ C0 O, }% a3 e* w+ s6-6负采样模型6 W/ O) ?8 k9 s5 H6 I
6-7案例：影评情感分类(数据/ O. O% P. D: P# b+ b
7-1基于词袋模型训练分类器
# g% J3 @9 {' J: P- u! i7-2准备word2vec输入数据& j1 X8 n* h0 M) ^& P* T' g
7-3使用gensim构建word2
" E0 x4 f7 ^. d7-4tfidf原理
6 {; H. x: n8 @$ N7 z( t! h# _$ B7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* q0 b+ R7 j4 A0 }" r, R' n7-6GAN网络结构定义0 c" d' e$ V. ~3 @6 S: o
7-7 Gan迭代生成$ X3 @9 [3 h6 k# k" D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! T1 l+ {+ D, h# y
7-9DCGAN网络细节
0 }# y# e2 C/ l7 b4 S6 O8-1 RNN网络架构1 _9 K9 v0 G' }6 E. f
8-2LSTM网络架构/ ^& s/ a/ k# s6 L5 F7 c
8-3案例：使用LSTM进行情6 S: D+ \/ M4 e* u! `+ D
8-4情感数据集处理3 y( W" y. G/ u& X
8-5基于word2vec的LSTM模型. l/ b5 D3 m2 c k3 v
8-6趣味网络串讲（数据代- x* r: K! `* R
8-7课后讨论版. O, Q0 `- z* \! {- Z! b% Y
- b4 l# P: ]$ M9 s, Q) r( K# [
- C# f! \5 A5 ]) G6 m3 Q) @
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