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, C6 [3 J s/ u3 y5 k
〖课程介绍〗 h) r( ^$ k$ b" W* |0 R4 D0 [/ 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6 Z" e0 E0 M2 U- q$ Y
# @! W8 C, A" W: ^& Z$ [
〖课程目录〗7 d, ^" e1 y3 a; S
1-1课程概述与环境配置
* u; J$ N6 J y4 s3 ~5 g3 W2 X1-2深度学习与人工智能概述
! y# ?1 t4 i! B- V1 S( d- H* _; H6 l1-3机器学习常规套路6 }4 ^ R. K. n% u
1-4K近邻与交叉验证, S- m+ u- A! W1 y% [$ Q
1-5得分函数
7 _+ a8 Z* S$ I1-6损失函数 L) u: L+ k5 `2 v$ L: A* m
1-7softmax分类器
! T9 C+ }$ r# B* n7 r! u( D1-8课后讨论与答疑
& D; ^" y0 u9 r/ b2 h Y2-1梯度下降原理-
7 R) U* h8 x. A7 q) g2-2学习率的作用-
: X! g6 G& s/ m( g% y) T2-3反向传播-
8 r6 z: g$ Z1 Y7 X/ U' w7 D" P) C2-4神经网络基础架构-' g% g9 R+ b3 I" _
2-5神经网络实例演示-2 C% v9 I, K- h3 f$ ]! Y' O
2-6正则化与激活函数
6 s2 N6 I' W: t2 |% M' Q) ]2-7drop-out
2 F* W3 X: u- L, L2-8课后讨论
' X0 z. L# _7 G+ r6 M3-1tensorflow安装% B" j! [: r" p, i
3-2tensorflow基本套路
% @# j' u" R) l: G2 I4 \7 k3 `8 C3-3tensorflow常用操作
5 a4 q* a$ I6 `0 t7 g7 P& c3-4tensorflow实现线性回归
2 N2 K* p( F, r9 I8 J& o3-5tensorflow实现手写字体
% e8 B) L. k& K3-6参数初始化: F7 ^, ~: }, W7 X
3-7迭代完成训练, D6 Y: U: d' W1 r: I+ t, y
3-8课后讨论
0 v2 `+ D" u$ g/ x, z( g; j/ e4-1卷积体征提取
6 f3 K/ P; b$ x- @- M' F9 E4-2卷积计算流程2 {+ r$ r; R2 f7 ^" `
4-3卷积层计算参数
: ~9 P4 R6 C' ~4 q3 c$ B! g7 l5 H4-4池化层操作
% _5 b6 D! c+ a* Y s* r4-5卷积网络整体架构
7 A0 q4 u! [9 G% R4-6经典网络架构2 p/ L# `0 \7 r0 P# o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 H8 a3 m% f2 `" }8 y5-2使用CNN训练mnist数
4 {5 n7 E0 x2 Q% V% \! |5-3卷积与池化操作
L1 l' P# ^, _) E; l5 B# z) J' O5-4定义卷积网络计算流程3 Q+ a8 h9 i4 T4 O
5-5完成迭代训练
. I- ?) l8 J E+ f5-6验证码识别概述4 X$ {% l& [ J# r& c
5-7验证码识别流程$ h; b, a% K2 O7 Q; x9 f7 N0 W( A! B
6-1自然语言处理与深度学
8 K$ p) `9 T8 l6 u3 S6 V; U6-2语言模型
! j* `+ k# h5 j" V# t1 i6-3神经网络模型
, d- T. R! ?/ d/ X$ B" z6-4CBOW模型 s0 H% u$ s* @9 I9 {
6-5参数更新
. p9 @2 ?+ M& P) k s5 {6-6负采样模型
, J7 L3 c) G9 J+ Z6-7案例：影评情感分类(数据
- u' l. Z r: E, X5 k- x9 l+ o- \. U7-1基于词袋模型训练分类器2 T' q8 D% X8 T9 _
7-2准备word2vec输入数据
" ]& d+ C6 B: y1 K$ ]7-3使用gensim构建word21 P- w7 k8 S0 f5 V, [2 n2 @- v
7-4tfidf原理
! \2 J1 i! H# `& y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' z; K3 Z$ i4 n! m
7-6GAN网络结构定义7 N7 d8 ]+ a, ^3 q+ ~8 r) ]$ o
7-7 Gan迭代生成
! y- {6 o7 w v7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 ~% M: _- Z. }* H, {1 E7-9DCGAN网络细节
, t" _8 K9 r) ~0 |: ? P8 h8-1 RNN网络架构# z2 }' b2 E1 M( S
8-2LSTM网络架构% E5 r3 M. }' u. S) D
8-3案例：使用LSTM进行情0 ?0 O& j I+ p
8-4情感数据集处理% ^( c5 e' F k* Z: @2 w
8-5基于word2vec的LSTM模型
* y: X" r: H/ M! I1 l3 r8-6趣味网络串讲（数据代
6 S( [- }; t& `5 `# |7 X8-7课后讨论版: {' i2 a' M, ~* Y5 z8 u
( q6 f! t! o1 x+ s c
; ~8 G" H. r, R" |1 c% B# w〖下载地址〗8 F1 f, ]% [; Z2 O( E: o
1 O3 w7 U# r9 S/ ], H
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