" M* e; E3 Y; P: G Y1 u' W' [; G* t9 O1 d
〖课程介绍〗. a# _: Z- C6 ]6 Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% |/ q" X9 f/ ^# C0 e* Z- b1 J( F) y" B# C3 j
〖课程目录〗2 ~* @) q O) b+ L, D. b# ]
1-1课程概述与环境配置" D3 i; z: @; b: H2 @9 o* }
1-2深度学习与人工智能概述
8 Y2 }% G/ ?4 S0 L' E2 O- q/ n1-3机器学习常规套路
- {. P) E) L* e: G7 Q0 O3 k0 ~, a1-4K近邻与交叉验证
/ \5 P1 s( ? Q: w( h/ C8 g# s/ k1-5得分函数' H2 F/ B. P# e! p8 ~
1-6损失函数
- a+ {5 {. s3 Q1-7softmax分类器
0 T5 j+ M5 Q6 b& i0 N5 M: d1-8课后讨论与答疑
2 ^" v3 f9 T8 }. w5 z% Z# M2-1梯度下降原理-. d1 f1 a, r2 J; U: C/ \+ B9 [( H$ L4 ~# }1 E
2-2学习率的作用-% o/ X- i' n" z5 A4 G
2-3反向传播-
& v1 \8 w3 w, a* k) W2-4神经网络基础架构-8 [9 p; V' X9 [- C6 @& b: O
2-5神经网络实例演示-3 P- f& E; T! H1 r5 M
2-6正则化与激活函数
) f- c% T y! E0 N2-7drop-out9 @4 r$ E/ I4 `( q2 X3 ]
2-8课后讨论" A& D7 b$ a; g O" M
3-1tensorflow安装
8 I" o9 d' `+ Y& W3-2tensorflow基本套路2 k3 V6 }& p) A9 X: I
3-3tensorflow常用操作
8 E3 A* ~4 R; |9 f; r8 }3 L5 Z# G3-4tensorflow实现线性回归) T/ L! Z6 [+ d8 J8 {9 J
3-5tensorflow实现手写字体
1 L% Q( n9 G- u3-6参数初始化, I* l* i0 \8 _6 V; P
3-7迭代完成训练% M* x6 g. \& v8 Y" y
3-8课后讨论7 ^# t9 g# Z" `
4-1卷积体征提取8 u6 M; O' [, h" x/ }0 }
4-2卷积计算流程& @" {/ C+ ?) m: R/ l: J
4-3卷积层计算参数
7 O: I& T/ N2 D% _- V! L2 m4-4池化层操作
7 H# I8 D! _# C$ D+ i4-5卷积网络整体架构
0 n' x# f3 R1 t! v& P4-6经典网络架构
3 \# ~- h( ^$ m$ ~( c2 w7 Z" v W# T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! \ C' X" d$ {5-2使用CNN训练mnist数
' }8 Y0 w; ~' S( g5-3卷积与池化操作
# V+ t8 Z; R7 a( _4 y5-4定义卷积网络计算流程. T: k& Z8 f4 Y9 j# }
5-5完成迭代训练' J# c; K6 v: U/ Y
5-6验证码识别概述
/ U3 E& t, e5 I3 a9 g5-7验证码识别流程4 Y4 ~. f" A3 q" l2 r; F
6-1自然语言处理与深度学
% g2 T& I( E2 w7 ^2 t6-2语言模型
% c W5 K" |0 d: F4 {2 K( O5 \4 k6-3神经网络模型
s4 Q8 l% n7 f: A3 F U" d/ `6-4CBOW模型+ ^3 r1 s/ V' s' q/ _1 N% Q
6-5参数更新
. K) o. I. L6 {) G5 Q0 {& @0 a, R# h" o& X6-6负采样模型5 Y* X6 B/ \9 v( i
6-7案例：影评情感分类(数据4 ^3 L) b5 S, `* t- n
7-1基于词袋模型训练分类器/ w+ A$ m( I- I) r' r
7-2准备word2vec输入数据
1 V! g& ~0 j6 R7-3使用gensim构建word2
5 u* N5 R! k8 Q; Y' k7-4tfidf原理+ k9 h. A, ^- {' `8 N3 D7 X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' l! ^+ Z/ ^3 r5 g t1 R% B
7-6GAN网络结构定义
) I8 m/ f$ ~# a7-7 Gan迭代生成# |0 l) B7 i {% D( P( v
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 P& z2 b) \: f7 m5 i
7-9DCGAN网络细节
( R# W- Q' c w4 d+ C8-1 RNN网络架构
. j$ [5 n, H N) O6 X1 [9 W8-2LSTM网络架构
6 D" b* D) O: g1 f( ~8-3案例：使用LSTM进行情 e$ {" L0 a9 o) d" T: S! A8 t
8-4情感数据集处理
$ X O: o3 P' p$ F8-5基于word2vec的LSTM模型7 q& y) I/ g/ F) P/ m3 j
8-6趣味网络串讲（数据代
' ^, i" B2 T" c) x9 s9 O8-7课后讨论版6 o5 {% l" V; q6 K
4 \0 o9 {8 I+ g! H
: b* S3 W \ n5 P
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