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# v8 t% C: G+ P( i〖课程介绍〗
; n. ]8 n: J& D+ K) r( ~' a2 D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ F8 n- l! |5 C7 k0 D* t! ?% L/ Y; V+ A' }& \
〖课程目录〗# P( E4 ? r5 W
1-1课程概述与环境配置5 T6 g- M" z- G6 Q
1-2深度学习与人工智能概述# n& ^/ i4 j/ u a; x2 U: O
1-3机器学习常规套路
4 t3 S* d7 I2 |3 q- _) I! Y1-4K近邻与交叉验证
5 s/ D8 a2 I( c$ E% s& c1-5得分函数3 P3 Q& m b1 B* u( i0 V0 J: j
1-6损失函数
, R; c0 }2 X5 T t( h1-7softmax分类器
5 [, ]: O+ H* G# v( C, J5 X% K1-8课后讨论与答疑
4 i' O: P3 M9 a. Y( t0 L2-1梯度下降原理-- ]& e I7 ~* p) T7 b$ y) j" L
2-2学习率的作用-
' z; Z3 b% V$ {% q' b2-3反向传播-
+ x, M4 w& Z3 C2-4神经网络基础架构-, T& W/ E. L/ g( W# _. r
2-5神经网络实例演示-
. ?( H: e1 N4 Y V; D. d" b2-6正则化与激活函数+ ^1 Y! i$ P a5 c' q
2-7drop-out
$ Y w- P! K6 y# a2 K/ j2-8课后讨论3 x: H, K: u: \7 ?# p" ^( L0 ~
3-1tensorflow安装' c4 J+ n) M0 a( J
3-2tensorflow基本套路
7 N* Q3 Z7 n7 e+ Z* Q9 \3-3tensorflow常用操作
, ^; E( b! S+ N6 K3-4tensorflow实现线性回归# M, S' y. V' G) E
3-5tensorflow实现手写字体3 h* ]8 C& q1 X# r# L
3-6参数初始化1 B. B4 `' t7 S: r$ [$ G0 C
3-7迭代完成训练
: m0 {4 l. }4 H5 b" U$ y3-8课后讨论
/ K" I" [2 O4 _, ~8 V4-1卷积体征提取
( Q3 f- ^/ ^0 c3 q1 W. m. Y2 B& a4-2卷积计算流程
2 t( S; U! T$ D# n4-3卷积层计算参数- p' q( ], {* {0 t0 N
4-4池化层操作! C$ s; p, t1 a5 T, c/ D1 j
4-5卷积网络整体架构
* `$ O! `7 j& Q m5 G9 y3 v4-6经典网络架构
' R+ T9 h8 r* j; R$ ]7 O$ X5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 I4 w8 A# s+ f5-2使用CNN训练mnist数
, H3 c5 a, C2 _6 h5-3卷积与池化操作2 |4 H5 {: n6 p1 t: z+ o3 B" H5 @
5-4定义卷积网络计算流程% Y' T! n* _1 \1 ^
5-5完成迭代训练/ R+ [4 l( L# B
5-6验证码识别概述
6 F, ]% _2 s, z6 u1 ?5-7验证码识别流程
( _ e* `' e0 z6-1自然语言处理与深度学
1 h& K1 }7 Q2 o1 x+ q* V) c6-2语言模型. }9 D' a) a: p9 }. d& p/ Z1 O
6-3神经网络模型
/ P+ V9 Z ]( D: c6-4CBOW模型' u: K2 j3 j0 H+ c8 G# e/ a
6-5参数更新9 G# b) ]3 D3 e0 q0 V0 a7 [
6-6负采样模型
6 L! r; B8 D% Z0 T$ \: I! ]( M6-7案例：影评情感分类(数据
4 c O/ g8 X/ J1 ^7-1基于词袋模型训练分类器
* j' D$ p e5 C7-2准备word2vec输入数据/ C1 M0 r5 ~8 o: u+ a
7-3使用gensim构建word2
( `- r/ \: H2 v" k% w# ?7-4tfidf原理
# p& e3 q" } U! y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 r# x- {8 j) M8 h9 b; z- \ O7-6GAN网络结构定义6 K* e7 n* ~2 ]" i" i
7-7 Gan迭代生成/ x+ H6 |' S) n6 J5 j4 K
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ V- P- i% H! `5 z& I
7-9DCGAN网络细节! _5 c' \* D% ]( M2 L& {* Q
8-1 RNN网络架构
7 w. q6 r; @ d# q; C# H0 b/ R, r8-2LSTM网络架构
' u2 b- \3 a9 c6 ~+ l) F. V8-3案例：使用LSTM进行情
/ W0 E" {1 f+ \' ~/ N9 {8-4情感数据集处理3 U) X# b3 v+ S7 M
8-5基于word2vec的LSTM模型
) B# i1 d$ t; _2 J8-6趣味网络串讲（数据代
! L, e" `% z4 ?2 i* `4 ?- l/ Q8-7课后讨论版5 P, H8 F( W. |4 C9 L
2 f( D6 T/ \8 q" Q" _' R3 J9 S
9 t$ ^' _: M) |8 Z. Z' R
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