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( `' I4 y3 V3 s3 x+ Y9 z〖课程介绍〗
( H( D; u7 l2 b% F* y5 H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( C, B& e: H& G7 K. ~0 w m
6 k6 F1 N. c3 L* \, @: F〖课程目录〗0 g, g. z5 n1 y1 m `
1-1课程概述与环境配置' ]# \' L5 h, c1 h9 y8 c5 l
1-2深度学习与人工智能概述" A! C7 j/ G2 q# h$ D$ V
1-3机器学习常规套路/ I7 A! R2 ], Z u, X+ L
1-4K近邻与交叉验证
) p3 N' Z5 H7 m" W6 J- D5 ~1-5得分函数
/ |( ^/ y0 \) X3 o( L) ~+ `1-6损失函数
% s$ J$ ?( S; }7 V3 t5 A5 Y; A5 d7 t1-7softmax分类器+ R+ C% p: r1 y3 G" Y, I
1-8课后讨论与答疑% \2 o5 g( F I) d; x. O- W+ J
2-1梯度下降原理-2 r8 b: Z3 B8 l
2-2学习率的作用-# g5 i) I2 s0 s; }8 o
2-3反向传播-
/ l. ~4 e" M- r4 V* \3 H2-4神经网络基础架构-& K. J/ b0 z8 n3 [: d6 [' d
2-5神经网络实例演示-4 x1 O" B: K4 Y" y
2-6正则化与激活函数 z: ?$ N1 F2 }
2-7drop-out
' K3 h; k9 ?& ^* ~1 t: D2-8课后讨论# M# C# {9 ^* ^# ]
3-1tensorflow安装
' K% ~6 T# E9 X' s* y5 I, |% ?3-2tensorflow基本套路 I; A: E4 g7 X/ C$ I# Y
3-3tensorflow常用操作
' L6 {: f: a$ f" B7 `0 ^3-4tensorflow实现线性回归' C! _: {# k! S1 R! f$ m
3-5tensorflow实现手写字体
1 R6 }3 A# E4 y$ [- t* ]+ o3-6参数初始化
7 W- b# L5 D' [1 ~& h# o3-7迭代完成训练
. T! V/ e- T0 t" x. B3-8课后讨论
; R5 |, } ~9 Y4-1卷积体征提取
' W8 l V V+ ?$ G4 g3 E4 s2 X4-2卷积计算流程! c& y3 J$ k/ q' Q4 I% R" P
4-3卷积层计算参数
C4 H3 ? b$ k1 m8 \# V r# ]8 ]4-4池化层操作
& R6 y0 N) n2 W4 v" A3 b% o4 ?% J4-5卷积网络整体架构
% a+ N6 M; f- d6 c( A" p# a" W' `4-6经典网络架构4 L6 H3 q- o( l. `$ q- @$ P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 F( R9 W5 m/ Q7 B5 k5-2使用CNN训练mnist数4 q9 b. F( w) }6 i; _
5-3卷积与池化操作
; }! t) k7 h* Q: b6 o3 E1 g) h5-4定义卷积网络计算流程
A% i! o" Q; \; w- g( _5-5完成迭代训练
$ O6 P; ?# P1 Y" w3 Z4 g1 I5-6验证码识别概述
8 d7 f; v9 X2 h! ?" A/ G5-7验证码识别流程
9 o3 ~. k" r3 X- n8 ?( H4 Y. m' P6-1自然语言处理与深度学
! H6 H5 ~. X) S% }7 p4 m2 m6-2语言模型
+ x( J! {6 H* c3 h1 n3 U6-3神经网络模型# u9 x( S/ }) {9 z2 T
6-4CBOW模型
~3 g# c; f$ ~3 J8 B* K/ ^3 i6-5参数更新( @+ i/ q f& M- X; ~$ Q
6-6负采样模型! ?1 F k- ]/ r% d
6-7案例：影评情感分类(数据( Q+ H/ O/ M( Q0 m( I, v
7-1基于词袋模型训练分类器
) a: ?. y! ^$ t% G2 X. a3 ?7-2准备word2vec输入数据 h3 Q* A9 m. u( Q+ F1 ~
7-3使用gensim构建word2
) T# o, J' q* [& [ X' s4 J# _9 w7-4tfidf原理
3 N9 G2 T1 v& a; }# ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ `2 V# s' ?0 d% e' K0 n' M8 E% b7-6GAN网络结构定义
) j- C3 U8 }& V! r7-7 Gan迭代生成
' }. u8 E D# M# d# J; T% z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% f) P, N }& k1 a( L7-9DCGAN网络细节- m6 \( d7 R. V% {7 v. p
8-1 RNN网络架构
( J5 G9 ^) _7 b8 v; T! n1 m# C8-2LSTM网络架构$ I$ {' v6 @4 J! H3 u
8-3案例：使用LSTM进行情7 Y$ v. [9 t. g, Z/ z
8-4情感数据集处理
, t7 {1 l" _3 b# X2 I+ h/ K0 |- `8-5基于word2vec的LSTM模型
" Q8 o+ u g. X8-6趣味网络串讲（数据代
9 l% T; F& \, `8-7课后讨论版) r) b# R: G6 K0 G& \, h) V. F
6 h) B' g! s+ [1 ?5 S! T+ E9 `
( |- A2 u0 k7 O4 p# @$ f3 L/ H+ ~〖下载地址〗* X, e& a9 J( ]# Q2 \' _) {
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