$ q5 b: n4 ?$ ?* N6 m9 Q& a, k
& i& [' |; G; a& t0 H: S) A/ ~& a〖课程介绍〗
. d5 O$ W- e d1 S- K1 j* D2 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
$ O1 l3 z. I% Z) w, n1 b- t( R
a4 M7 ?9 y5 T, Z8 e/ H〖课程目录〗
( o, W" N- w) g. g, \) }1-1课程概述与环境配置
- W) X' [1 i' ^4 V; | x6 q1 q1-2深度学习与人工智能概述
/ r1 ]. x& Z. V* @1 n4 Z' o1-3机器学习常规套路
" l# C: d% z C, P4 P4 l1-4K近邻与交叉验证
+ F. M/ m& E% e& J0 I1 D1-5得分函数
6 F$ c% Z6 ]4 y1-6损失函数! k0 f7 {* g& F8 q$ ?
1-7softmax分类器7 N# l9 J9 m$ T2 ]
1-8课后讨论与答疑: L! S: m* _% d2 ?; {1 p
2-1梯度下降原理-
$ H! n; t; P; q) w9 r2-2学习率的作用-
7 X. K5 E: {6 G) g% K& W2-3反向传播-# \8 l" a% r2 ?! Y8 V# \7 E9 q K
2-4神经网络基础架构-
! k+ N I& ~6 T7 q+ s2-5神经网络实例演示-' w( w0 D( X+ y) t7 \
2-6正则化与激活函数8 u% w, U; {: [0 _ j- @
2-7drop-out
0 i( o0 W5 Z. m, I# y* R8 h( r/ O- J2-8课后讨论 M* p/ F r% L+ m0 u6 v0 T
3-1tensorflow安装* Y0 W4 d( ~: N! R+ m% y6 d$ K* ^# N
3-2tensorflow基本套路! \7 D* M$ R `* \
3-3tensorflow常用操作
' u+ U+ @7 j: B6 d+ d3-4tensorflow实现线性回归
, v" t2 F2 d$ w3-5tensorflow实现手写字体
1 x/ }! F! K& @3-6参数初始化3 [ K% @# d/ K
3-7迭代完成训练
3 {' `3 S# j1 @3 f& ?3-8课后讨论4 R6 ~( I& j; S
4-1卷积体征提取
/ t8 |0 h% i" I+ j D4-2卷积计算流程
* z6 r7 ?6 @* P+ X% G7 Z4-3卷积层计算参数
; F5 }* c5 I0 I4-4池化层操作" m: ^- v" E( H% o2 X
4-5卷积网络整体架构
# ^7 R3 }' T# q0 k( v6 c4-6经典网络架构
( c7 _, k1 ]# q% f* _- f& X5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. K5 M3 Z8 v3 ?* k" P0 T
5-2使用CNN训练mnist数
2 {0 S: ]% u% w d$ ?3 q5-3卷积与池化操作9 `' M! @; ]3 x# C' d8 I/ P2 A4 L
5-4定义卷积网络计算流程4 J0 {( x U9 x, o G @. D
5-5完成迭代训练
: t9 D2 M6 o3 h6 O8 P b5-6验证码识别概述
4 y3 P5 L* R; b1 e& J8 \' N3 T5-7验证码识别流程
" |2 A. {6 ?7 d) _: r6-1自然语言处理与深度学$ X n' v2 p* Z
6-2语言模型
m' c$ x8 g8 U6-3神经网络模型
3 X J- X+ t5 \) W, ~6 U6-4CBOW模型
$ I' E: u# B3 g% s- k( n# e1 _6-5参数更新0 Q9 a1 d$ M3 L t/ [
6-6负采样模型
; R+ T4 V/ _' p; U9 u+ K$ M# h9 ^6-7案例：影评情感分类(数据
3 o$ j# x! C' Q- O# A0 e7-1基于词袋模型训练分类器
: F2 ]2 i5 p: {" F7-2准备word2vec输入数据
- x+ E% n @! v' a' f' m7-3使用gensim构建word2( s- Z- i7 `# @3 U6 k* F
7-4tfidf原理0 Y0 M' P; g4 p6 [& F( z! `3 {, A' {
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), C% |# H% v y( E9 U9 n1 _
7-6GAN网络结构定义
) K9 [0 a3 U. h1 N- G$ ^+ y6 L7-7 Gan迭代生成
% u Z8 L- e; U3 W7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 K9 Q" A( v9 [& u6 S5 F3 [9 P
7-9DCGAN网络细节
) @3 T! y8 I6 a( Z5 ]) Q2 Q2 |8-1 RNN网络架构
6 G; j. `- j8 r0 m+ A4 ~! I8-2LSTM网络架构
8 B7 g/ ^& K7 @% w0 p/ }' A8-3案例：使用LSTM进行情7 z2 C1 O/ {' |6 F( `7 w
8-4情感数据集处理6 B/ {/ J! X6 V& ^/ s2 s
8-5基于word2vec的LSTM模型+ p; ^# V: }5 N0 h( k$ |7 @
8-6趣味网络串讲（数据代
5 l1 Q( b$ {- m( @! d8-7课后讨论版
# B9 h+ @# V& D2 t) `; b
E$ q# v4 r/ _! p% I) O1 _$ w- `/ ^; T' t
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