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# [7 h S9 V, ^〖课程介绍〗( \; k7 C% S5 v4 E; }* I
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 H& g _7 L: V" Z; l
& J x7 \, k6 O2 Z7 t) t
〖课程目录〗& g2 X; k9 ?, c) x
1-1课程概述与环境配置7 H$ f' j5 G: o- G+ s( ]
1-2深度学习与人工智能概述' l6 {& g9 @, h; O; b( b
1-3机器学习常规套路, i( C. V: @$ z5 p6 Y" \: q
1-4K近邻与交叉验证 V$ P' R7 O/ s8 F
1-5得分函数9 Z0 K) N. L( S& V" a( D3 b
1-6损失函数
# I2 W: s" f/ t* c" P1-7softmax分类器. M# B# s( c2 d* }+ j
1-8课后讨论与答疑( k0 v! J' V+ M& y9 t
2-1梯度下降原理-8 P* l% w- r6 [0 A0 W
2-2学习率的作用-
( l0 I% `, {8 ~6 F2 ^/ F2-3反向传播-) L* M; s( x4 f) g& } X8 |
2-4神经网络基础架构-, p' [1 y6 H3 o8 Q% u' r, r
2-5神经网络实例演示-, {' @8 q8 G6 }) y
2-6正则化与激活函数
% M. E7 l% h' e7 W D! x2-7drop-out
; j& [0 e6 p6 m- w3 o9 L) Y7 I$ S2-8课后讨论5 h1 }4 ]2 P2 }( M
3-1tensorflow安装
- j6 `) }# w: Z& u3 w1 w7 Q3-2tensorflow基本套路+ I A. d6 P W
3-3tensorflow常用操作
% Z- v. F' x; g) r+ I! f3-4tensorflow实现线性回归1 E: n8 t/ K4 V( M
3-5tensorflow实现手写字体
% `/ } n% e3 x1 |3-6参数初始化/ M2 V+ T' N- B0 a8 c9 }
3-7迭代完成训练2 _( {4 {8 F- m2 p
3-8课后讨论
4 e) c6 V5 c; ~4-1卷积体征提取2 [/ `$ V: y6 @8 q+ }* u3 ?- s
4-2卷积计算流程 | [* L3 K. ?( P
4-3卷积层计算参数
0 U& T6 {1 ^8 D* @+ a4-4池化层操作
^ q7 A) ^8 i; }* }4-5卷积网络整体架构
% E" G* Q9 w5 A4-6经典网络架构' }! G ?" Y% _
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# W% s: D6 z6 k- S: u, n5-2使用CNN训练mnist数
0 J$ D- G. T3 y8 Z- Z* G5-3卷积与池化操作) y! z0 _) C2 q# x5 b3 g
5-4定义卷积网络计算流程
9 A. R* p4 Y; Q" B4 k' y5-5完成迭代训练; Z9 ?9 q! _: l' {6 s
5-6验证码识别概述2 E& P+ G% ^# ^, o5 v5 ], F
5-7验证码识别流程% X- C7 Z' K' z4 ^. w7 T- {
6-1自然语言处理与深度学) }! S/ Y6 a2 M* a
6-2语言模型, m% u' x! K" }, p
6-3神经网络模型
+ N+ P P; U; F4 |" X6-4CBOW模型
5 L' p" F" `' s! T2 ^9 N6 m, A6-5参数更新+ \+ h/ W8 B" P+ S: `0 ?4 V7 p
6-6负采样模型9 ^5 s$ j, k8 b
6-7案例：影评情感分类(数据
9 m- f+ f' m v2 J3 z! F7-1基于词袋模型训练分类器
, L. K' ?9 O7 W% Z8 B' s7-2准备word2vec输入数据 L" s% k) C, j6 d
7-3使用gensim构建word23 X, }& v1 _7 U/ J5 y
7-4tfidf原理
, a! I' Q' z; | Q8 V' V8 n3 ~9 c7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 U5 d8 z. W, h. ?& {& C. f: G7-6GAN网络结构定义
! h0 \. Y. U* ? {7-7 Gan迭代生成' L& e9 l& K) g7 h `) O; U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 v J9 u ?4 m+ |9 b7-9DCGAN网络细节' c Z0 B2 `- ?% L9 Y1 Q
8-1 RNN网络架构/ O7 X2 r7 g6 ]6 f" ]$ [! E8 G
8-2LSTM网络架构
1 L# S2 s7 A8 \" f% a( \: F8-3案例：使用LSTM进行情
; U v( d& V* V M8-4情感数据集处理
( O8 h1 d/ R5 x/ p) ~# p( x j8-5基于word2vec的LSTM模型
# T( J; q# Z$ I }, W2 N8-6趣味网络串讲（数据代" v* A' W8 O! M7 W6 N* {
8-7课后讨论版8 ~$ L P$ ]5 W' X: o) W
/ q+ w" f" f& f3 s* B! J
2 W3 l0 ~& }2 ~8 F+ d〖下载地址〗3 G/ N9 X. c& {) [
+ |$ Q# B: S6 z8 t' ?! f
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