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, L$ p- `" @4 o! ?- l3 C7 \& e〖课程介绍〗
; M0 S) b% E5 |; J( 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
$ ]* T; F% Y4 T& L4 N: @$ p; `: n1 `4 }. I9 d( [/ ~0 J
〖课程目录〗
4 y0 S' p9 t- R% I. E4 z* N( {0 M# P1-1课程概述与环境配置6 O( z7 V- h& }1 t) @# ]
1-2深度学习与人工智能概述) x) j( \) A5 K p' g
1-3机器学习常规套路
: I: ~: r+ [. q9 W8 R1-4K近邻与交叉验证8 l" x0 {/ g2 y3 x
1-5得分函数
* V- ^5 c/ W' U. r3 j `: f1-6损失函数
* I. p5 g8 s1 ~ m1-7softmax分类器
; N/ @" f* E- ?! r- w+ z1-8课后讨论与答疑
; L* y w: r1 L( X' V. C2-1梯度下降原理-
# C: t- O4 p) @2-2学习率的作用-; m1 t0 F$ ~" X- i
2-3反向传播-
9 t0 N0 ~( o& R j# ]7 d4 _0 K2-4神经网络基础架构-& h8 J, e6 R3 \5 S# p
2-5神经网络实例演示-
3 w; P. J3 b! l- B' B Q7 c+ M2-6正则化与激活函数, g+ J6 a5 R' l
2-7drop-out( d0 ?) S) {6 t" B3 J7 L5 t
2-8课后讨论
! d; ]% S6 y8 H" [7 Y& V2 z' x3-1tensorflow安装* V6 S1 U; y! ^, a
3-2tensorflow基本套路
, i: {, d, j3 I0 v+ W, }8 a" D3-3tensorflow常用操作
( h( ]: z$ O+ C/ Y3-4tensorflow实现线性回归6 D% N4 j8 `7 \, c. B/ z
3-5tensorflow实现手写字体
! \' |# R7 U( A8 b. ?5 |0 v3-6参数初始化) Q; N) g7 ], O- _
3-7迭代完成训练
! O- f. e( R0 D2 c7 X3-8课后讨论, @# ^2 V2 z' g' N5 {2 p R
4-1卷积体征提取( L: J" s6 W( u
4-2卷积计算流程
& q9 X2 |1 s5 \4-3卷积层计算参数
; H, m4 M" V2 ^% b) i1 h+ g. [4-4池化层操作 K7 v' ^6 Y/ c3 b
4-5卷积网络整体架构
4 ^% I* G, v- t: P6 m4-6经典网络架构" l8 H. r. o) x$ e
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, k1 x! h3 K, x; b/ ]
5-2使用CNN训练mnist数
7 a, G7 i2 k9 ?) F& O, P! N" h; h1 f5-3卷积与池化操作
9 t- e% _! j n) A: d7 u2 g- x5-4定义卷积网络计算流程, E% `( U- a3 z8 F, u, f) u
5-5完成迭代训练4 d$ k' R; Q, W' I7 |1 ^ {8 k
5-6验证码识别概述9 l( h/ |4 v t% O7 c
5-7验证码识别流程
2 Z3 @1 T! c( ~) g% d5 F6-1自然语言处理与深度学6 v0 ^# E6 l7 [1 g" X a ~8 a; {
6-2语言模型
7 V x) Z' f+ f$ A) j6-3神经网络模型
2 v! `4 K7 A4 b. n% w6-4CBOW模型
2 P5 C, f- ]; _" u& V6-5参数更新
& L( \1 I: J4 g1 u2 M8 v) W* k6-6负采样模型
' s! x( t, |4 |& }6-7案例：影评情感分类(数据! Z- K0 g' l/ b# u8 a+ F0 [# c
7-1基于词袋模型训练分类器8 v% f, T+ J) y" {
7-2准备word2vec输入数据
7 h6 r) H8 P* q1 X/ C7-3使用gensim构建word27 c% x# U0 S& i
7-4tfidf原理( e% g; Z: W* \8 y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# E$ j3 c$ G) w* X' U: O$ P7-6GAN网络结构定义" t! R B; I( `% w; q5 p, i
7-7 Gan迭代生成* S+ u) L# n, x% m6 D* }
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 E) O, ]% ?$ y% k$ m
7-9DCGAN网络细节$ h1 G7 J7 H w" ?% D" U1 b
8-1 RNN网络架构$ e) k% z4 B1 S+ {7 Y( O9 r
8-2LSTM网络架构9 N7 ^7 K: E! D2 L# C
8-3案例：使用LSTM进行情4 l, ~$ v" N! H5 U% B5 B! s: P
8-4情感数据集处理) b- V! L: a. W9 Q% U5 T
8-5基于word2vec的LSTM模型 J9 \) ~2 ]; X2 \
8-6趣味网络串讲（数据代
" i' r' {# W" H% r: U8-7课后讨论版
( R; C0 V7 l1 V1 v
; q/ i4 L$ |, \* ?, }2 K' g
- E: U+ ~, G& V8 A9 [$ \〖下载地址〗7 |$ g& |; R6 \
% r; a b( K) z! f6 y6 c$ g
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