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" i3 v* g0 d- F3 s1 b* Y
〖课程介绍〗
8 c" ^7 H9 q! ^ R此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 U- y2 J6 h+ g1 ~& N
\8 {# P* h" A* g( h
〖课程目录〗
. m& o% M, O+ E1 Y6 _1-1课程概述与环境配置: }7 o6 z! [( }6 k" d" i
1-2深度学习与人工智能概述& y) V; K+ F" S) u. A( \# q4 q
1-3机器学习常规套路( H! k/ n! [* P2 L* m, W
1-4K近邻与交叉验证
. Q3 w; \- y6 ^' U1-5得分函数6 E) V9 r) _- ^4 n* @* ]# D
1-6损失函数; I; q3 D( o2 K7 C, U
1-7softmax分类器4 U. F7 Q% G" \$ P( l5 A
1-8课后讨论与答疑5 F: N6 v+ B8 M; J! W
2-1梯度下降原理-
) o2 H) S; W& D. w* Z# }' I: m5 @# |2-2学习率的作用-
8 C% K+ B5 [$ U7 m$ u5 B+ f" U2-3反向传播-+ b5 H; E9 o; f- u8 I. x
2-4神经网络基础架构-
0 y! B9 k* Z6 c" J, L2-5神经网络实例演示-1 c$ e* Y2 j2 F7 `/ s
2-6正则化与激活函数
% _& {0 v# {7 P* }( z' c2-7drop-out
6 N3 G3 ~/ f( z( l6 q, z# y7 L; K0 ]2-8课后讨论. L" W+ L" x/ h+ T% Y
3-1tensorflow安装$ ]8 x& o% e6 {, i$ N* S8 ]
3-2tensorflow基本套路! U) Q' k1 h7 } F. N; G
3-3tensorflow常用操作2 P) T) P+ K9 @, q. Q' ~
3-4tensorflow实现线性回归/ X& N# r3 p3 ^9 i6 i, M& B% T
3-5tensorflow实现手写字体, ]; m- E3 R, D0 W- B
3-6参数初始化$ g7 o. d4 |/ R4 E* s. ^2 M8 C- M
3-7迭代完成训练
$ V+ o' U5 ] l7 [3-8课后讨论
3 n" p8 Q) v1 ~: a4-1卷积体征提取/ m4 B6 g4 u0 [4 R
4-2卷积计算流程
! d0 L, U6 q: F/ e* {& ` a8 S4-3卷积层计算参数
5 \% U, \) U8 w" Q9 {3 J: l4-4池化层操作6 F7 ]$ L6 u2 C) J" I% T
4-5卷积网络整体架构) ]. b: | Q" I! _3 ~
4-6经典网络架构
7 p2 y% ?* W& z% w9 K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 \: c( v. O- ^
5-2使用CNN训练mnist数) E+ V. ^# t8 n) e/ K' F; V
5-3卷积与池化操作9 T4 L# e3 I2 f( h' Q
5-4定义卷积网络计算流程7 K# g6 M0 G" g' j+ }! y
5-5完成迭代训练
/ X" b$ Y( A& V5-6验证码识别概述) |7 b; g% w8 `. T- r6 P! ]6 I
5-7验证码识别流程
4 F: z' L1 s: l! a* u6-1自然语言处理与深度学
5 g5 h0 S6 J1 T& Y$ ?/ I& b0 q6-2语言模型1 _8 ~% q4 P1 E9 w2 z% g% F4 U
6-3神经网络模型6 H+ B% G" @, u, B: f
6-4CBOW模型
$ h! Y9 z2 j) F' t; U9 X9 H/ p6-5参数更新; P( k9 k w. j$ C0 ~
6-6负采样模型
. l0 I8 G0 Q% b/ g9 z* ~6-7案例：影评情感分类(数据
7 a! `2 G$ v- I# z7-1基于词袋模型训练分类器% e7 f" p- l6 u" A- k8 S
7-2准备word2vec输入数据$ S @" M+ J% L0 l' k- w3 `
7-3使用gensim构建word2& M" R1 ?$ o0 s. z+ S6 M" B
7-4tfidf原理; \) E* a8 I% K/ a
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 m* A7 R8 ~( @
7-6GAN网络结构定义5 n" N4 r* P2 t+ D
7-7 Gan迭代生成
! a5 m9 |. u: M# \: D8 y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" B3 P6 n9 l6 o' |& } V
7-9DCGAN网络细节
5 e4 K- o/ G; R. z! l8-1 RNN网络架构' T$ P% Q2 ?1 j9 @
8-2LSTM网络架构' A! @$ E% n' A! i! C/ @
8-3案例：使用LSTM进行情
5 A `2 z/ `! S8-4情感数据集处理
8 Q; U3 @! z0 `5 N7 C# X7 t8-5基于word2vec的LSTM模型7 q2 S: m0 q* w; p0 [
8-6趣味网络串讲（数据代0 P: i# X- X- _& i0 F
8-7课后讨论版
; _- K7 H0 m) k9 L7 w6 j Q( f# K8 o+ F3 X" z- ]4 ` f; Z5 g
6 N5 D. o- {* u: h; h7 n9 p) u
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