2 u; r! }( R+ m, S, G! Q1 S
+ m5 J* Q7 F5 \/ W〖课程介绍〗
: J' Z( E/ C4 m& j A$ [此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ ~& n' u7 A' p0 f3 \' Z* X
+ h1 v& ~1 h1 ~〖课程目录〗8 @! T1 K Z8 d4 q! r1 R5 _2 N
1-1课程概述与环境配置
5 u6 H: x$ N* Q: _: o1-2深度学习与人工智能概述3 `! y- m4 r1 A( Q
1-3机器学习常规套路8 H" P& `& k) _) z/ O
1-4K近邻与交叉验证/ _; ^# S. N- U# ?9 I' {
1-5得分函数
5 z* }+ K; u' f0 L1-6损失函数. i: d% q8 I/ D7 Z G
1-7softmax分类器
( \4 I- D) g* n. j- J2 s1-8课后讨论与答疑* n \5 a8 i+ J* I
2-1梯度下降原理-$ ?; U* F! g6 u( Q* }# o* o2 p
2-2学习率的作用-
9 E# H+ S5 s, Y- Z2-3反向传播-' Y% ^- `. U% a
2-4神经网络基础架构-% S5 r: z+ m9 D$ ^7 b* ~# ?
2-5神经网络实例演示-+ L$ Y# j7 ]4 h6 ^5 l+ [
2-6正则化与激活函数
% d4 @/ T1 K) |2-7drop-out
. k' |& F8 ?! X& E2-8课后讨论
& T6 ?0 b3 _; y; `: |3-1tensorflow安装
, k( S8 E$ ?" {- I! K7 ^ [5 U3-2tensorflow基本套路
% s& [. j) L' [+ o' y5 ?* N3-3tensorflow常用操作
U+ e. y0 s' M8 ^0 y3-4tensorflow实现线性回归
- A8 ]; O K7 Z8 H, {* a3-5tensorflow实现手写字体
2 x+ w; X2 a9 }3-6参数初始化
7 W% @* p0 q8 n& h3 a3-7迭代完成训练
$ _8 _4 \2 y# \- z( d& i3-8课后讨论
# H" E9 \- e3 P0 `/ [6 Q3 S4-1卷积体征提取
4 J- h0 _% w" e& p- C4-2卷积计算流程
+ g6 C( }0 p% ?# x4-3卷积层计算参数2 H' s4 C- `. F5 q% l3 i+ U. L
4-4池化层操作
9 r4 f& Q" P& l4-5卷积网络整体架构
- |: o* i' H& R, y4-6经典网络架构
* Z. @) P7 W+ k/ i" q7 M% k; A5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: \* E* S1 Z+ B) [1 a& k) l
5-2使用CNN训练mnist数
4 Q+ D& e* B& v* T, V5-3卷积与池化操作9 p1 @9 u0 g4 S
5-4定义卷积网络计算流程
+ ^2 W! i& q. P, Y) \! [$ }5-5完成迭代训练0 v4 L l: }* n* V" [/ N
5-6验证码识别概述1 r8 X0 o! n* o3 A7 j% Y( O, G2 Y
5-7验证码识别流程
3 D8 A2 H- l p7 q" d6-1自然语言处理与深度学9 I& _! G* J: N5 M
6-2语言模型& p9 k2 Q3 n } z8 |
6-3神经网络模型
0 _0 B, D) f9 M; Y6-4CBOW模型
% w) M k) d% x9 R6-5参数更新
. F+ r4 w; B8 c$ S5 ^6-6负采样模型4 ^( b6 w5 t* F2 t8 w: x" w. t
6-7案例：影评情感分类(数据
2 R5 s$ z9 Y# P9 t8 @7-1基于词袋模型训练分类器$ G: j0 @4 s. Z2 Y+ C3 i4 s
7-2准备word2vec输入数据5 l0 t( h% Y/ r; Q0 x8 R' _: ]
7-3使用gensim构建word2# ^: g/ U6 g# P% e( o2 V
7-4tfidf原理
7 E* _6 ^. a6 k* }7 w& W" p7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), J, T: B% ~. y
7-6GAN网络结构定义
' ^. L) f) M. o2 K" w) D* `6 ]' B: m$ e7-7 Gan迭代生成+ u5 O2 r2 V- d4 D% s6 |
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 t2 x2 T1 H; w7 p
7-9DCGAN网络细节9 C6 _: v* @' m t. |
8-1 RNN网络架构5 v4 z. W6 H- |2 F& L9 j
8-2LSTM网络架构) |4 \! `/ N1 ?. O5 {6 {
8-3案例：使用LSTM进行情( ]- W P" d% S8 @7 Z, @
8-4情感数据集处理5 N. Z* a- ?# k- T3 w) ]2 O! ^' K: V
8-5基于word2vec的LSTM模型
' w. i& G- p; y5 k6 b0 w, G. h5 \1 c8-6趣味网络串讲（数据代) v+ c% B8 f) _* r
8-7课后讨论版
* m2 g$ B4 L$ C! }1 @7 i" `; D }! \3 V6 G2 e9 e7 {6 Y2 _
K: ^" m0 j# f) v4 c〖下载地址〗
: V/ G- L C2 N3 O4 A# |$ B: t6 h9 h' M1 r6 F
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