6 s! w( g' K1 X/ ]$ O+ C3 I
) l4 i3 T& A Z' p; H3 G* x( \7 A+ J〖课程介绍〗
7 k" [/ `7 h! i$ d; m9 D; ?2 y此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
w3 k! j- r3 T9 e6 }
; Y! O/ G* U5 C9 g2 ~/ P〖课程目录〗
8 a% t3 W: H" p3 g/ |2 O9 F/ z) D1-1课程概述与环境配置0 O7 w& d3 p+ ?+ Q
1-2深度学习与人工智能概述
$ R3 H7 G7 g& s3 T1-3机器学习常规套路
2 W1 i7 y" s! ^2 T# z4 U1-4K近邻与交叉验证+ J2 D' Y$ R6 K7 h3 M
1-5得分函数4 |# A8 y# b, x$ G: n3 V6 Z
1-6损失函数5 h; q' S% y q( @, U4 p$ c
1-7softmax分类器
/ u) B- E. p. x1-8课后讨论与答疑
! {, T/ ~. o; z' I2-1梯度下降原理-2 |$ F* o3 k' g6 ]
2-2学习率的作用-2 L: s' ?/ v6 _
2-3反向传播-
) o9 O' v8 g* @+ C( \' Q' o2-4神经网络基础架构-' f$ o3 @: W* \" h/ i4 @" v
2-5神经网络实例演示-5 T- q4 T9 n" y
2-6正则化与激活函数" n- [) j- m: J1 t8 f9 W
2-7drop-out
6 V- V! k7 c) B6 {0 r2-8课后讨论
& G2 o/ B5 R& o7 |$ S$ f7 E3-1tensorflow安装. A3 [# q2 }" T' t
3-2tensorflow基本套路
: b5 a* d' p- P# n7 o) K% ]3-3tensorflow常用操作
4 @. m( o" g, n1 c; I% Q2 e: t$ b3-4tensorflow实现线性回归
4 u6 e( ?, g9 ]7 D3-5tensorflow实现手写字体
3 |" B6 ^6 d1 v3-6参数初始化: s4 u+ o% J; p+ k- j
3-7迭代完成训练5 g& A ~6 |& X6 [0 @8 V* [% q
3-8课后讨论
# J3 q$ K9 h' `4-1卷积体征提取% z6 E: L E [+ y
4-2卷积计算流程
( O+ v) e; g% B0 k( d5 H; h! R0 r4-3卷积层计算参数
, y. H1 p; T5 ^4-4池化层操作# a. d# G0 p; H
4-5卷积网络整体架构8 I! n3 e* O/ B1 P d
4-6经典网络架构2 ^7 _* z+ v; Q: A' C* ?0 _
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 R# U9 I9 Q0 N7 [5 T) l u6 E
5-2使用CNN训练mnist数% z @# g$ Q; S0 o* P. [2 V
5-3卷积与池化操作/ s/ C: K5 ^: y
5-4定义卷积网络计算流程
y! E9 M* I& Y/ h6 y5-5完成迭代训练
" v% y* p$ D9 a' u/ S) q5-6验证码识别概述
d+ E+ c) E3 s& c5-7验证码识别流程
% F% }+ m0 T a' {1 m* F- s6-1自然语言处理与深度学6 ]6 i4 @& |* O6 n0 w8 m
6-2语言模型
# D4 ^# Z8 H; \; Z6-3神经网络模型
* y3 F1 }$ V6 o: t8 E! W8 z6-4CBOW模型* H/ C0 x- @) |8 S
6-5参数更新, L' k1 Z& r" _9 @. G/ O+ {
6-6负采样模型2 h$ ?3 I9 v9 t- W: p
6-7案例：影评情感分类(数据6 T% g9 T5 }4 `* a' d& b; X
7-1基于词袋模型训练分类器
4 m2 w1 W6 w- t0 C% ~7-2准备word2vec输入数据
( {8 C3 g0 i$ m' D# ^7-3使用gensim构建word2
7 `) q# n7 H2 |7-4tfidf原理0 P8 P8 l% W8 l7 _; Z5 P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# U& y8 ?& L0 e" u3 s% T8 B7-6GAN网络结构定义5 P" R- |) p) Z8 m9 ^0 a/ q9 X$ D/ B
7-7 Gan迭代生成
5 a9 H: S. q9 n0 _7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 m$ b' s& c4 `+ m1 t( Q7-9DCGAN网络细节' `" J7 J- ], K& K
8-1 RNN网络架构
4 p U$ i' `5 e3 j6 Q, o+ A- |8-2LSTM网络架构: Z! Z" k+ X6 Z5 J, \
8-3案例：使用LSTM进行情. E E# T4 ?1 f3 X4 d0 w: F
8-4情感数据集处理# E I+ `$ a8 s) s- M
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 ]* L D4 q" M( C6 f8-6趣味网络串讲（数据代
" w, F* C$ b5 t* A: |2 e8-7课后讨论版2 n9 n0 E: }; I+ l
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