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. Y" s, G* x3 C2 o% a〖课程介绍〗
' C- u0 k2 q2 a/ `. v! a$ I, p此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 }0 Z: o4 f' Y& y& M3 i5 l7 A
; |6 T( Y2 v$ X) w# _
〖课程目录〗2 o0 ^4 {! H( d, i7 p- _6 K: D2 E
1-1课程概述与环境配置
2 M9 U/ x5 a* V2 ? W1-2深度学习与人工智能概述" n2 Y: F" {: b" n& q
1-3机器学习常规套路; ~/ c% ]3 F5 s' d: R2 X5 W) B
1-4K近邻与交叉验证+ ]9 v- u$ W3 c$ _4 ?* V
1-5得分函数 }9 O" C: i1 U! Q2 M
1-6损失函数, ?( O& h. e4 l
1-7softmax分类器
. z0 e9 Y, ?5 ?1-8课后讨论与答疑
|, H! S- e1 L& | I2-1梯度下降原理-( ]9 O0 r9 e* H' |
2-2学习率的作用-# o y; g% w6 V1 ?7 v/ d
2-3反向传播-
; @- D! ]0 t9 U Q1 h' G! s7 |2-4神经网络基础架构-& S. O3 }* ]6 t6 O# `. c
2-5神经网络实例演示-! [; U+ a r+ p) [+ N
2-6正则化与激活函数
* q2 y: d0 \1 Y1 v2-7drop-out
6 g: x# O3 {6 D! n! \% N6 i) P$ i* H1 V2-8课后讨论0 `) E6 |# E8 X: @9 t/ W4 ~5 j' T
3-1tensorflow安装- b* m9 n, \9 `& I8 t( e9 U7 @; K3 s
3-2tensorflow基本套路8 l7 j) Q4 k( }/ Y
3-3tensorflow常用操作
+ ]+ O* M7 B5 M9 F8 }3-4tensorflow实现线性回归
. M' X3 p& a5 x( D0 U$ R3-5tensorflow实现手写字体
! a/ P' \& j. {! |: f4 ?4 n3-6参数初始化
, Q, V) |) x! A3 l2 S. S; u3-7迭代完成训练- G. E5 x/ v4 F
3-8课后讨论, m! X5 F, c* R# S3 L% w t
4-1卷积体征提取
4 b2 c* n) y0 T4-2卷积计算流程
( I; L6 Y! G6 C- E' ~% L5 p) Q4-3卷积层计算参数. K; z6 @' I; y9 O
4-4池化层操作
9 M0 C u! @5 J( A4-5卷积网络整体架构
" v2 O$ D6 ~! V1 N* f, O" b4-6经典网络架构
4 U1 j" m& T9 l2 w8 u4 o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( i# r* |' O9 n# t& P5-2使用CNN训练mnist数
7 B8 L1 P( m6 }) a4 D9 Z3 t9 a3 v5-3卷积与池化操作4 ^! W8 m) S9 `" R3 K, T
5-4定义卷积网络计算流程
2 n" p0 Q6 j( B) G5-5完成迭代训练; G9 u( T: d% p6 R; ?
5-6验证码识别概述% B5 b% h- m% V% h m% v& p4 t
5-7验证码识别流程
8 k8 {3 s- B) |& g6-1自然语言处理与深度学9 W3 M% ~& ~5 P$ C. B
6-2语言模型 ?: e( p2 W$ s
6-3神经网络模型
" W/ X5 Q$ J7 F" R6-4CBOW模型7 N/ m, Y" K& P1 [# o+ h
6-5参数更新2 G7 L3 {6 ^+ L& o, v( G0 x: Y$ ~
6-6负采样模型5 ?9 b8 x/ L4 Z! N6 s [/ [
6-7案例：影评情感分类(数据
* B! k9 z" R- x3 b6 t% d4 K+ Z) ]3 U7-1基于词袋模型训练分类器2 c3 \6 H7 i) w' X5 D D& B1 t# T
7-2准备word2vec输入数据- X2 E( |. E* l4 S! A: Y
7-3使用gensim构建word2: v- `1 E: P' Y7 z; k
7-4tfidf原理3 A+ n5 I8 R; ?2 Q [& K
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 ^, E% i, B5 K; m: V! j+ S
7-6GAN网络结构定义 A" K! `. K* L1 A% q
7-7 Gan迭代生成
7 i* |. e2 C# s9 c# ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( o6 `+ l7 C0 C8 o
7-9DCGAN网络细节 \& I p0 {/ u- d8 G& o
8-1 RNN网络架构8 A% f6 }9 z- r
8-2LSTM网络架构
! w. B% U* A. w8-3案例：使用LSTM进行情
, G7 Y" F9 @8 w) o7 J8-4情感数据集处理
/ ~ |& V- X) f/ \2 K2 u- ~8-5基于word2vec的LSTM模型( \$ J6 G7 a* w3 G+ R
8-6趣味网络串讲（数据代. y* F/ Y6 ]: c& i3 L
8-7课后讨论版2 ^) d* K% M7 M* K8 H5 E
* |2 g* ?# r+ Y2 {4 t/ a6 `
& r* X& m$ x- O
〖下载地址〗( l6 s, z$ L7 Q$ Q& D. }# S/ Q% O
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