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3 B* y# M5 T% c+ f〖课程介绍〗6 B% f [# B6 Z6 v4 T) W( b/ y6 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3 x i7 S9 _/ R
! B/ P [# ^+ P4 |2 Z) w〖课程目录〗4 Q0 y3 x, |! r6 I5 U
1-1课程概述与环境配置& a! @' {# }) Z V7 w
1-2深度学习与人工智能概述
2 _3 p. A0 Q: m1-3机器学习常规套路% C" q, v0 r) O2 t: N
1-4K近邻与交叉验证 ~% J0 j: }1 F% w: j
1-5得分函数% b* [/ [0 m1 u* E
1-6损失函数; a9 w- ~% F! {5 Q# z x
1-7softmax分类器
7 F- Z. i( ]1 |5 C1-8课后讨论与答疑: g! S- Z1 a2 k q2 _/ z
2-1梯度下降原理-% G3 i/ [- r8 M" ?$ |
2-2学习率的作用-
% i$ ?- y+ l* _; x8 v6 W* o2-3反向传播-
$ \% a7 C1 m) b$ ^8 }. S2-4神经网络基础架构-
% s- H$ P; c( [' s6 q! h2-5神经网络实例演示-% a/ p" Z$ }1 ?: I3 R! N( N8 r
2-6正则化与激活函数
, W) N) D' x4 J2-7drop-out7 z' Q& Q- M: \4 ^
2-8课后讨论, a+ O' o# T% }& k& v0 z
3-1tensorflow安装
) t V" g! t0 n/ |4 b# V3-2tensorflow基本套路7 N0 p$ B; e2 {* ^. Q4 Z
3-3tensorflow常用操作
7 t3 T( q# B" ]1 V3-4tensorflow实现线性回归
; n6 m7 Y; Q0 p7 f8 C3-5tensorflow实现手写字体! m7 `( C/ k/ i8 ^
3-6参数初始化
% L7 Y4 {+ v6 M3-7迭代完成训练
: H! [2 e) ]- {' L. I' S3-8课后讨论* |7 ~/ c- y! Q& R( i2 c
4-1卷积体征提取4 G4 y) J$ C7 ]
4-2卷积计算流程
% V) ^4 j: B$ ?- `4-3卷积层计算参数
2 C3 J8 A" J! B' v+ U8 M4-4池化层操作
4 `6 p* r& W) _5 S4-5卷积网络整体架构) R' l* o* N) u; |) G$ ]/ F- G
4-6经典网络架构
. j! z6 [. A4 T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ ?) {% _3 l5 O5-2使用CNN训练mnist数
; O& q J9 ?* m0 e# `0 N/ u1 @( }! q5-3卷积与池化操作
M+ Z! ~# w4 P9 O" p5 d5-4定义卷积网络计算流程
. T" @" K& A: r% T9 ` L4 Z" I5-5完成迭代训练
( V* s& u. w6 T" o5-6验证码识别概述5 K" ^8 a- A% h& R
5-7验证码识别流程# c3 X/ ?4 g$ q4 e% z4 x: V1 q" ?
6-1自然语言处理与深度学5 |: I3 q; Z% G5 V$ m" @' Z
6-2语言模型/ e4 l) @6 J' x# R3 T& N% A
6-3神经网络模型
7 r- g/ y$ L8 {4 b9 P1 Q6-4CBOW模型- B( |4 |# |' `0 g" D" q' E) Q8 Z
6-5参数更新8 y! [. b, D: l( F* C3 Y( c6 L
6-6负采样模型+ t; B. k8 x/ \8 P: l
6-7案例：影评情感分类(数据
. P: k2 h( I) B( r* n7 g3 O* X7-1基于词袋模型训练分类器
/ R, B- Y' j/ i/ C7-2准备word2vec输入数据
; u+ T( |: E0 Z0 f& u7-3使用gensim构建word2
. s/ N8 m ?: ]7-4tfidf原理
1 B1 K7 }8 e4 }# {4 Y2 \( _: f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) E' e) E# l2 Y! B# j" a
7-6GAN网络结构定义
0 V$ |$ [: y# k4 [$ x$ L& s7-7 Gan迭代生成7 w% t" @. r! l) u. o, R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 G3 d- X6 K2 _- |. X$ U& U
7-9DCGAN网络细节
, k% Z; M# _ b+ i8-1 RNN网络架构 u) Y$ B! s9 N+ h( t4 t$ L
8-2LSTM网络架构
. g5 |. a9 q! c/ H0 h1 E8-3案例：使用LSTM进行情0 ^1 G, {( S3 @
8-4情感数据集处理# I* J- c7 U8 R
8-5基于word2vec的LSTM模型
" k7 U4 M$ P! ~8 P$ b; v8-6趣味网络串讲（数据代
: N$ U' G* m6 s( W- U M8-7课后讨论版
6 r# a# g3 q2 g O- L
) b3 T, C1 c# X' O# S" r3 _. ^* d4 K1 f
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