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& A: } q+ J7 t/ U0 l8 Y; W〖课程介绍〗! b+ L* P p3 W. U8 _
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 z/ Q( s1 J0 X, |
# J) z/ H0 s! S# b〖课程目录〗2 ^3 x/ y% O! |; W# C6 S
1-1课程概述与环境配置
$ V# R1 G# v7 D! ]" T; W1-2深度学习与人工智能概述% S0 t2 J/ X) S! C) f3 @% \# ?/ }
1-3机器学习常规套路' l5 ~0 x# v* j& \
1-4K近邻与交叉验证
8 S7 b( ^- k, p$ ]: Z1-5得分函数% U% x3 i* N. ?8 F. {
1-6损失函数7 J5 a" e: G$ S
1-7softmax分类器
9 F3 g: ]6 P" u: C- E9 t: ]$ F1-8课后讨论与答疑
* J$ Y' S4 V" ?2-1梯度下降原理-
( w2 @ g8 h: _ F9 H/ T2-2学习率的作用-! S6 m" T: I0 n, M' j% c
2-3反向传播-
5 P \0 y6 L; Z# Q% O$ Y2-4神经网络基础架构-5 W8 G! g" ]* ?) {* H" [0 _+ {/ P$ h
2-5神经网络实例演示-, Z- N7 f" a# p" [% R, h
2-6正则化与激活函数
4 h. H$ j6 j; U2-7drop-out$ p* V' z) ^7 \, O
2-8课后讨论) x' S3 V+ e& j. @
3-1tensorflow安装
- t% o: q4 G& @3-2tensorflow基本套路
$ Y/ r% ^2 j% H- m; k& {% }' T# P3-3tensorflow常用操作: c: a" F6 t6 I
3-4tensorflow实现线性回归
% J8 I* Y! v. n5 H: L* C3-5tensorflow实现手写字体& D3 x/ M$ A- ~. h/ I# ^! @3 V
3-6参数初始化
( f/ O7 d; u# i( G3-7迭代完成训练
; n6 D/ R a8 }7 M8 Z4 P0 v7 N& U3-8课后讨论- j& u l4 H v# [2 V7 m! |6 C0 v8 h
4-1卷积体征提取
. V! m( Z* |) j9 j, q5 N% H4-2卷积计算流程9 D" B' `. Q/ j4 |% `0 ~
4-3卷积层计算参数
, L+ G' s. ? Q. l9 x4-4池化层操作+ }: s9 {( N+ D# q
4-5卷积网络整体架构, L- Y& f. ^) W0 _( e
4-6经典网络架构
+ ?6 [1 |7 `; @5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
A3 o" L& U! `5 O7 K3 ]: @" B5-2使用CNN训练mnist数, e2 Q) ~3 z& r5 X1 U6 e
5-3卷积与池化操作8 E5 \$ e" L! [9 `, k& e
5-4定义卷积网络计算流程
# s. b& v$ b1 {( R- o5-5完成迭代训练8 k& R1 {, o% j/ Q: V8 D8 n0 l" I
5-6验证码识别概述" f" x i6 Y F+ e; V8 A. y
5-7验证码识别流程2 `0 ^; ?9 B6 R8 @7 p$ N
6-1自然语言处理与深度学9 k: h/ q. |# K8 x% n! C& F# E
6-2语言模型
( X- O0 Q/ H. t" W6-3神经网络模型
6 \" O* m+ D$ l$ L$ _ P6-4CBOW模型
! @; b, @/ S" p7 o1 Q7 V1 u6 j! j9 J6-5参数更新
6 t9 n; B# L7 |- s {+ z6-6负采样模型
/ w3 v7 d" {7 Z: {6-7案例：影评情感分类(数据
: v/ t8 J0 h( O* a( b1 ^7 x3 F* @9 A. U7-1基于词袋模型训练分类器
9 b( l* D4 `. o) J6 P' b! J7-2准备word2vec输入数据) \* P9 c0 R- Y* h
7-3使用gensim构建word2
, w6 H' [9 G) g* v7 }- F2 R) H7-4tfidf原理
; @$ p9 a2 m# r% j' ?* z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; e' i; \& W+ Y$ g7-6GAN网络结构定义
" P6 u2 k4 [. i- R+ y6 @3 K7-7 Gan迭代生成
' U; j! @: k0 b' b7 O, s3 y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. G B l; V9 p* d7-9DCGAN网络细节
' {' n# V4 H6 Q: U8 X" w8-1 RNN网络架构, W& {+ i$ U$ \: G$ ^
8-2LSTM网络架构
$ R! @ f7 x- g0 Y$ E8-3案例：使用LSTM进行情
) N- n c& {1 u) e: c3 f$ }4 N' q8-4情感数据集处理! {0 b$ c) H6 E: E5 @' x
8-5基于word2vec的LSTM模型# c; T/ Y Y4 d# z
8-6趣味网络串讲（数据代
* _* ?% L6 |' G* \& s; `8-7课后讨论版
8 Y, e% @& g' q8 {6 r1 i: X4 { K& O; s
. V" b9 X, D; `3 h6 d
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