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- m* z$ M3 ^6 \, i〖课程介绍〗
; O$ A. e9 e* L+ ~- ?* z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 R! T7 b2 Q1 M( J0 _2 \
9 E n0 i d& J. {
〖课程目录〗3 I) F! u7 F) \: ~) K
1-1课程概述与环境配置% @ ^9 g- [& u! q( N. @
1-2深度学习与人工智能概述
4 X8 ^. @! v* P* d0 o: s; v1-3机器学习常规套路
$ ^ u* R: B" o% N% O: Q, I1-4K近邻与交叉验证
8 I) n& B, t4 D9 m1-5得分函数
, L1 P' S* _' |; W! `& t" s1-6损失函数. b3 |% C$ G+ X; ~: `- Y* P. c
1-7softmax分类器$ c9 y. U' u5 A4 ]- O; N' b
1-8课后讨论与答疑. h0 y. t& F! r
2-1梯度下降原理-
0 _' `3 }. R1 P2-2学习率的作用-! Q' q9 Y* W6 d) b9 [/ m& o1 _, d
2-3反向传播-" H3 r# s& ]- u; M& b+ K
2-4神经网络基础架构-' r1 C! N/ n; u4 E9 R# C
2-5神经网络实例演示-$ p1 F% ]( I; I% b' a: M
2-6正则化与激活函数* m7 n+ Z$ d! s( y
2-7drop-out4 V8 l3 D3 ?% F4 P0 _
2-8课后讨论4 P ]6 x: {" ?/ R/ y# Y
3-1tensorflow安装5 c+ y2 M& Q0 S5 g7 u$ J0 B
3-2tensorflow基本套路
% f, s* V- F" H2 H& n3-3tensorflow常用操作+ G9 I7 P. ^7 ^$ X3 A
3-4tensorflow实现线性回归
2 e6 [4 m' u( r$ A/ ?3-5tensorflow实现手写字体, k- m8 Y6 a r# C; G
3-6参数初始化
. L4 d- X) @# A3-7迭代完成训练" f0 `2 z$ V& Q8 W) V) a
3-8课后讨论5 R1 h- S! W4 W4 u6 j5 p& L1 T
4-1卷积体征提取
! O& h8 M! O3 V! Y7 x! g( r! R" q4-2卷积计算流程
+ \0 I, j6 M9 e( T# R% i! }$ l- W4-3卷积层计算参数3 K( ~3 ^& L, @4 d
4-4池化层操作5 P) R7 m( q3 O) a( i1 q
4-5卷积网络整体架构
' V( Z9 N0 `5 U1 r) A7 o* D4-6经典网络架构
. ^" ~+ h8 x; B) r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 h. n2 e4 J% _" L1 c
5-2使用CNN训练mnist数
6 F3 Y2 a' I$ J5 D. a5-3卷积与池化操作
9 \0 v/ h, T6 ?9 x' W5-4定义卷积网络计算流程
% Y, Q1 Q) L u' h% X6 a, e5-5完成迭代训练& K. b& B- B! m
5-6验证码识别概述8 D- l% O9 X2 R' d
5-7验证码识别流程0 t. F3 _5 }0 Y% K" {% C7 V
6-1自然语言处理与深度学
( k" S z6 T8 i: W4 `+ W0 a% ^# _, e6-2语言模型
8 X6 _8 {9 a2 R* B- F* F0 @6-3神经网络模型, @( G! }# [; a& d2 A. q) I
6-4CBOW模型
3 V+ x, n8 y) |1 x) S9 X, q2 P6-5参数更新
& e. `8 w6 B0 J. T: u6-6负采样模型: k) Q9 o( S8 d2 s
6-7案例：影评情感分类(数据" r* g% y2 c! {- { R: i
7-1基于词袋模型训练分类器4 B( e( R1 _; `6 H& }
7-2准备word2vec输入数据
) h p- A9 S# [ F. ~7-3使用gensim构建word2" N& g+ S3 ]1 o& P
7-4tfidf原理- N% m$ _, H! i& Y8 Y# M1 e
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
w$ C: i3 M$ I2 b9 @/ \7-6GAN网络结构定义
. i. v# X }" e8 L/ n- C7-7 Gan迭代生成) V. Z# y) B" Q4 J. j( l! z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ |* I( Y: y& F6 S1 o. o# q
7-9DCGAN网络细节
+ L& B: V( P- R" q& e% y+ D( \& q% T5 E+ {8-1 RNN网络架构/ g' Q; \, _8 O
8-2LSTM网络架构
/ W! ~# x. r7 I) W7 O8 I8 m* p8-3案例：使用LSTM进行情
9 f- d4 e [/ i# }: h" w8-4情感数据集处理6 a$ _* h; `: f# G T6 J/ g' S5 ?
8-5基于word2vec的LSTM模型4 t8 E6 h1 c2 T
8-6趣味网络串讲（数据代
p! g8 ]' a2 T8-7课后讨论版
$ m) _' W4 z1 m. p. t& m* R2 z, J0 }) P i" G/ }9 `4 H7 G
. J6 u4 N" I. P0 v
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