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# T' ]9 W, d4 Z/ l$ L〖课程介绍〗
% I4 w# \( ]1 ? ?& u8 C9 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, c; w/ s8 M4 ~
) @( D$ ?+ ?" A
〖课程目录〗
2 [. L; q$ w% x( R, ^% [1-1课程概述与环境配置
( f# Q, z8 J# O9 q1-2深度学习与人工智能概述
9 n) D/ N- i/ {6 K1-3机器学习常规套路
' U" D/ k+ Y8 o$ G1-4K近邻与交叉验证
7 J; a6 D& r6 U- ~5 \$ W8 T5 i5 y1-5得分函数& Y& p6 B) G8 h+ x- W* ]) V
1-6损失函数
& x/ b; i& X* i1-7softmax分类器2 R& z1 u7 r* L" r
1-8课后讨论与答疑
8 C3 k$ o/ |( ^# |2-1梯度下降原理-4 I- {$ E4 x7 \4 o% x+ r& K$ ~
2-2学习率的作用-/ V6 Z- U# q8 Q" _
2-3反向传播-
2 W v" o5 H% t* p2-4神经网络基础架构-1 M, a( ]3 N. w0 I) e
2-5神经网络实例演示-3 }. j4 \( J. Y3 E2 c' ^& N( b
2-6正则化与激活函数# M- F: N q. |6 j2 ^ X% a6 Z
2-7drop-out% T6 g. p8 a2 X0 k; C1 C7 W) G7 ?
2-8课后讨论$ T, g! C) {( V" [
3-1tensorflow安装
7 B0 d' ~4 W4 |# c( W3-2tensorflow基本套路
% p2 C2 ], ^4 Y! A% U3-3tensorflow常用操作
. z& V+ |$ \3 ^4 b9 |1 F% s- W( j3-4tensorflow实现线性回归
& T" q& f, T! m: {3-5tensorflow实现手写字体6 `9 [, M/ ^# T
3-6参数初始化
" L' a/ t& A z8 s3-7迭代完成训练
5 q w5 M6 T1 ^6 |* V# Z" o5 C3-8课后讨论
* ~2 }7 R- P6 l4 _% j1 ]2 |4-1卷积体征提取
# f9 V* M( j8 R* \ {/ e* |4-2卷积计算流程& h0 J2 a% H, G2 h$ O4 ?
4-3卷积层计算参数
2 B; u! j6 {' t# J% h7 l6 }4-4池化层操作: O' y: ?% _; @, S( C
4-5卷积网络整体架构9 k- d% @# ]3 F7 F# T* [8 C
4-6经典网络架构
) c) N' I5 H Q3 ]0 R9 L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ u% O* |7 S, h o
5-2使用CNN训练mnist数
( i, k; q3 s! C, A# E5-3卷积与池化操作3 f2 A* c) c- G# I3 z
5-4定义卷积网络计算流程
G& j7 a1 c( T. A0 i: j, i8 F# `5-5完成迭代训练5 M2 Q5 X& s2 g2 T; W
5-6验证码识别概述
; R! H( Y0 H0 o: n9 O; F$ N7 M5-7验证码识别流程7 U) z+ C; K4 k5 s# u
6-1自然语言处理与深度学5 N/ `$ R# v$ P9 p9 H+ H$ H! Y
6-2语言模型
1 m; U, c- N7 s/ K/ R% m% n: X* Y6-3神经网络模型& K$ m3 D& @1 D7 K! o
6-4CBOW模型
# P7 u$ l# O) S' F% e1 C6-5参数更新, j& `% W( E' h, k' A. [9 ?
6-6负采样模型- e7 y8 ^3 H* M4 H2 Y5 |# ~( W
6-7案例：影评情感分类(数据
/ c4 k- y) L, X; _6 w( y7-1基于词袋模型训练分类器
, X$ B P: n: N+ X( f. w7-2准备word2vec输入数据
- j- c: Y/ K& X" x7-3使用gensim构建word2
; z/ z g: }( ?* w% {& [7-4tfidf原理; r) f8 [; N* M" C
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. i+ \" N1 @9 W7-6GAN网络结构定义: g' x8 H7 P1 G" }2 k! l0 o5 f
7-7 Gan迭代生成2 Q' \9 G& X+ z7 X
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! U/ w( M; J0 g8 i- x- R7-9DCGAN网络细节
# e+ e% f& c0 q" a. L8-1 RNN网络架构
: s T/ F! F* ^2 q6 E8-2LSTM网络架构4 e. D5 z; x, w' x8 j% k8 X0 e7 O
8-3案例：使用LSTM进行情 `- y; F# T0 r3 `" s' g
8-4情感数据集处理
* m4 u8 _2 v# V; P5 j1 z, L8-5基于word2vec的LSTM模型+ [) L) n0 V& @6 P; J
8-6趣味网络串讲（数据代$ U6 ?# B8 r/ A5 @( j# L9 y/ Y F
8-7课后讨论版
3 W9 J) {& c: s* i. B; p+ e9 K K+ E: d/ S c
- W" `8 Z' I) g3 w. F
〖下载地址〗# a( a; }( w7 I* t4 t+ g5 x
0 F. k% H6 Z: K! R# U) L% R1 P
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