# z7 }8 B) D" a% ?% t D2 G7 ^1 t7 {& l
〖课程介绍〗
3 `2 R+ x" n0 b1 l( F2 X此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 J: Z A5 j" o6 {; J
4 T' n( j! C" T8 e〖课程目录〗
$ s2 |& s" C% Y1 _+ e' n1-1课程概述与环境配置
) D. a! G/ ^5 H8 y$ g. l1-2深度学习与人工智能概述
2 Q" n% P0 O" e9 `0 Y7 x1-3机器学习常规套路) k2 n0 F t) B0 d7 B
1-4K近邻与交叉验证9 V) [ I2 r) Z0 F; {3 y9 u. [
1-5得分函数' i b1 b: k0 U p3 C( \3 v2 P
1-6损失函数% m' ~" @8 s- g! c5 {- y
1-7softmax分类器: A" `8 {, r7 X5 E# x! M
1-8课后讨论与答疑
! ~' E6 d# A7 k' V+ a1 u9 Z2-1梯度下降原理-
% |3 W3 E) R! d. _- D2-2学习率的作用-. f! l& q1 t; q: L) W/ W
2-3反向传播-
5 {1 Q9 h$ A- c) W+ D7 Q, K2-4神经网络基础架构-0 ^7 l5 f& J( ~: E
2-5神经网络实例演示-
) |; Z+ ^( n0 z k5 S8 ~2 u2-6正则化与激活函数
: ~( I8 V, T9 K2-7drop-out6 a) Y8 }) q# w+ j7 m1 y5 D0 N1 C
2-8课后讨论2 ]$ [; i( _; v
3-1tensorflow安装7 \ Z3 B/ t0 m) V, B# y6 u
3-2tensorflow基本套路6 R. \6 D+ B% {
3-3tensorflow常用操作2 _2 l3 @- S/ X6 F
3-4tensorflow实现线性回归
# G6 Y% s6 U) h- J6 x' [: u0 v; Z3-5tensorflow实现手写字体
3 |/ C5 P) K! {& l3-6参数初始化3 w H, w7 i+ X) F; u" w
3-7迭代完成训练
: q: x$ x6 S2 h2 D1 B# G; S5 v3-8课后讨论
6 }* {! s" n/ Q q N4-1卷积体征提取
* q- W9 J; h# e( D9 q" q5 E4-2卷积计算流程
3 k6 u E) [9 f* E1 Q1 ?4-3卷积层计算参数( _/ O$ {$ ?5 D% f6 p- ^
4-4池化层操作3 j* t; r# S( U8 I, P# c% [
4-5卷积网络整体架构
& S0 K, u5 a0 @) ~1 L, B4 Q( A: C4-6经典网络架构
* }5 l: i7 m' |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 N( \% y+ c6 X! R; d- G: A! F$ y8 W; G5-2使用CNN训练mnist数
7 j$ G& K. V. u0 p. u" V5-3卷积与池化操作: p3 [1 R' y: D6 l6 ]3 V
5-4定义卷积网络计算流程
; |# s9 P# W' O1 c" z" C5-5完成迭代训练
6 Z5 z5 ^& m" L/ V& E5-6验证码识别概述. U- E8 W& I3 J5 G
5-7验证码识别流程( W8 G* Y( S9 k: J
6-1自然语言处理与深度学
3 L; s6 w/ g. Z. b- v6-2语言模型! P5 I3 y2 I/ |( ]
6-3神经网络模型) Q1 ` M( a, I
6-4CBOW模型
3 v9 F; p2 u$ {3 c6 C I/ w; X! S6-5参数更新6 m0 {) Z l- r2 s- ]$ W
6-6负采样模型' s/ _; {& U0 b) p Z2 r# R- u
6-7案例：影评情感分类(数据0 x! @: e9 ~6 e0 G% ^
7-1基于词袋模型训练分类器
/ E8 V* ^! B6 ^# N7-2准备word2vec输入数据' ^8 @3 k. l% u7 y& R
7-3使用gensim构建word29 D6 A; e, J7 A7 d7 \# }
7-4tfidf原理
4 z5 z6 _* z k6 L- P* x( P7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 X* Y1 D! I* Z+ e, e; h3 K7-6GAN网络结构定义/ W6 Z$ {* h5 u9 ~, C. M) D
7-7 Gan迭代生成4 }. S! \( t' }# P- x% |
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 [/ v; L. g/ @( v- n9 B9 Y2 i7-9DCGAN网络细节
) d# P* g9 K% g7 T7 }8-1 RNN网络架构
+ _) Y- l+ X9 A8-2LSTM网络架构
6 \5 g0 J9 h& F g8-3案例：使用LSTM进行情7 U5 q+ e/ h8 W: O, ~" T$ p/ k
8-4情感数据集处理
$ L4 l6 j. v( M$ o/ d, j3 E" I8-5基于word2vec的LSTM模型8 A. f& K7 w! Z% u
8-6趣味网络串讲（数据代
, p# v7 ~9 O* a8-7课后讨论版! _% c$ r4 L2 R+ N
9 b8 M" v, Z0 n( ~. Q$ s9 L9 @7 ]% T3 x' X* ?9 Z
〖下载地址〗) H, {. z1 U2 o" t2 w
* @3 P8 f6 s5 ^: W- I9 |: s
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