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) d i+ R; c) j〖课程介绍〗
& }7 l) U& }) M! r5 u此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* n% x! u' t X- P! g9 T
. M3 U; |# Y( y- `$ i( \〖课程目录〗. h7 K$ i( V! T* J3 O5 p* s
1-1课程概述与环境配置. z9 o+ k8 T/ F) o; f p3 O
1-2深度学习与人工智能概述: a+ F7 s5 i; y( a0 k0 K
1-3机器学习常规套路
! i: A3 y' k0 O, W/ B0 H1-4K近邻与交叉验证
. S* E; M# e" @* _1-5得分函数) L, o+ b0 l# A# O
1-6损失函数
# ]: f2 _$ ?: v" T9 F1-7softmax分类器5 o, i! E! U( h5 b; D. j
1-8课后讨论与答疑
0 d8 Q2 g: j1 ]# f5 E# B2-1梯度下降原理-
- Z, ]% f9 c/ ?: r1 K- O2-2学习率的作用-- p' M* D( j+ N7 s, c, i
2-3反向传播-: T. s. } v8 P( w$ B+ m
2-4神经网络基础架构-0 g7 n6 u( G9 g% L
2-5神经网络实例演示-8 V2 }; o* r& Q" A8 Y* [8 X, C
2-6正则化与激活函数3 O1 |. d# h+ `3 g
2-7drop-out
# S- u; @# p" |7 k2-8课后讨论
$ N0 P7 K; q M' ^3-1tensorflow安装7 p* X8 O! _8 U+ X7 E0 H1 M* _' S
3-2tensorflow基本套路& K* ]. q) H3 A
3-3tensorflow常用操作
v, X. T: h4 G7 |0 y8 o$ \" m- i3-4tensorflow实现线性回归
# n0 K @2 h, G/ m5 K+ R3-5tensorflow实现手写字体' ~" p8 n7 `" _6 Z. Z, S
3-6参数初始化# }1 T4 R6 z: \! F
3-7迭代完成训练
. R) X' R$ b. M9 y6 K+ M# H' U& d" v3-8课后讨论
$ _6 D) O- T! i) P4-1卷积体征提取* T: g7 L; Y3 i0 B6 _4 _& Y8 C
4-2卷积计算流程
. r& B- D# Q/ @# G: g% L# Y% |4-3卷积层计算参数
, [ } n- Y* o2 I. D7 Q2 f4-4池化层操作" |# m; _2 ]3 l) z9 O
4-5卷积网络整体架构0 j+ M/ m* P# k' R
4-6经典网络架构 ?% Y5 m; |/ w+ O
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 t# n& Y. Y( f. r0 ~* W. p5-2使用CNN训练mnist数
' w9 ^$ r" W9 k& {5-3卷积与池化操作
+ q7 a4 B% _" h# u5-4定义卷积网络计算流程
4 ^8 ^( {- {. A& z8 L% R7 @5-5完成迭代训练
) |# i* E, o; h* Z5-6验证码识别概述) r; I+ g+ Z8 e) k+ I
5-7验证码识别流程& h9 d6 ]" H" f
6-1自然语言处理与深度学6 t; d- a% _& y4 Q; V+ R4 a
6-2语言模型2 n, U- _8 w4 P5 T8 O% }8 y/ r9 {
6-3神经网络模型
, }6 U4 K; h# k: h6-4CBOW模型7 [0 W. O# e9 A; U! ?$ ?
6-5参数更新
' y, j$ a+ Y d4 Q6-6负采样模型
5 ?+ e* f3 r$ E$ ?% B2 B, c( ~9 w6-7案例：影评情感分类(数据/ o( S6 O. U' c5 F
7-1基于词袋模型训练分类器) U% x6 w- ]! @% T6 ]
7-2准备word2vec输入数据 o5 b% c3 A- o' h! b
7-3使用gensim构建word2
. x' Q c! D6 C A- A7-4tfidf原理
5 g& q+ o* N6 o$ q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# ~( S. C. }& M/ R
7-6GAN网络结构定义
- K0 F8 z2 N; \# y: E- |7-7 Gan迭代生成4 M1 Z9 _" }7 y1 ?+ J1 {) ?5 p3 K- ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 k, W5 F, ?" g, E2 D: m. X
7-9DCGAN网络细节
9 |2 z: h; R: x! p* d8-1 RNN网络架构/ F# w+ b# b( B6 `6 b1 `7 g+ \
8-2LSTM网络架构
! V6 @* E. s8 P( Q- p8-3案例：使用LSTM进行情0 K, D* }/ V. E$ i$ o& M
8-4情感数据集处理: m( e- t0 a8 J0 B
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 h+ Y) Z' |- f) Z! V8-6趣味网络串讲（数据代
/ `/ [. F7 ~. z, m0 E8-7课后讨论版
" E# q' E# s: M! y" N$ D' ?, o1 |9 R) [! l. Y; d2 d
0 U& E1 `3 Z" J p' C" n% J1 z) \) v
〖下载地址〗
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