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/ \- M2 h! N$ S& T9 d7 b& K〖课程介绍〗
# f9 J* H5 J6 N( q P' K; 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! ?4 I+ W i8 o; q/ A, {+ f( r, d
) R. Y3 {9 t/ z5 }# L〖课程目录〗) Z0 i6 |* c8 N. j
1-1课程概述与环境配置
# d- e0 b( e* ~1 w1-2深度学习与人工智能概述5 F7 M- R* l7 `
1-3机器学习常规套路
0 D9 Y& E0 e. m1-4K近邻与交叉验证
8 I7 X! B9 C; k+ \1-5得分函数7 x. f# f4 g7 R9 A( i% j2 [/ m% a- }
1-6损失函数1 c. @& c: d% d' {2 e
1-7softmax分类器+ z$ D/ Y1 h3 b; r4 D
1-8课后讨论与答疑
6 t" Z/ G; i, i7 T# s) h3 d( f9 v2-1梯度下降原理-) q" |2 Y; v |$ Y
2-2学习率的作用-! k) I9 A6 U( x$ k( F' l
2-3反向传播-/ \3 ~8 {* a9 I1 O9 u
2-4神经网络基础架构-
. G5 t8 c. d V8 v& M, {4 M2-5神经网络实例演示-
& T- H7 I; r1 m0 w* w8 ?' d2-6正则化与激活函数
. _2 O) z5 r/ \2-7drop-out. B" w. d9 q$ e- O. g/ ~ c. ~
2-8课后讨论! c9 |" n; G/ S2 c9 x' H
3-1tensorflow安装
& h# M" J1 B* e% Y0 M* W3-2tensorflow基本套路
1 |& n& {) h2 S+ M, M2 d* b+ j8 r3-3tensorflow常用操作
4 O+ D) Y& S) e3-4tensorflow实现线性回归
4 p+ d; B. r/ V& I3-5tensorflow实现手写字体
/ F/ o1 v! v1 R$ S7 D( Q3-6参数初始化
D8 j. [" p- }7 s' e3-7迭代完成训练
9 `5 u# B+ Q3 L3-8课后讨论
0 }6 C8 m+ d2 \4 l4 p4-1卷积体征提取& @4 W, K% t# Z3 H7 ^9 {$ Q9 r
4-2卷积计算流程
) \5 A/ B) A. q$ Z. q4-3卷积层计算参数 @# I* q! p/ i4 R
4-4池化层操作* }2 n3 I1 s, G) T6 X$ V& |/ y* _
4-5卷积网络整体架构 f, Q# n" G' _# h- W" m; H
4-6经典网络架构
( R/ I+ p- f. U9 S( K7 l7 j: B: ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ V2 E- I) P$ Z% z
5-2使用CNN训练mnist数
7 l) T) m" e+ s5-3卷积与池化操作# R& t e6 I6 X. |( G' }+ `4 N) E
5-4定义卷积网络计算流程
1 I' |3 v x% Z, o& r# W5-5完成迭代训练
4 D. u# D$ i3 H% _+ I6 N5 o5 {5-6验证码识别概述" M2 }, ], t8 c: f% W6 L
5-7验证码识别流程5 X" {6 |& ]* v- U% b
6-1自然语言处理与深度学$ h' e8 W1 e$ B& R2 Z+ i
6-2语言模型4 n# a4 g; A) F3 y6 q% t7 m
6-3神经网络模型
. h, L, M' `9 O5 d. h V0 o, M/ w' D6-4CBOW模型# V; i! n. k+ S0 b- f/ f. D M2 v- C
6-5参数更新
- t8 z7 n9 u9 T; _, b. v' c6-6负采样模型6 {! y. C7 `- I
6-7案例：影评情感分类(数据
) `+ E; W% m8 N% c* W* k0 G7-1基于词袋模型训练分类器
; o( T+ w% \6 E3 i1 H7-2准备word2vec输入数据
) w+ r$ Q5 `- R7-3使用gensim构建word2
$ ]7 J& R1 f" d: z7-4tfidf原理3 E- _/ c* f% H _8 n- P3 y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" L1 F) H" n+ E8 D: R, y3 a# S- N
7-6GAN网络结构定义
; Q, c* q. h) X+ o5 U3 g7-7 Gan迭代生成
& E2 w8 r0 G0 t+ o' n1 T7 w8 g7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 I' p5 W4 g" n8 L- i7-9DCGAN网络细节
" U) s$ d9 r. }# n. Z, [' ~5 {8-1 RNN网络架构
! N* x- D0 r% a+ Y3 {! {1 ]8-2LSTM网络架构, N$ t7 Q& S4 V1 R* p" U3 X
8-3案例：使用LSTM进行情
- n) o4 y9 d' ?3 d8 r5 X5 W8-4情感数据集处理1 ~, e, J4 L& }: c1 r; B" K% I+ t
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 Q$ e5 I& r- ]# S8-6趣味网络串讲（数据代
/ b# _8 {0 O; S) U. \" j& y$ h! }8-7课后讨论版
5 w1 h* H i+ J' x
4 Y# P: x) ?# R7 s
# M- w6 x# |/ `, S3 d5 s- u〖下载地址〗* [+ C8 g6 x: \, h/ A4 O5 m
0 ` R. k* z% P% K4 I. A
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