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! T# A$ _& e9 b& B/ w ]- y〖课程介绍〗: ~7 C, `$ z2 c r0 ]* {& \0 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
+ ~) b j) B3 n$ K g& x% S4 u* ]& y7 K9 c; r8 p
〖课程目录〗7 V4 t, _$ w; r5 e5 b/ d* K& x I/ _& E
1-1课程概述与环境配置
5 G+ R) W" u. i) t: r, o; |1-2深度学习与人工智能概述
8 r+ m% j( X3 f: o4 f5 J% K3 ]1 G1-3机器学习常规套路
/ ?1 V1 ?* ~8 h7 b! M1 ?$ L1 h1-4K近邻与交叉验证
( }; ~1 C3 ^% P$ ^# @1-5得分函数! ?, d+ K( t' m2 u
1-6损失函数/ E" ?$ f6 ~7 n. B9 @' [
1-7softmax分类器: }2 J% ~) Q, o) A5 b- J
1-8课后讨论与答疑
- G" R L( v& Y, b2-1梯度下降原理-
5 M; u4 F) W6 A3 t( Z2-2学习率的作用-" e5 `" `0 V$ N
2-3反向传播-, J) w1 m9 U( N, R8 M' ]
2-4神经网络基础架构-
9 N. w5 v9 |9 Q4 v/ u1 s g2-5神经网络实例演示-$ }( K5 o- |6 ~- `; N6 |) U9 |
2-6正则化与激活函数
2 k* a2 W) }+ z; ]: a: `4 t2-7drop-out
" p N7 I$ H1 e2-8课后讨论
) n9 {7 [0 Y$ j! ~/ B7 v3-1tensorflow安装
7 C Y( G! d1 j$ O3-2tensorflow基本套路
1 O* L, e, K( L6 |3-3tensorflow常用操作4 M6 _( X( E2 f5 n' s
3-4tensorflow实现线性回归9 S' d2 [" s& [
3-5tensorflow实现手写字体 G: }8 M8 S; m! [6 L {2 y! A
3-6参数初始化. A( W1 A( r6 g' g/ Z: M3 C, J
3-7迭代完成训练' S' C4 Q/ `! i3 M0 Z
3-8课后讨论
' X, o6 U9 l) _/ w% A4-1卷积体征提取! p0 E5 l, b) U% X1 ?9 ?
4-2卷积计算流程' m- g. M+ @6 c X9 b# F
4-3卷积层计算参数2 B, r! I1 B0 U! m! B4 L' y: T* E. k' Y
4-4池化层操作( }0 K6 K2 ]0 W/ k: j8 m. j3 P' w; ]
4-5卷积网络整体架构6 n0 s+ ]0 O2 C) j4 _
4-6经典网络架构! T9 q3 [. K/ ?. f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% K3 M5 J. A: d5-2使用CNN训练mnist数
" p) z4 B) D3 Q9 N7 q5-3卷积与池化操作
3 S" T$ u2 R U+ w5-4定义卷积网络计算流程
: v- u4 M) x: o" K5-5完成迭代训练) _# C V8 t8 A+ a, b; d w2 [
5-6验证码识别概述
) K2 h& a: G/ W* N1 Q5-7验证码识别流程
) |% O. _, }3 O( a2 ~6-1自然语言处理与深度学3 g; [4 b, B- ]( @6 s7 ]
6-2语言模型
( ^- q6 _1 Q# {9 g. u- V6-3神经网络模型, L% o5 b) |8 q0 d
6-4CBOW模型9 h- U- [% j" E& u; J
6-5参数更新5 q; F- R" ]. P, B0 I$ d
6-6负采样模型5 p4 o( e ~! x: A) A& O- C, R: V
6-7案例：影评情感分类(数据
0 b& t+ V( E( R7 ^/ |) F9 ~6 k7-1基于词袋模型训练分类器3 c! h- p/ n$ j0 r* j
7-2准备word2vec输入数据
$ \ x- |" @6 ]( z* h a5 d7-3使用gensim构建word2' f% ]8 }6 _) K4 `3 g, S+ x* x* ~6 C
7-4tfidf原理; N, G. f4 f/ p8 v& j9 M8 z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% y; G4 |/ R- S7-6GAN网络结构定义
) Q+ C. n# c! k% F9 y Z, |+ a/ {7-7 Gan迭代生成
! c8 b) b( r3 s; L' a2 h( A7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& A; p/ g+ O) o6 B* K4 p
7-9DCGAN网络细节- T& x" s- X5 c5 L0 o; @4 Y0 o
8-1 RNN网络架构
0 B) t5 w* ~. H- h, m8-2LSTM网络架构
m2 l$ J* _1 O4 V, t" z$ k3 T8-3案例：使用LSTM进行情
; E) l: V" T' B# ^$ i; D s( Y8-4情感数据集处理/ a( x$ L4 U5 s, }! K' T0 a
8-5基于word2vec的LSTM模型
: v1 M5 m, h5 C1 |3 B- Q7 _7 M8-6趣味网络串讲（数据代6 u B" y( `" R: m
8-7课后讨论版
; ] m- l2 m- A9 h* I1 i' ?8 f9 {" J3 p% G$ e
V9 s s0 m* s, }2 T2 j7 N〖下载地址〗" T1 b. J, V% e; o+ }% f
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