; h4 K7 J: \, Y/ y- b1 v
3 v1 d1 n& I; N. G3 D8 w
〖课程介绍〗
! z9 K! w5 ?0 g- b/ y% Q" L此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: ^& G5 U' b+ U5 Y# u1 e: X/ f
! {) |' `: y: _) Y) W i2 w' U- _7 Q〖课程目录〗, }- u0 r; F5 \8 F
1-1课程概述与环境配置
9 a: F: R& U* P! ~1 H) G1-2深度学习与人工智能概述
/ x; k: q2 A# C' R. _1-3机器学习常规套路
* E5 x0 b$ ^6 Y8 q( b1-4K近邻与交叉验证3 g$ |1 o9 M0 ^1 Z- ~: p* ~
1-5得分函数3 i# O3 k. e8 D2 w
1-6损失函数/ e) v9 D+ t+ B4 B
1-7softmax分类器& j- P# O+ o- |. w* F* d
1-8课后讨论与答疑8 _% X9 h& } O% c0 h4 u6 u
2-1梯度下降原理-
) {1 B ?: G( n4 S+ U2 x2-2学习率的作用-
6 @4 Z4 W, f: j% E" l. t2-3反向传播-- p. F4 |& L6 V5 c
2-4神经网络基础架构-3 U0 _7 S2 a- n+ o
2-5神经网络实例演示-
( \) n; L: s6 b" I0 o2-6正则化与激活函数' N0 W, Z2 l K8 E
2-7drop-out$ v9 l- ~ d, [1 e3 N
2-8课后讨论: e- n; t- w" e+ K) C
3-1tensorflow安装$ a8 O( A, Y, ], t; M" U! \' I
3-2tensorflow基本套路
; ?$ j" U) m# u& A7 d3-3tensorflow常用操作
& ~6 t% r2 ?4 y: @3-4tensorflow实现线性回归7 V* E1 @6 R i+ Q" J# ?1 Z
3-5tensorflow实现手写字体% J' h- A/ M# A5 }6 u3 M. Y
3-6参数初始化) W, i* R' j( ?( W, w, O7 h
3-7迭代完成训练
+ M. z# `' p9 \# g2 A3-8课后讨论
' J! ^2 S3 ^& U+ K$ ?: U1 e6 n4-1卷积体征提取' R) f! [8 H) L7 q. l0 \9 \
4-2卷积计算流程
! P8 ]( M& g- u- s- d4-3卷积层计算参数
. F. ^/ H) h# R$ Z4-4池化层操作
9 I. O( w) I+ I( h2 u: T0 T% F4-5卷积网络整体架构8 M* A( ]% q1 T- b* h+ D$ B- D
4-6经典网络架构
' h' r0 t$ l+ S) A( V, Q4 |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 u a b1 e: G( l4 h: n
5-2使用CNN训练mnist数
7 R6 Q4 n' v, `, Z5-3卷积与池化操作
8 Q2 _, \4 T' K5-4定义卷积网络计算流程7 D9 k, h: ^" ]9 V
5-5完成迭代训练 Z) Y+ E2 v$ \7 S/ J0 [
5-6验证码识别概述
4 o6 }! `' \- C% y& Q5-7验证码识别流程, }' k( [/ J. F9 N0 O) v* F3 S1 u
6-1自然语言处理与深度学
' L+ f% V4 N; L2 Q6-2语言模型
4 M: o& p# i+ ?3 I6-3神经网络模型
1 |2 o$ w0 _' P, a Z6-4CBOW模型# R2 h: P# O- A1 E
6-5参数更新
) @ ^, y; j, u6-6负采样模型
2 ~ c* t' }- p h3 w. j. M6-7案例：影评情感分类(数据! V, ?5 a; V$ `2 C Y
7-1基于词袋模型训练分类器
. A& { r1 e9 K7-2准备word2vec输入数据: X) E \, `, `( C/ h1 M5 F+ J1 C
7-3使用gensim构建word21 m. d- z" E9 i7 ]6 [; d
7-4tfidf原理
! @, c6 i/ f5 A; I o$ S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* e9 C, n; u+ o$ |. }7-6GAN网络结构定义
. {0 r# ~) ^7 |7-7 Gan迭代生成
& p: L9 }; c: ^ j) y2 j: R' C: L3 ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- E' L9 j( o% f- a+ z
7-9DCGAN网络细节
' c) G2 [/ P# ^1 I O7 X7 ?8-1 RNN网络架构
2 E$ c5 L. j, @9 A: x, p! S8-2LSTM网络架构
: S N, I( | z' S4 v# d3 ~, c8-3案例：使用LSTM进行情" v( {% c: A& P @- E' M' @
8-4情感数据集处理
* S" O1 u1 H: B' a' {- m- S9 ?8-5基于word2vec的LSTM模型
7 }$ o( I/ F8 {8 F5 k/ r L8-6趣味网络串讲（数据代9 c/ g7 G- h/ i( F. r
8-7课后讨论版
1 u& _6 ]9 M3 Z3 \4 G1 b" n' }
; p7 Y3 U) Q1 C) z. o6 ]: v( y# c4 f% C/ s; O9 n. U) `/ ^+ A) m: R
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