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7 z j' y# W, e2 @2 K〖课程介绍〗2 l3 O7 w0 [ L( O, _, k
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 ~* K3 ]0 U A' t/ d X, l" J
) Z' ~6 |+ b2 c a$ }) S3 C〖课程目录〗
% ~0 v: H( m" s1-1课程概述与环境配置4 R. |+ ?! m9 O7 q2 M& b+ @
1-2深度学习与人工智能概述* c; U0 ^: D. t# v
1-3机器学习常规套路; B# m" V1 }5 @6 {3 h: f! E: J
1-4K近邻与交叉验证( K3 Z% |; A/ }$ L- y8 g
1-5得分函数7 }$ d: j1 Q8 | |% F! N
1-6损失函数; m. R$ o, {; r
1-7softmax分类器
^* n' o# C% y- Y& D1-8课后讨论与答疑
4 r. J. E! t0 G4 `2-1梯度下降原理-
! [+ t+ Q9 w& }5 O4 m* Z1 O2-2学习率的作用-" e9 {$ g1 O7 z& }* @
2-3反向传播-
/ a C7 h: ]" b2 A2-4神经网络基础架构-2 u) l5 F" }4 l0 {1 Y. G
2-5神经网络实例演示-. w% \# l; D2 f- Q8 q& ^
2-6正则化与激活函数
3 ?1 F& R1 N2 X% g7 C! @* E; R2-7drop-out
; U& J- n, S# \9 R2-8课后讨论
B; D5 W! |$ X7 D5 f8 B3-1tensorflow安装
+ B# h: l, _( ~5 ~8 R3 Q3-2tensorflow基本套路6 w3 k# N0 _9 M, } P4 a
3-3tensorflow常用操作! x- V, x& N/ K" \$ ~5 s
3-4tensorflow实现线性回归
3 A# ~$ o+ l0 T5 g3-5tensorflow实现手写字体
! C9 X8 y4 t( K6 T' q% M3-6参数初始化5 Q6 G' T0 T" X( [
3-7迭代完成训练
$ h4 U3 d: t/ F" q8 z+ c. n3-8课后讨论/ ]" H8 W. v3 I/ X; Q; M
4-1卷积体征提取
4 C2 M( ^4 M, w1 O& \: I# c/ P( P4-2卷积计算流程
+ l! U: f0 |% U3 I: G6 A, I4-3卷积层计算参数# H7 |& t u1 V
4-4池化层操作
( Z4 d D" ]+ @9 m! H4-5卷积网络整体架构7 `. p& G7 B; Z, Z
4-6经典网络架构
0 u# w/ V) u4 V& O I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 Z) V" q- s# C, g5-2使用CNN训练mnist数+ ^/ P+ H! z# s. e
5-3卷积与池化操作
- C/ P' U! r* ~2 o5-4定义卷积网络计算流程# F& b K% ?3 S) X
5-5完成迭代训练
6 X' ?0 q- J: y1 A) p( {* J5-6验证码识别概述
) d" g) y5 b5 B7 s) h+ m! o {8 ]5-7验证码识别流程4 _: n, ~" s5 W6 W. F( G' ~ F6 I9 e
6-1自然语言处理与深度学8 S$ P2 |' C+ U) e# L; T
6-2语言模型
0 s9 z: @5 H0 n3 J% M1 J% y6-3神经网络模型7 ?- s) \, q1 c: p7 e
6-4CBOW模型
8 m- _ H% B( k4 @4 ?1 R7 X6-5参数更新
2 a' U, k4 n# R" o6-6负采样模型
# j, R) r1 Z/ M- D7 {7 c6-7案例：影评情感分类(数据
6 t2 Z! W8 k& a6 \4 `# q( M4 g7-1基于词袋模型训练分类器
8 ^% D$ t* ?$ D. v! a, h7-2准备word2vec输入数据
7 `8 |: x/ h$ }7 _* |9 G7-3使用gensim构建word2
' v2 r& K6 \' o5 G$ |6 y( i1 {: z. `3 C7-4tfidf原理: t! ^- c2 a2 b d, j, y# ]
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* n" N) k! f( A7 q9 [2 e$ |" a4 l
7-6GAN网络结构定义
& Q" w5 m; e: z* C+ K7-7 Gan迭代生成3 f9 _% O! E$ F% ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ N# i2 g+ Q' j' I
7-9DCGAN网络细节
8 l5 A' l3 _; j; w6 F8-1 RNN网络架构
2 @/ J' D6 ]$ ?, ]# ^- A& U& D8-2LSTM网络架构
1 M3 t* @4 P& `8-3案例：使用LSTM进行情4 K* z, i" H @& R$ d4 W
8-4情感数据集处理
/ B7 Z- r# [: A1 m8-5基于word2vec的LSTM模型+ D3 c5 T: Z9 p9 v& K, x, x$ q0 g
8-6趣味网络串讲（数据代
# B& t: Q9 ^; ?1 }! I* ^7 P8-7课后讨论版
) Q4 ~- M; ]! K" {. Q; c& Z# X6 J( p2 J6 P2 Q3 r, j* w7 a
+ W1 m7 \/ z/ q
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