$ g) z% B6 i" z& h# `4 F+ f' Q/ N3 J6 t9 P( j V
〖课程介绍〗/ I7 o; Y$ q5 ^4 V7 S% ]# u9 e, t
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 a/ n+ E+ G0 T$ d# t$ V* G7 f, q, h
5 v0 ]2 _2 H+ R" ]( a0 w〖课程目录〗
6 X4 k1 N, V: H" _6 z) S$ y( D/ b7 Y9 u1-1课程概述与环境配置. Y% G, v. A. f8 T' F O4 M
1-2深度学习与人工智能概述
* `+ {4 ]# e( i" h4 L1 c/ p1-3机器学习常规套路, O( G+ h! _1 R) i0 {/ y0 B
1-4K近邻与交叉验证
/ D* w& E2 o% g) e1-5得分函数9 y7 v0 f5 M+ H$ O5 Q7 b8 v
1-6损失函数7 x* [" \8 U/ A/ z2 h" L& U
1-7softmax分类器
( O ^3 r8 z' w5 c0 p5 G) V1-8课后讨论与答疑
# x y% F/ w+ d. e2-1梯度下降原理-
# L( W. Z3 s) R) z2-2学习率的作用-
5 n. _3 m. k9 ^5 h2-3反向传播-
+ ?7 S( D& Y9 r5 @2-4神经网络基础架构-
1 C) s( Y' ?4 I7 }2-5神经网络实例演示-! w# b" \9 N# |" s! `2 m. i
2-6正则化与激活函数
$ B# g$ o- p5 V j* i# M1 V8 g- S2-7drop-out' ?8 b( z6 A! T" \
2-8课后讨论
/ @* N# @* |* E2 ?* Q8 c3-1tensorflow安装
8 z! O+ t* a! O2 Y3-2tensorflow基本套路" h$ f/ X. ~" ^7 ^$ \/ p( t: p
3-3tensorflow常用操作! B0 M5 y! q' V9 C3 b8 l& Q/ r
3-4tensorflow实现线性回归4 N' Z4 E& W4 Y! ]
3-5tensorflow实现手写字体( \ q1 a: \9 a! p1 D
3-6参数初始化0 \, X3 y9 D5 Q: e7 Z6 `9 ]
3-7迭代完成训练7 o# c4 M% B' b
3-8课后讨论3 p; F1 Y0 R/ c& W2 v* `
4-1卷积体征提取
' Z+ y+ C# h0 T- f: @4-2卷积计算流程
- R7 G$ i. T7 I* _- d8 m8 f4-3卷积层计算参数' ~1 ]$ u( j0 G8 _9 f
4-4池化层操作
: [! @# x7 b) G" [4-5卷积网络整体架构$ F2 M: A) N1 ~) r6 C6 ?9 m
4-6经典网络架构
$ S) ]2 E5 w+ U8 p% q: @$ U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: L3 W+ |( @9 W b6 Z8 O- e5-2使用CNN训练mnist数
: a' F; x5 F0 {% |3 p5-3卷积与池化操作7 Z! L6 N. R4 z/ a; _7 v
5-4定义卷积网络计算流程% y% h& W; m; t( r8 n$ a
5-5完成迭代训练
# Q( | P1 m1 i4 V5-6验证码识别概述) s0 |# l1 R8 z3 i3 G; C
5-7验证码识别流程% W7 b1 \% M8 S6 e+ V8 p# y) Y y
6-1自然语言处理与深度学9 T4 u P0 E# I6 H# c
6-2语言模型
% O: y( b2 v1 E6 W X( u6-3神经网络模型
; b4 O5 T3 ~ Q6-4CBOW模型5 D. r# S/ Q/ h
6-5参数更新
% ]2 |, F( o9 g: {6-6负采样模型( w. F! D- b' w. B z6 W
6-7案例：影评情感分类(数据
" E4 C6 w5 J ]# D, |% M$ @7-1基于词袋模型训练分类器
u- s& n/ D5 ]! V7-2准备word2vec输入数据; z" r8 d5 F% u; U( y: B
7-3使用gensim构建word2
. {' L1 Y5 u$ V7 J/ S7-4tfidf原理
# [! j3 [. q, B' j7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 H2 i$ y: N9 H9 D; [0 K
7-6GAN网络结构定义" b+ q( Z, d9 `9 c
7-7 Gan迭代生成0 i0 H9 }7 e$ z/ c" Q: g/ J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# E4 ~" Q, I4 N' X7-9DCGAN网络细节5 L: d ]- [/ N/ `6 y8 K, P
8-1 RNN网络架构
9 W/ i# y5 |8 _/ d8-2LSTM网络架构8 ]/ c% M/ e3 a
8-3案例：使用LSTM进行情
! ^5 A; {& Q- | D; \8-4情感数据集处理
4 M7 N3 c6 c0 g T+ T2 e8-5基于word2vec的LSTM模型, s- O4 {5 f; s5 [. x
8-6趣味网络串讲（数据代
8 D+ t x0 K6 K; D4 \! {8-7课后讨论版
& ]8 n# [$ b/ y3 G# \1 ?6 G
4 ~! c4 L2 z7 N4 H( N; T* G/ ^. `) N9 H% j3 P! n1 ~
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