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〖课程介绍〗
- P1 e( c0 ?9 a此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& V" k. Q/ ?" U+ N5 u) v8 l! K% m* c9 ]* d
〖课程目录〗% J5 ?8 w/ D- \* H" {8 k
1-1课程概述与环境配置# U v& y0 t4 r9 ^8 e3 C) A- q
1-2深度学习与人工智能概述
9 D. ^6 e7 B) r7 X1-3机器学习常规套路
1 m2 [' ~0 x" i+ \+ ]' x9 J! w1-4K近邻与交叉验证
& D6 R9 i& `4 r1-5得分函数
" a0 ?) A1 R3 O1-6损失函数
" Y, T+ h+ p2 d H/ W1-7softmax分类器. z% X% ?- A, R" x/ z0 ~9 l e2 `
1-8课后讨论与答疑! x K# H0 L' Q* F3 C3 K( y5 a
2-1梯度下降原理-' i+ i' ]7 z0 b/ v! Z$ T# ]+ O
2-2学习率的作用-3 B5 m! ^; ^$ P7 v' ]3 g1 Q
2-3反向传播-
6 v5 G6 g* h F) m; g5 x5 N( h% ]( I2-4神经网络基础架构-4 C0 s' r9 V4 B8 h, k0 [' d
2-5神经网络实例演示-/ T# K3 \2 D; L3 m8 E5 m; S
2-6正则化与激活函数
3 e$ ]) m4 N$ Y2-7drop-out
/ _5 f. ]5 A9 l9 S2-8课后讨论4 \' B e: b- M
3-1tensorflow安装
$ |( i3 B8 R' H5 v3-2tensorflow基本套路
0 y: _( V6 f# j$ r6 y+ v3-3tensorflow常用操作. ^) G! A: d, r( v- P; }
3-4tensorflow实现线性回归
& G! R; W7 i# B( F+ F2 c' |3-5tensorflow实现手写字体
2 b* c) o7 k y) G* }) D( m3-6参数初始化. C# b3 z L# ]
3-7迭代完成训练' \8 u" G" X9 o7 S& q, I
3-8课后讨论( \% @) S @5 h5 s2 l9 H: }* y: |4 b
4-1卷积体征提取* g$ K% D2 W7 _ W
4-2卷积计算流程
: H6 O7 a* r# G4-3卷积层计算参数. Y8 E/ d; }- O! y
4-4池化层操作" ~ l' I3 S( Q% a; Z# ?5 m
4-5卷积网络整体架构. N% B9 d" J$ O0 y
4-6经典网络架构7 S4 g m# g1 D6 l+ i4 P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% B, l! O8 U A1 {5-2使用CNN训练mnist数
' L: e4 w. p$ O2 L- j- n; S. d+ r' ^5-3卷积与池化操作
0 r# M, e4 ^# o6 l5-4定义卷积网络计算流程
5 ]5 M' w- G; `1 m! p- m5-5完成迭代训练) I" e- h- e/ k
5-6验证码识别概述
& {5 X; [0 H! v. a5-7验证码识别流程4 V( u- g/ A/ I8 g Y' x% |
6-1自然语言处理与深度学
- S9 O( i# E: W. J6-2语言模型 M y5 k" u; t; S4 t' B# q! C& c
6-3神经网络模型
$ A# V- o+ g- [) o& \6-4CBOW模型9 z; z" W; h6 ?
6-5参数更新" a( J$ t' I% V
6-6负采样模型
& C0 R8 I# W! b6-7案例：影评情感分类(数据
; d" t8 I4 Q$ M, d7-1基于词袋模型训练分类器
d/ _- B H+ d7-2准备word2vec输入数据" a: ~) ^- _/ W2 d9 O9 F3 V
7-3使用gensim构建word2
+ f" b4 d- \4 C4 ]) k0 V5 c% ~3 E. u7-4tfidf原理' n3 _+ Z; ^4 W5 F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), L, {- z' [4 K6 x9 n: H% b
7-6GAN网络结构定义, F2 Y. v% k6 o) @ [
7-7 Gan迭代生成
- V$ G2 u$ ^& `) q0 _0 t+ \- r8 r9 P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% e1 j8 E Y$ j6 v3 \ I4 o9 q8 X# U
7-9DCGAN网络细节, e% u+ N8 n" W9 g
8-1 RNN网络架构; q% i% M+ {$ ]3 K) s& R" D: {+ ]2 M
8-2LSTM网络架构$ }0 f, G A' B. T; I
8-3案例：使用LSTM进行情
( [- M6 ?8 d& i: X/ |% c3 w8-4情感数据集处理
8 a2 V/ g+ ~& q# d0 Y8-5基于word2vec的LSTM模型( R* o4 u: R0 H! F* f. p
8-6趣味网络串讲（数据代
# }) |& W3 b- }) S. [8-7课后讨论版1 `: q: M. k$ P F1 O( Y1 g
s; y: ?8 r/ p: I5 G2 i9 Q. u. x- J8 z0 [4 i! m2 W* A6 M
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