9 W& R G( }: @+ v+ P5 O. O
( g# N: t( X# g4 _9 Y, x: J〖课程介绍〗
6 H0 J" h* z4 Q+ w9 ~! I此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" m- P$ k* h+ L
6 W& Y# ~$ I! @4 z
〖课程目录〗
4 ^8 w* y8 g% V2 f' u1-1课程概述与环境配置' E% @* {4 s8 p! X# j. d
1-2深度学习与人工智能概述
) G" U& U; |/ c& i. ^1-3机器学习常规套路
0 B% H0 n9 c4 X) m1-4K近邻与交叉验证( o" t: U- Z- n( o6 L$ L; H
1-5得分函数
" g) [3 | f* b+ o; ?* H8 U1-6损失函数1 F% E8 D1 ~! `' s0 V
1-7softmax分类器5 y. f- K9 C2 f3 B" x7 B b( ]5 g
1-8课后讨论与答疑
2 G6 Q' E6 k/ S& F" O F2-1梯度下降原理-
' c& w+ ^! Q* R$ k5 G! i+ D( g2-2学习率的作用-; |9 B, I7 J8 u% F! d: K6 k
2-3反向传播-, C& `4 w6 X6 `1 n3 J
2-4神经网络基础架构-
+ ?8 |: T1 ?2 X" s8 g2-5神经网络实例演示-
4 O0 I/ t: \$ h) p& o6 ~ c$ S4 e2-6正则化与激活函数: i5 Q2 T5 R; _
2-7drop-out
- P2 G$ |9 h7 s3 N5 R' W" a2-8课后讨论
1 F( r% }. a9 u3-1tensorflow安装
8 a$ ?1 N V+ `! ^& G% E% o9 _/ t' |9 d3-2tensorflow基本套路: p* F& E ]- l* h
3-3tensorflow常用操作
& E% n( B: S( g3-4tensorflow实现线性回归
6 e. s; Y/ F. a8 H( w+ T! N3-5tensorflow实现手写字体$ ~% i7 \8 K# J5 }
3-6参数初始化& ?9 c) p G# o2 d
3-7迭代完成训练; [2 a/ t' S2 o7 N' K
3-8课后讨论& y7 u4 Z$ j* l8 @, p8 p7 E) G: o
4-1卷积体征提取
m% p# y, [" Z( m/ v" R, ~* s4-2卷积计算流程
5 K$ ?1 K* u0 x: j! S4-3卷积层计算参数8 ]. \* @& y% S7 @; ?
4-4池化层操作' d9 l) Y: v& N2 {2 h
4-5卷积网络整体架构# _" Q/ F& l$ Q, a3 G& w/ J
4-6经典网络架构0 h L' w( j1 E# N# Y+ a0 ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 |+ G0 N8 G8 Z& H6 ]5-2使用CNN训练mnist数6 z) Q$ H+ j% y% @* i( @/ F
5-3卷积与池化操作0 x2 B$ I) t! M# W2 E: S0 w
5-4定义卷积网络计算流程
: ~0 u( R9 y1 ?( a3 V! w5-5完成迭代训练) H0 v2 G: t5 ^# { t; P
5-6验证码识别概述
8 |9 a4 t3 R: m4 K# W( p2 j5 A5-7验证码识别流程7 i0 T" Q% G# r9 {" O
6-1自然语言处理与深度学
( }+ W* s9 L* g) V8 X6 z7 K6-2语言模型
; r* o" u R3 T3 f' y( G- y6-3神经网络模型( O+ o' {* F% [4 d. w( ^; G4 l
6-4CBOW模型
; @" d- {1 Q n% C1 ]6-5参数更新
/ U7 ]" U0 C- V; T6-6负采样模型, b' {$ D8 T g. I& h7 ^
6-7案例：影评情感分类(数据
* t9 M; m8 N% B) X! I* R. D: A7-1基于词袋模型训练分类器) Z5 o* _8 T, F, V8 h2 b' A4 W( I W
7-2准备word2vec输入数据9 [9 X: l4 N) |2 o- Q* ?
7-3使用gensim构建word2# Q" Y1 }: o4 _7 t" d& F
7-4tfidf原理
2 U% [* x6 w. {( d) m+ L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( n3 t4 P# J p
7-6GAN网络结构定义
! j5 C1 L. n P5 d8 x$ N- O) m7-7 Gan迭代生成
( m, Y/ K4 D( r1 ]) P6 l$ O. g8 T" T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 f+ x6 U' {! O7-9DCGAN网络细节
6 } }6 C# j9 Q3 _1 r- V8-1 RNN网络架构
5 R$ a v5 o+ ^7 |4 o) D8-2LSTM网络架构' B m) f2 S7 R0 z" v
8-3案例：使用LSTM进行情
. U$ s; D5 x- }8-4情感数据集处理
' h. I2 a# O+ a5 L+ \8-5基于word2vec的LSTM模型5 U, h7 d4 Z4 {6 y2 o) D$ M! F! c
8-6趣味网络串讲（数据代
Z& j, S8 K' L9 z" K5 d; a8-7课后讨论版6 Y2 y% c) S: t4 m0 }9 Q5 M$ {
0 x1 x! C/ v, A
% |! C, f2 Z& g& x. @0 m& ~% t& r: a〖下载地址〗' w6 ^# v4 v) k1 a' w+ s
' \9 E0 x) n0 g3 r6 d7 c5 [
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