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〖课程介绍〗
9 d& x g9 Z, f此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; K8 N8 e) ~& V
2 V) A5 Q8 `! N〖课程目录〗, o8 v: S+ x- ]+ J k& r
1-1课程概述与环境配置9 T% A' h1 _% p# B
1-2深度学习与人工智能概述
6 z' b7 ^- P0 V# `- i/ a1-3机器学习常规套路& D$ F- L. d% y
1-4K近邻与交叉验证3 B6 I! D: }% h! B4 ~* h
1-5得分函数
7 ]0 ?6 t& H2 C+ l' | e R5 U) D1-6损失函数
6 c! F) L( J1 T8 Q' N1 _; R1-7softmax分类器
: B$ K5 k0 o* m; w3 u1 Y1-8课后讨论与答疑- ^ F: O: a+ @" p5 z' C3 z
2-1梯度下降原理-
) o7 y3 t# e0 D9 n# I2-2学习率的作用-- y: ^+ I; @2 E
2-3反向传播-: ?$ V `. q' T7 Q
2-4神经网络基础架构-7 r: I; T7 g7 I q6 y& Y4 X7 A
2-5神经网络实例演示-
( L; C' ]0 z9 a3 a/ F8 l2-6正则化与激活函数
! A. u2 O3 z7 x/ w! A8 S2-7drop-out- I E, I; Q1 s' |3 w' y% t
2-8课后讨论6 M" c1 g( {1 c" r. _, r7 n3 ]
3-1tensorflow安装/ k3 Q6 s0 A, u9 e+ L3 D2 _
3-2tensorflow基本套路
2 W# }7 D* T# ?) K2 J( W3-3tensorflow常用操作
7 n! g( B* A6 I2 z% O3-4tensorflow实现线性回归# k1 Z5 m5 ?3 t6 i% u" g8 _ ]. Y
3-5tensorflow实现手写字体
% a) i4 B. f7 u/ a3-6参数初始化
- j" K) z6 }4 s/ D9 K9 i$ Q3-7迭代完成训练' a+ w/ ]+ b, H4 Z
3-8课后讨论- N, C! y R/ w3 `
4-1卷积体征提取6 b0 f7 S5 B f; U' n4 k
4-2卷积计算流程
+ ?6 ^2 L7 w0 q- w# h+ R; u4-3卷积层计算参数" y% H- f/ u0 ]
4-4池化层操作
# {/ J- ~9 ?8 ?. l4-5卷积网络整体架构
$ u, o+ Q3 Z- @2 \4 Z. S4-6经典网络架构
1 M2 s$ P; w0 w }. D# l1 J a5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 ?8 u) g( P; e% y- F5-2使用CNN训练mnist数
' t! [. W5 n( }* t5-3卷积与池化操作: C9 Y l9 Z+ j2 E
5-4定义卷积网络计算流程6 U: v4 k7 ]! p. L) B
5-5完成迭代训练 x) U! Y+ x# M1 ^) T& H2 ^2 \% V
5-6验证码识别概述! Z* Z/ b! W/ o/ u
5-7验证码识别流程3 A0 i5 B) [* z9 o) N8 V$ X/ ~
6-1自然语言处理与深度学
, k. M- ^1 l, }# u$ ^; L+ a$ Y1 \6-2语言模型
1 ^' @$ \6 c; e9 f" d4 x6-3神经网络模型: {8 a5 |# ~; d
6-4CBOW模型
. W3 F1 r/ _! r6 f6-5参数更新
, s) E5 y& @+ m! z3 Z& v. y6-6负采样模型/ N" T: n2 l- W6 @
6-7案例：影评情感分类(数据( i' D& L% T% \
7-1基于词袋模型训练分类器6 Z' I4 c; {8 r
7-2准备word2vec输入数据
1 e+ D- K8 E/ I- q' P" S7-3使用gensim构建word20 L* d* f6 r+ U* T+ W+ ^& n
7-4tfidf原理# o/ M% I' M( r( ~- C. k& f
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 F" c! ~8 L/ `4 E" ?+ i6 _$ J
7-6GAN网络结构定义' I' g/ K6 C+ N/ S
7-7 Gan迭代生成
6 }0 j; O# N* y5 j* J, t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 c2 o8 j" n& ?4 F
7-9DCGAN网络细节
8 l& V( j( m. B; V7 v2 S" f0 h8-1 RNN网络架构
+ u( `1 p7 ^4 d- ^8-2LSTM网络架构1 ~1 W* V9 ~3 D! d4 E2 N
8-3案例：使用LSTM进行情$ D r# a* K, q2 m9 Q6 i( @
8-4情感数据集处理" _+ P$ o, Q! ]& `4 i
8-5基于word2vec的LSTM模型7 U* A% ~; B+ c; B4 ?* t7 H
8-6趣味网络串讲（数据代
% Z9 F5 j+ F- p4 ^ O/ G8-7课后讨论版5 u$ D3 A. G! J4 @: w, X! z
" n/ |% v f7 r# y
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