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d5 Z/ {* h, }. o" f〖课程介绍〗4 D% B( s5 y7 Z: e' s0 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
: V9 X* P' e2 K; @: Z8 j
' K G9 A$ @) t6 z6 h g9 l〖课程目录〗3 n: ]# X3 b5 z
1-1课程概述与环境配置% m2 S& v. `, |" J7 F. W, w0 x, J
1-2深度学习与人工智能概述
) V2 s# z- ^9 B# {7 d9 }$ q1-3机器学习常规套路
7 @$ s0 a1 c2 q4 Q. R5 X0 M$ d1 ^1-4K近邻与交叉验证
4 v$ ]. o( I2 ^& j Q) C" i1-5得分函数
) w8 ?6 F3 y/ e9 T% n* f: m7 N1-6损失函数9 s* Y' g$ v' P3 Q: Z
1-7softmax分类器
r+ ~! u" g- q# B4 m, c# ]8 U5 n1-8课后讨论与答疑
* j8 K. c+ g* p2-1梯度下降原理-
* H# W$ R( r ?" ^2-2学习率的作用-* w5 X$ \: |: U( A& `- U
2-3反向传播-4 j7 y" [# h' l9 \0 Q7 r
2-4神经网络基础架构-, |0 R* u$ x) T
2-5神经网络实例演示-( _6 M/ u1 }: k# s
2-6正则化与激活函数
4 h6 o5 d% l: ~9 S) A# R. V0 U4 o2-7drop-out
6 e: R5 ?1 Y9 Q' K, Z7 `* a! I2-8课后讨论
$ H1 e, @6 z& D- a' U3-1tensorflow安装8 P- _% \5 N3 j+ u( m) f. Y' p- g2 r8 a
3-2tensorflow基本套路
# `0 Q n: M: v5 Q1 d3-3tensorflow常用操作
5 {. O) Q& y9 B2 W4 }3 W' A3-4tensorflow实现线性回归
# E6 [4 ?/ {: r* l/ r$ n ]3-5tensorflow实现手写字体
# ?8 }" v* I) l; ]! f+ a+ |; _3-6参数初始化
' M" R* q1 B; e7 u% m8 o4 C3-7迭代完成训练
3 \+ c/ M# M8 @2 O7 a3-8课后讨论
4 b' Z& z$ ?5 Y1 y4-1卷积体征提取, Q: I5 d: C* W% p6 O) y' h0 t
4-2卷积计算流程
. U$ |5 E) S1 G+ E; A* u6 M4-3卷积层计算参数
) x0 ~, X2 z# @4-4池化层操作/ S9 H! Z8 v- C, u) |$ \
4-5卷积网络整体架构5 w: z! g* ]3 Y% k- ?3 r
4-6经典网络架构
. p; \8 W; A* K# u" l e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% Z" F& y! d ~4 K& t' v! i
5-2使用CNN训练mnist数" m Y8 V$ F% p6 W( I
5-3卷积与池化操作! X; t9 ?" H, [2 B; @. w
5-4定义卷积网络计算流程
0 Z2 H o0 ~- Y! @; y$ N! E2 f5-5完成迭代训练8 `% C" T7 T% B; g9 ~, D" I' l
5-6验证码识别概述
4 y* H2 L. s+ W* Y+ E' k1 ?: S% r5-7验证码识别流程* i) `& T, a) @4 p" j# ^/ D8 e B6 W% M
6-1自然语言处理与深度学* v* u$ O/ t# x. H0 s D/ @
6-2语言模型
* L+ R% V1 Y4 \/ Q6-3神经网络模型4 ?3 P& _! ~9 }
6-4CBOW模型
9 E/ N V, B4 k: d% e6-5参数更新- O7 ~/ x& ?' h7 }! l+ f* F
6-6负采样模型$ f' q1 I5 ^' r8 b% D
6-7案例：影评情感分类(数据# T) N5 u, [2 S) i9 l V Y
7-1基于词袋模型训练分类器
! w6 ]- }1 Y4 v: o2 g2 d* Z7-2准备word2vec输入数据
6 |% Y) u/ j% i$ D4 X1 C( d7-3使用gensim构建word2; n5 v; \( L, q5 P7 P) B/ b
7-4tfidf原理
: k- R1 I" F/ j' W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), Q m' w" p6 v4 } @3 [
7-6GAN网络结构定义
0 a' O9 _( @, o7-7 Gan迭代生成' M3 {* R1 H$ ^% ?
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- H' [9 R8 }. [" ]7-9DCGAN网络细节
" r, C; M: s6 ~: @% j; r8-1 RNN网络架构( ^3 U$ G5 m% y5 `3 `; N( r
8-2LSTM网络架构
, z1 N* p7 {4 \* t8-3案例：使用LSTM进行情
6 ?+ P; X2 F/ E! a8-4情感数据集处理
3 k( F6 ` e# D, Y: a Q5 t8-5基于word2vec的LSTM模型: ^9 m3 Y3 P2 s4 G
8-6趣味网络串讲（数据代
) j, w5 ^+ O1 J# i/ F) |; b* U8-7课后讨论版
2 E5 a1 x2 K$ p& u) e; K6 B# J; ~/ e
0 V I' V/ S# \& ~/ q+ X
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