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i( k, B1 A* j1 h( @〖课程介绍〗
/ b) b& E9 G$ A' n7 C6 M1 p+ t j此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 k8 r: Y' b6 K \2 h! [
; J9 Q# M) e( r K. ^〖课程目录〗0 j! T) f, N! v
1-1课程概述与环境配置! n2 Z0 Y0 ^# j: }) O
1-2深度学习与人工智能概述1 @$ y ~$ k# c
1-3机器学习常规套路
. k' r0 [! t, \0 ?+ a7 [6 K1-4K近邻与交叉验证+ _" m" ]1 R5 R% [9 M* `
1-5得分函数2 }( A% v# L$ Y
1-6损失函数
, [7 T0 B& }, R, H1-7softmax分类器6 ^4 B+ _0 ?! A# }: Y9 S- e
1-8课后讨论与答疑
6 d4 M: a, K$ a2-1梯度下降原理-
8 {# j: d1 Q F0 C8 l5 G% E7 g2-2学习率的作用-4 {& }0 [; ^* d+ v6 t
2-3反向传播-
5 E" a" r2 p+ f2 R: h* b+ V2-4神经网络基础架构-
8 _- a# x ~" u% Z0 j/ G' ]( |& M+ Y2-5神经网络实例演示-
( x- o: `& ?( v: Y: H2-6正则化与激活函数$ M3 Q3 {" z% d& L' {1 I
2-7drop-out9 ?% z c9 O k7 J+ U
2-8课后讨论
8 H- i: \0 \3 t& u9 `! L% O3-1tensorflow安装
7 c* j# r3 [. a3 v3 I. _: T/ ?+ G7 K3-2tensorflow基本套路" c; W+ H' y: y& P
3-3tensorflow常用操作0 x- Y/ v. {9 h- C/ Y
3-4tensorflow实现线性回归
}* \. h2 o% M( x" ~3 \' X7 U3-5tensorflow实现手写字体7 _! f2 s8 S6 I2 P; e
3-6参数初始化5 m- A5 s; o' n2 a, M4 p
3-7迭代完成训练) P4 D( D( i6 r3 E3 S' p9 z$ }
3-8课后讨论
6 Y- k* g) I6 b8 g: U6 u4 |/ s5 I; \4-1卷积体征提取
8 y$ t7 y( A$ g4-2卷积计算流程
" a$ p. \* S8 P4-3卷积层计算参数
" Q* R* r. r4 W) I5 \. g$ B4-4池化层操作
0 B. x( K/ \: b2 g. l4-5卷积网络整体架构" b) I: d. a( P" v, r1 O/ c
4-6经典网络架构
+ ], n" V" `4 J" Z: f8 _5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, r: k. s; r( O( a( V5 q( L5-2使用CNN训练mnist数
* T- |2 p) `9 F" O6 P6 i5-3卷积与池化操作
1 U% R" u" q- o2 R5 D" |" a: p. z5-4定义卷积网络计算流程
0 P1 ^$ S; I( m5-5完成迭代训练
! q: r3 X' l* @$ z2 N5-6验证码识别概述
3 a' |" ]( ]* M! t! r5-7验证码识别流程& D7 K) a6 n3 @# M* b/ V# u1 s
6-1自然语言处理与深度学& u' @# }9 y- n" V
6-2语言模型
- K- D$ ~& d# `3 {% p1 h6 W1 h6-3神经网络模型* z% Z7 D$ K# {. V" C5 I
6-4CBOW模型; o' ]8 P) {- R$ _( G& _
6-5参数更新
) P% @4 a+ G2 k. ?6-6负采样模型3 ?; y3 X% z$ [0 r6 S
6-7案例：影评情感分类(数据7 p' {5 j) q( e! T8 X, l) B
7-1基于词袋模型训练分类器
: w4 y Y6 m' {" `6 N7-2准备word2vec输入数据0 {* Z/ b3 P ]8 u {
7-3使用gensim构建word2
. I$ z. _8 ?! v5 l7-4tfidf原理/ M3 U p5 S7 H" K: A8 k: H
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ n/ _$ e5 _( p$ |
7-6GAN网络结构定义* M0 w5 M- l9 S1 U) d, F
7-7 Gan迭代生成
% X. S& U6 p# A7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
C( E1 V7 A9 t6 a' V( G" g7 J0 E7-9DCGAN网络细节
* u$ I: T/ K' P; ]0 P2 w8-1 RNN网络架构" Y5 K( s( j, I1 t
8-2LSTM网络架构
( K7 p: Y; Y6 F D* n0 C. Q8-3案例：使用LSTM进行情
, F7 d2 Q7 _6 ], N- T2 `3 g9 G' A8-4情感数据集处理0 i- x2 K- c5 P: G$ }
8-5基于word2vec的LSTM模型" j; O7 g/ P6 i" o! R
8-6趣味网络串讲（数据代
z) U7 {+ x5 g8-7课后讨论版+ e( X4 s% d7 P
, B" Y0 W' f5 I( z' b4 v# p% c/ X; x7 f3 J9 [9 G% |
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