2 _( A( k' i% t" y8 E% h7 P
1 Q* \! x1 v$ v〖课程介绍〗
! v% h- x+ Z2 [$ |. A0 ?: 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: Z' I' E; g4 Y4 E" V
2 m: j: @9 R$ v' m5 i
〖课程目录〗, ?4 o' l8 F$ h% N* e* H
1-1课程概述与环境配置
4 i6 X3 K, H( i8 P/ ~9 S4 s1-2深度学习与人工智能概述0 {. s! ^3 `8 o, Y
1-3机器学习常规套路
4 P7 f- ~+ S# |# e- L5 Q1-4K近邻与交叉验证
: a8 U4 N5 S) D; l1 b/ H% E1-5得分函数3 y1 D( T1 W3 M8 ^, n- x5 ~* T
1-6损失函数
, ~9 J; i& J: G4 |1-7softmax分类器# S( }0 n0 ~' l
1-8课后讨论与答疑8 ^3 h: Q) B' Q
2-1梯度下降原理-5 C, Z0 ~* B# u) p
2-2学习率的作用-0 V. W: K7 |6 G/ @. _' g6 m' h0 B
2-3反向传播-
) A& Q8 u4 @* ]" w( O8 E2-4神经网络基础架构-
3 j U# t0 O, \4 k1 w2-5神经网络实例演示-
6 q. Q" D0 j3 c4 a2-6正则化与激活函数8 ~. }& A+ i' ~- D3 C
2-7drop-out
% m9 b2 W; a4 [, q2-8课后讨论
- {" n: v' ~7 M8 ?3-1tensorflow安装' X% l; Z) `# W6 M
3-2tensorflow基本套路
: {4 @+ z& O9 l1 _% E3-3tensorflow常用操作
7 f, g, J* Y! x$ ^# \4 d3-4tensorflow实现线性回归 j& M. Q0 \; \3 g( R
3-5tensorflow实现手写字体: J+ G, r) ^' K7 ^# {9 u% A
3-6参数初始化- N2 f; \9 D: p! _9 U
3-7迭代完成训练
2 f) m& |; [# n9 a, L( Y9 ^3-8课后讨论, {- ^2 m; w; Q0 w/ l
4-1卷积体征提取
- i, p' d# @ r2 _$ G# y4-2卷积计算流程
* W9 r5 n) B4 ]( Y; z1 Q4-3卷积层计算参数( \3 D7 u7 l: r7 S! ?
4-4池化层操作
9 F1 n+ A2 I' e5 ^, V4-5卷积网络整体架构
* v5 k* f* q: f/ Y ?4-6经典网络架构* Y/ j. v- p3 V- m- O8 a y& D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( b j0 N, {7 Y* @8 e5-2使用CNN训练mnist数
" Q7 m) Z4 [" F, j1 z1 Y7 I5-3卷积与池化操作8 p0 X0 v, o2 m/ `8 U) t# m
5-4定义卷积网络计算流程
* B: [9 T9 v! v: l3 d* w5-5完成迭代训练' C0 [" N& Q* g, u
5-6验证码识别概述2 y( E8 ]8 b- Q, c, V, O" t
5-7验证码识别流程
" d" M2 y- [0 e" B. \" x- H5 p6 p) F6-1自然语言处理与深度学
1 p: Q6 ~) S* j! ~ a' H* E6-2语言模型8 h; Z% D3 f( v1 ]
6-3神经网络模型# U, e8 K$ S. D5 m
6-4CBOW模型' Q; W+ J, @4 I1 S' `
6-5参数更新
1 l0 e, u! _9 Q6-6负采样模型; W; H. u: Q" L8 ~! i T) q0 U
6-7案例：影评情感分类(数据
! J) O3 O( G9 D# Y7 E1 C5 v7-1基于词袋模型训练分类器4 n; |6 i) l1 U0 K) @6 H; j
7-2准备word2vec输入数据 B, l/ L: w) w& ]& {3 W. W0 C, `
7-3使用gensim构建word29 m0 p" I5 p" g F$ O
7-4tfidf原理
4 ?3 e7 A6 z. O, \$ a7 E$ D3 ~6 u7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) S& _4 _& l1 C2 y, `6 Y7-6GAN网络结构定义
( {, |9 o7 L0 [1 y. o T7-7 Gan迭代生成$ \0 t6 q% x# |+ ]5 {/ t
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, P' Z) E, w& O0 _4 z& ]% G
7-9DCGAN网络细节3 |2 i% n( b+ D; D' m0 ?& |' X
8-1 RNN网络架构
4 o1 w0 i5 o: u7 p7 K8-2LSTM网络架构
8 T7 r) C$ e* w3 |# H; `1 _8-3案例：使用LSTM进行情8 N2 x8 S' n3 h6 Z% G# r# j" R
8-4情感数据集处理3 h! q2 w0 U" e& `" ]% Y% W* a
8-5基于word2vec的LSTM模型
, t- v; f c6 U' e$ S8-6趣味网络串讲（数据代- Y0 w. D1 t+ n3 D
8-7课后讨论版
$ L. ~8 W7 d; N o, ]* g3 d1 F& b% m% ?, X: i B2 B- p4 n" Z
9 i# [- V" D, \% q: W; p
〖下载地址〗- p' l! o6 b* g8 R! \
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