7 F0 `; P9 P% ^' P
7 J! w% W# f* H) [) X) _〖课程介绍〗# B( O8 M0 ^4 @& R- v k7 B
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' q2 R, a" V- U
; x; {( A5 X/ x* c: P& m〖课程目录〗- a* j7 e! l* s$ A8 l. ]
1-1课程概述与环境配置9 R' G$ q. Q& b$ S4 U
1-2深度学习与人工智能概述
3 }) ^& A7 p, Q/ Y8 O/ o: o1-3机器学习常规套路
% z7 N) R" H! U* M1-4K近邻与交叉验证. k0 p0 p! D) m% n; p6 J5 n( }4 `
1-5得分函数
+ D; n0 X3 C6 V, c0 C1-6损失函数; W/ j3 N$ y, P4 Y/ j
1-7softmax分类器
9 }* V+ }; g+ u; F- B, ~1-8课后讨论与答疑
) w: h9 t0 _4 K+ S2 M2-1梯度下降原理-
& m! j+ J% Z, z& `' T2-2学习率的作用-
W& w$ W9 ?& ]1 ^( J3 O2-3反向传播-
7 N+ U+ w( Q( P' S! M) E/ C2-4神经网络基础架构-( {2 U+ \- Y- S+ ?" \
2-5神经网络实例演示-0 p0 @; Z3 {1 l$ D' r. m
2-6正则化与激活函数! t! E$ m% p- v( H) `* r) W
2-7drop-out# D7 a) a6 l `; e; o# j
2-8课后讨论- k7 P$ B6 l0 D( C( `9 L% M
3-1tensorflow安装. i1 Y: G1 u% }# v
3-2tensorflow基本套路
; |5 I% N% P% e- j6 l. k% r X3-3tensorflow常用操作
0 q3 y1 O) i9 |$ {; I1 m2 Z# i3-4tensorflow实现线性回归
. [3 a. G0 [8 g H6 J1 \) e. B9 H( `3-5tensorflow实现手写字体
2 o d$ M! ^. X) e, f# R3-6参数初始化
5 H, @0 d! d7 F- J0 x# f4 w3-7迭代完成训练% c# b& Z& z2 T: ?" X2 a4 {1 o
3-8课后讨论
# S; @- ] ]0 y7 P/ j4 w4-1卷积体征提取; \& G" g% T4 `* T, Z. q4 U$ v
4-2卷积计算流程
8 P. m% M( W9 I) w! o2 N4-3卷积层计算参数- P' K; u, j0 [! O+ G
4-4池化层操作3 S0 H& D! [9 y. {/ k0 I
4-5卷积网络整体架构
' ~& y! @* k( G/ A9 o. t4-6经典网络架构# t3 i, }! N# D' F
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: i# L) ]7 j5 {1 ]9 O, j
5-2使用CNN训练mnist数
. ?8 t- _+ x- J9 ^3 J& Y" o4 ~( [5-3卷积与池化操作
" R' F1 q7 R0 ~3 N$ c- ~5-4定义卷积网络计算流程
* l! u! p: [5 m5-5完成迭代训练( A. j) Y( t# Y) a
5-6验证码识别概述3 ]) p, W! M- r( S3 H' `4 L
5-7验证码识别流程
0 w. ]. L2 {1 s6-1自然语言处理与深度学
# ~/ P- s& j& _- M6 |, d% P6-2语言模型
9 y- x% U+ p% s* e$ g4 |6-3神经网络模型, M) M3 |1 D1 w9 l4 ~$ ~
6-4CBOW模型9 Z9 g* [# x4 H$ X
6-5参数更新. f$ d/ g8 L1 J' o8 ~4 p
6-6负采样模型
; E F. |9 d/ B8 I6-7案例：影评情感分类(数据, g5 P; G" A1 f( ?" @$ l ^1 y
7-1基于词袋模型训练分类器8 x# G! y) r4 o8 t
7-2准备word2vec输入数据
* w8 S( d. L4 B3 Z l7-3使用gensim构建word2
! a. H5 o8 Z& i3 [5 B+ W% C7-4tfidf原理
( E/ K+ Y+ b9 d5 P8 o2 b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" h$ N1 e2 d% T: \' d# T
7-6GAN网络结构定义
7 M6 A: d3 G# \" u' o) G7-7 Gan迭代生成
7 m$ H8 w6 g3 t0 z! u* J7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 F$ n) x/ U, s5 H1 o7-9DCGAN网络细节
7 c; X: _# ~$ d8 c$ E8-1 RNN网络架构3 E$ f# R/ t; w% {- s$ ^: |
8-2LSTM网络架构
v6 D5 U# o7 |) S) f6 n8-3案例：使用LSTM进行情
, F C& m9 V$ ~+ T0 W8-4情感数据集处理
! ^+ p& z9 p' S7 G, c8-5基于word2vec的LSTM模型
1 x; ~' P( V r$ o# ?8-6趣味网络串讲（数据代
0 }: o& p7 K1 Y1 J7 v2 G8-7课后讨论版4 J- X7 U4 {/ j# T
0 n3 y- U" G( h5 ?0 ?* }8 w3 W2 L+ r8 o6 ~! L
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