9 ^1 e0 P! B0 D5 k y8 C. Q
& s- B: @* {3 d4 \% \5 R+ D1 B〖课程介绍〗3 t$ s% Y/ Z; L0 B6 |7 }; `$ H
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% ]; A) Y0 e; i2 g/ A' [
8 a: W! x: G5 S+ _4 X9 J4 Z1 I; X〖课程目录〗; R" m- I' L7 Z% j" {
1-1课程概述与环境配置* f- u7 D7 ]& A* m7 ~9 s9 I
1-2深度学习与人工智能概述
3 f& w5 n. c2 d" n% e, A1-3机器学习常规套路
7 C0 ]( \% n) f0 W9 c1-4K近邻与交叉验证 F8 [5 z! v7 }" \" @" I
1-5得分函数
; \: p, N; T8 a$ a7 O1-6损失函数
8 f0 M0 ]5 }! U0 f) G) v1-7softmax分类器5 E7 z1 H4 E; Q, @, [
1-8课后讨论与答疑+ G4 O! u7 S& i) ?# P2 e
2-1梯度下降原理-& Q) V9 `4 c8 ^+ I( p8 o) D0 R
2-2学习率的作用-
+ C6 |, E8 p& ~$ R4 S' A9 c5 K D; R2-3反向传播- p$ e$ H3 |0 ]. P3 l% R4 s
2-4神经网络基础架构-
1 [" V8 V( D6 x2 R2 @' j2-5神经网络实例演示-( Z6 [8 N! m% |/ {. V
2-6正则化与激活函数3 l) T( t) l1 G* x
2-7drop-out' P; k+ r6 E6 f* ]$ Z
2-8课后讨论' E" Z$ d; c# B- A" h
3-1tensorflow安装
a6 ~ E# B$ }% R: E6 g3-2tensorflow基本套路
: g+ i0 @8 y6 s, w5 |3-3tensorflow常用操作
1 ?' N/ H- U% [3-4tensorflow实现线性回归" M2 Q2 o) A4 z3 e6 E. M
3-5tensorflow实现手写字体7 o( u) z- R8 \* p G- Y
3-6参数初始化
; ]& ?7 K& r& W0 @9 S4 a w3-7迭代完成训练
# H3 N( a. y" q( t; c" h! T3-8课后讨论% l6 k) N# \1 N8 g: {( q
4-1卷积体征提取' n& e( n+ I! Z$ P& d
4-2卷积计算流程
+ ~: Y" W% U9 P, p' w, j q4-3卷积层计算参数% z1 G/ s% K2 H% F
4-4池化层操作
# B/ v& V1 i7 t% Q% J; |4-5卷积网络整体架构
6 K2 }# l9 N/ v; g! S9 o4-6经典网络架构! k- q. I4 ^5 `; G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. I6 H/ ]7 }4 e1 A; T' N
5-2使用CNN训练mnist数5 l/ n& Y4 _9 m/ x& g2 b
5-3卷积与池化操作
5 ^1 v. U9 W4 F0 f# a y9 F5-4定义卷积网络计算流程
9 F3 E: u: b# Y4 n* i+ R5-5完成迭代训练2 v* k: P$ q2 G3 L
5-6验证码识别概述& E$ a& [! j0 x$ m/ F9 w
5-7验证码识别流程. s. K0 N. |, D( ^2 D$ s/ F
6-1自然语言处理与深度学/ |( g9 F. U3 h5 `7 b5 w0 A9 n2 _
6-2语言模型5 B9 F) `7 M4 n: O, g
6-3神经网络模型
4 {0 q! Y0 ?% Z6-4CBOW模型2 w" m$ @$ Q$ ?2 f
6-5参数更新
: L) r9 c+ O# X( s5 O# I" j9 O6 m6-6负采样模型3 F Y" h6 F8 e* G; e/ Z5 l8 o
6-7案例：影评情感分类(数据
1 p0 i/ F% \8 b7-1基于词袋模型训练分类器
) ]0 u( U$ c p' n7-2准备word2vec输入数据, T" _2 x: C. c$ Y
7-3使用gensim构建word2
2 w+ q- P" ?/ U8 {6 v# {7-4tfidf原理9 Q$ x7 [( L1 F# a* r
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- p$ w, o% x9 G( t8 X
7-6GAN网络结构定义
- M- M0 L: O7 f7 `( }. p% Z4 i7-7 Gan迭代生成
9 P: b! r7 C8 T1 N' t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 \9 ^' W% F5 ~+ _2 g2 G7-9DCGAN网络细节, ?1 w* a1 y# v
8-1 RNN网络架构. a2 Z y8 H+ i0 F& z. h
8-2LSTM网络架构! j) Y7 p, T* o' i* ?' Z- g
8-3案例：使用LSTM进行情
) P. _0 O! g& c1 ^4 t/ Y$ g0 E9 N8-4情感数据集处理
# q3 g( O5 G4 }) C7 w8-5基于word2vec的LSTM模型
4 O# g5 v, \) f. B- |( K7 X8 S( O8-6趣味网络串讲（数据代
9 f/ ?& T; a- d3 r) M8-7课后讨论版
4 ? R/ t$ b: S3 r, |* [/ M# C
& ]! y/ o$ d$ w2 `( q5 h) j4 f8 @" f6 p, V
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