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% w+ o, \& x9 g& T〖课程介绍〗
/ g% m9 e; _9 v6 {5 J8 d2 }此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ h5 d9 B& w9 O; D
& U( I1 M9 C( l F' h8 g$ b' ^〖课程目录〗' P; L4 q+ Z. ]6 ` ^
1-1课程概述与环境配置5 f/ Y3 J% ~& J' p4 |
1-2深度学习与人工智能概述/ t4 Y' t& N2 O2 }* s" H4 K
1-3机器学习常规套路$ ?( l, }& K$ L$ {5 S Z
1-4K近邻与交叉验证- F% T* `3 T7 U7 h: U
1-5得分函数' T8 M0 y; U0 W$ F9 v- R
1-6损失函数- E7 `7 l o0 e! ]& n3 }# v
1-7softmax分类器, Y) G1 q B7 L" V. a) \1 G
1-8课后讨论与答疑2 m8 } N5 f0 |: C; }
2-1梯度下降原理-
* {2 b% n0 Q" t$ u( I1 m, A2-2学习率的作用-
E* P- A( D+ h0 d2-3反向传播-
" Q& G2 X+ {! Z/ M5 S. o2-4神经网络基础架构-% ~9 o& j4 X4 O) V& A
2-5神经网络实例演示-2 F. |- H) @" N( ^, y" i# S
2-6正则化与激活函数
* F0 ?7 H C& z# D. W9 w2-7drop-out
1 |; U) W+ |& v2-8课后讨论
5 i" y- _: F0 p, T3-1tensorflow安装
~; `0 D' r# B( a3 `3-2tensorflow基本套路
& c* b, ?* R. n8 B3-3tensorflow常用操作7 R% p6 x$ c" I9 `% U3 y, N) q2 P
3-4tensorflow实现线性回归) ]. e& e) q- ~1 a. S d, F& s: F1 P
3-5tensorflow实现手写字体
8 L& S. C. W( u& i9 u0 v3-6参数初始化
. p7 J. N. B% g1 j3-7迭代完成训练4 C3 K8 b+ w8 k9 [1 \7 @
3-8课后讨论, }' u0 _8 G- s& p) ^! f: R2 q
4-1卷积体征提取
6 o4 D2 J3 T3 w8 N9 W4-2卷积计算流程
7 A0 W5 }1 ]! _# q1 B# K* a! @4-3卷积层计算参数. W! m U3 u" a2 F" {% A4 {
4-4池化层操作
0 I3 S" u9 M. B1 q+ O' h4-5卷积网络整体架构- _7 M. F9 a# b. \3 m) ]
4-6经典网络架构/ x+ f5 X. z0 C" E& j
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ k0 A8 E! B* F, _0 `! k0 [
5-2使用CNN训练mnist数
+ K2 t, e/ _2 J' c' ^5-3卷积与池化操作
( E! r+ N1 O2 F0 X9 n& D5-4定义卷积网络计算流程
( l' L: Y8 P- e( m# Y6 V9 m4 ^" O/ z5-5完成迭代训练) p% {; J) {2 d D6 N
5-6验证码识别概述
! s5 [$ u& s, J5-7验证码识别流程
5 \9 w* ?* ]" P$ k$ ~, l4 g6-1自然语言处理与深度学7 u0 }5 u3 _6 k5 p
6-2语言模型
+ I- _ ?' N. B6 F; |1 S* M) Y6-3神经网络模型
1 F, S% E# n% _ s5 Z6-4CBOW模型
* f. M5 Y: O2 w6 i6-5参数更新' R' A8 q' e1 U3 E* P
6-6负采样模型/ @& I9 w# |; Q( o& w+ u
6-7案例：影评情感分类(数据
# Q+ ] {1 s* p9 z% x5 Z* ]3 Z7-1基于词袋模型训练分类器) U3 @( i( i/ D: i9 y
7-2准备word2vec输入数据
. g: a4 n3 V9 n+ W, ~7 ]7-3使用gensim构建word2
& ?8 a0 X0 p" O( n$ `7-4tfidf原理
3 M) O. Q: S' U9 ~! H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! R6 R/ ?$ l# G! l# D7-6GAN网络结构定义
, P0 M2 f A5 e0 Q7-7 Gan迭代生成! n; O$ h1 o3 \: s3 q& F
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& w8 [ o, T9 S: q$ X7-9DCGAN网络细节/ f1 B( s) M( K4 V4 k. |' T
8-1 RNN网络架构- t: Z& N; A1 Y6 {( f7 _# C7 G3 p
8-2LSTM网络架构$ Q/ P( Z9 A& e+ t$ R
8-3案例：使用LSTM进行情
% U2 \ z. I4 @8-4情感数据集处理 e; ?/ y- Q p Y- o6 Y
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 W. e* z3 Q: K8-6趣味网络串讲（数据代, r$ @& C6 N7 Z7 h$ v1 p
8-7课后讨论版9 v6 n3 B1 D. v: l9 g- u
- C0 N! r7 \6 N2 t7 _6 N
& J3 U; e/ E3 n; c8 r; p$ u* i〖下载地址〗
+ y* g8 |# g. W, u' e- ^) w/ `9 z6 O& J# r. }! U/ D
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