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# R0 o: a% ^5 ]2 V) C〖课程介绍〗) \4 I8 G' F; |9 g
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) @) T" s9 }$ ^
+ N8 @* _# G6 H4 G4 r〖课程目录〗9 C) f5 t6 p6 ?! t" o: ?5 k
1-1课程概述与环境配置9 R- ?! D* ^: d7 Y. N% A
1-2深度学习与人工智能概述
7 H5 }* K }# V& B3 E d1-3机器学习常规套路
$ p: x; g) z6 I7 a7 E/ v C1-4K近邻与交叉验证/ e! o7 J# \4 H5 m/ S' s
1-5得分函数' J9 E% P% c7 |1 B. N
1-6损失函数
* ]7 B7 Y+ ~1 e' h" i0 K1-7softmax分类器
! ]3 ?. [8 b) ^& [( E1-8课后讨论与答疑5 V# @& o4 e% P" [' Y# J( s
2-1梯度下降原理-
- o+ ~, t* Z& _! o2-2学习率的作用-
+ a- ^' \5 k) e. r2 D- j) C2-3反向传播-! }# Z: [3 ~. Y* r
2-4神经网络基础架构-
* x4 d$ e( \% L3 K2-5神经网络实例演示-
, g7 l/ Q; N3 }6 p5 d) }2-6正则化与激活函数
- |& y# k: O3 V2-7drop-out
3 i; m9 \( o* Z! }0 j/ F2-8课后讨论
m) G# y& Q0 H3-1tensorflow安装
3 }1 d/ ?7 ^. P0 Z% Z3-2tensorflow基本套路
, t& [% L+ y% J* t( Z' B" C7 ` c3-3tensorflow常用操作
* f' g# p5 y/ B: ^; g/ G3-4tensorflow实现线性回归
& l, x2 ~) C% R9 k6 P3-5tensorflow实现手写字体1 d2 X. l! l9 B6 L% N, A
3-6参数初始化
& l& B9 l/ ]: w6 A& [3-7迭代完成训练: V _) t$ }9 s6 D( o- @7 x, V% |
3-8课后讨论( _1 w$ `: H! k# m: P
4-1卷积体征提取6 \, m3 `) Z! ]$ B4 H& b& b
4-2卷积计算流程
, p% t) z* E9 ^$ D1 b/ w4-3卷积层计算参数( R; H1 U( c) R6 m& L& C7 Q: y
4-4池化层操作
# ]3 X" m- g& d9 U4 `4-5卷积网络整体架构
5 d) y' N* i( K& J6 ^4-6经典网络架构1 ?8 {, W) c, K1 }, Y1 C
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 s/ A1 X% S* \' g
5-2使用CNN训练mnist数& j s, l" j4 w) y* s: E
5-3卷积与池化操作
' d3 r$ p8 a% K( E! m* ?5-4定义卷积网络计算流程- ^8 E; U% F Y8 J7 V& @8 f
5-5完成迭代训练
$ o: {4 j, E4 z5 ?6 B" L5-6验证码识别概述
5 B7 G. o1 x1 @5-7验证码识别流程
3 v$ q* E' Z3 k7 Q& b6-1自然语言处理与深度学
4 t T7 q v$ x1 a6-2语言模型
% A3 E5 o$ z+ J1 V! e6-3神经网络模型
% S6 ]4 t- X5 A9 ~) v/ M1 Q; x6-4CBOW模型* s8 y6 q8 Q3 f' s& @
6-5参数更新$ J% }6 B$ @/ g: ~
6-6负采样模型& g# B4 {2 S! A4 \, Z& T6 r# P
6-7案例：影评情感分类(数据
7 u) ]1 Q0 a# _' s7-1基于词袋模型训练分类器$ M! G7 [4 S: U4 A" z& {- P2 Q
7-2准备word2vec输入数据! V" \% ]( S R- h2 @6 A% m/ Z
7-3使用gensim构建word2& r, i5 g y0 d
7-4tfidf原理2 W: ]2 M' a% ]% X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! }& [ Z0 Q2 }! U, Y7-6GAN网络结构定义
" p' P: E- w" h1 [5 o6 e; Y7-7 Gan迭代生成3 y' \$ |/ Z! S( R( P% A
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ G2 b3 U& t: H) g5 X* e
7-9DCGAN网络细节
, l! N# p8 I' {7 J8-1 RNN网络架构8 C' d& L8 `2 s t+ h( i
8-2LSTM网络架构+ Q2 |& v+ B- Z. {
8-3案例：使用LSTM进行情' a' N5 y7 _ A; m1 I' b9 O8 u
8-4情感数据集处理
, Y R) v% c+ N0 g0 b+ t8-5基于word2vec的LSTM模型
- j2 c$ R% @' @5 [% m8-6趣味网络串讲（数据代
# s. ~+ l/ S9 e- ?/ l8-7课后讨论版
# C* s1 i+ O, J! S9 [5 y
% O, g$ {7 G" J7 a V# S2 y1 O) o0 P. L) _4 [3 ?5 }- U' D2 ~
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