; R! B2 c. S+ L! R3 e8 J
% h/ R7 @1 M3 Q. X" `" _" G〖课程介绍〗
9 w. w, Q- F# n, z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' C% {+ r& f0 Y
/ Z( p& z6 F4 g8 a- L* r〖课程目录〗
+ V/ j/ r5 h% b2 j t/ d' H" t5 r1-1课程概述与环境配置
; V( W6 K9 Z) L1 a1-2深度学习与人工智能概述
* L5 t! V: b9 w0 b# J4 @ O8 _1-3机器学习常规套路0 D) o- l4 d" g; l! S" I
1-4K近邻与交叉验证
" B9 c z# Y) u8 w1-5得分函数
" C" m( G, F! i1 m" q8 b0 I2 U1-6损失函数
* @9 x, H7 v k+ `6 m7 U2 V1-7softmax分类器 V' G* s' ]. I4 W
1-8课后讨论与答疑
) T& a6 e" q; X$ X: M. H% U2-1梯度下降原理-
6 s/ }( W+ N3 P4 y$ ]& v3 g2-2学习率的作用-" z2 x! k* z. W" A! H
2-3反向传播-
* e% S3 A+ |! n2-4神经网络基础架构-- e" `% ~( G: l
2-5神经网络实例演示-9 T3 \) ~+ _: |! n% B
2-6正则化与激活函数
' Q: j0 v, N, W/ V2-7drop-out, [# j7 `5 H; {! M- E+ g
2-8课后讨论5 p# ?( _# @; p( q3 L
3-1tensorflow安装/ {: O5 M+ k5 [2 a: l
3-2tensorflow基本套路! B7 V( }' }( H! @
3-3tensorflow常用操作: d& J2 i% K5 A. c9 I5 `
3-4tensorflow实现线性回归
3 s: T" p: [8 W, q" ? q3-5tensorflow实现手写字体' |% w$ K. [4 J4 m- q+ w
3-6参数初始化* v. k6 [' V& t, Y) b
3-7迭代完成训练
: c% y7 B3 h4 p; z' B0 m8 Z5 d, F3-8课后讨论& r* j& O9 r+ N
4-1卷积体征提取! f5 c# T) @* t- U7 K- l; ~ N% j
4-2卷积计算流程8 q/ Y. ~6 S- V3 `5 l
4-3卷积层计算参数8 T0 Z/ B' i+ l! e+ d$ G
4-4池化层操作* g! i% P+ Q" `9 J( ^
4-5卷积网络整体架构9 B: |' M5 L9 L: O7 G* Y& v7 N+ M
4-6经典网络架构
% x5 |$ S5 d0 M4 ^6 H0 ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ `. O! j4 w/ l! R8 t8 R- _- V5-2使用CNN训练mnist数; `# K0 u/ k& R
5-3卷积与池化操作) a+ i+ ~3 _& S5 |/ I/ m9 B
5-4定义卷积网络计算流程7 s% X0 I4 m1 N
5-5完成迭代训练, V' `; b& d: t4 G1 c' g
5-6验证码识别概述
% d! B* S* n, z' N* o, ~% b5-7验证码识别流程
7 X2 l2 p+ g+ g( _3 S6-1自然语言处理与深度学
, z. s' c0 R) a6-2语言模型* I# F2 i: [- n7 S
6-3神经网络模型1 m+ s6 c& a Z2 u* I9 L: W
6-4CBOW模型
8 o; f) B' _' }# [' \6-5参数更新
m7 b+ o$ S# b/ a5 L/ v5 ?+ K9 f6-6负采样模型( x: I8 I4 e3 N$ ]3 {# T% [, Q
6-7案例：影评情感分类(数据
+ P/ u6 G- x+ n* Q" G) J7 ?- T7 g7-1基于词袋模型训练分类器
) K# `8 ?5 @6 i% j1 _- i/ O6 C7-2准备word2vec输入数据
- F# S) D- M# W: h7-3使用gensim构建word2& v7 K/ ]3 Q b4 m0 s
7-4tfidf原理0 W: {% R( Z j, M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 T0 h0 A: g, z6 y! G
7-6GAN网络结构定义1 @+ C% a) Q- E3 h F/ N0 s
7-7 Gan迭代生成/ U9 d0 ~2 \6 o) F1 ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( J. q$ X9 p; q
7-9DCGAN网络细节
' ]! F: r# n- I, i+ C8-1 RNN网络架构" N: {0 `% P7 w6 c, G5 i. k
8-2LSTM网络架构) a( k7 _% d$ s! m Z
8-3案例：使用LSTM进行情5 K( y$ f' H5 m
8-4情感数据集处理) n3 d3 L3 a4 R4 ^ m; N% x
8-5基于word2vec的LSTM模型
* y! B; j1 i( l* _ b) O6 ~& e: x8-6趣味网络串讲（数据代
0 v7 }8 d6 ^6 R8 P8-7课后讨论版
4 Q- }" p' p: A
$ u* w2 j& G& P1 V
) W5 V" ]6 E& s〖下载地址〗
' w* @. b: f" O w9 {% v5 |2 K" e/ W% |! M( P
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