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) d2 W1 i& p( \& r8 O# u+ J
〖课程介绍〗
; C: T! S- d9 p! f2 w/ k2 P, a. \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 q8 O b( Y0 [( r$ |/ H
- x) j% x: T" o% t〖课程目录〗4 W5 z2 D: f& O G+ H$ K0 q* n
1-1课程概述与环境配置
! j3 W) x+ w' D+ a% v4 P1-2深度学习与人工智能概述8 y) I" C4 V5 k% t
1-3机器学习常规套路
2 }5 M$ `! w) d {3 l1-4K近邻与交叉验证; \7 Y1 z$ `/ I( Z) M3 ]
1-5得分函数
) ^) S9 Z' [: u7 j, K2 l! N7 L8 {1-6损失函数
. w' T3 v H- ~1-7softmax分类器' l7 m& L7 l3 i1 l
1-8课后讨论与答疑
0 F4 E* `. Q4 e2 G0 b; i6 @2-1梯度下降原理-5 v- j" _$ A1 K$ x
2-2学习率的作用-
5 Z! d3 Q9 ^) u! t8 ]- ]8 M, Y4 b2-3反向传播-
2 Y" Q7 G$ M% M9 @8 O2-4神经网络基础架构-
6 w$ c! I4 I6 z2-5神经网络实例演示-
7 D! C! H5 J5 D* c [( @4 T2-6正则化与激活函数* \ M# P( U+ P" h
2-7drop-out
3 ~0 @2 u' d, G2-8课后讨论( _) |$ i9 Z, B& y5 x+ O/ V
3-1tensorflow安装
' m5 ]4 E3 R3 l j3 \2 A/ N3-2tensorflow基本套路
# B: e" h+ l1 U1 {9 W3 x3-3tensorflow常用操作4 D2 Y( a% N3 {' C2 L
3-4tensorflow实现线性回归
3 f+ N- G* e& d8 k7 k1 M3-5tensorflow实现手写字体" w3 M F/ H8 j3 d" Z
3-6参数初始化& }5 a# C* j* \4 j% z
3-7迭代完成训练1 M' q3 T8 i- q% ]) [. @
3-8课后讨论
& W$ @ F/ `: T: W. B4-1卷积体征提取, g# w9 R" S4 S! s W
4-2卷积计算流程# ^; Y/ T8 e0 x G7 h+ i
4-3卷积层计算参数7 ]2 e9 _$ s8 Q, V4 k( t _. r2 a
4-4池化层操作
5 l0 g7 R. V& G% Q D. y2 `4-5卷积网络整体架构. `3 J' M; t% I, P
4-6经典网络架构
* T+ s- `: H; w+ `2 D* H* [# o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 g. l. t# _, [' m# L" u0 l5-2使用CNN训练mnist数
( Y- I0 j9 R3 }5-3卷积与池化操作
/ e! f0 `8 r. P' a5-4定义卷积网络计算流程
- v4 u& j. u7 f- y5 t1 T5-5完成迭代训练3 F+ J$ J1 [( {* V' o* I! B
5-6验证码识别概述
, K) [0 ?. l7 B5-7验证码识别流程9 I ^0 o$ U- V; A1 @) G
6-1自然语言处理与深度学. Q: |0 @, I! f D
6-2语言模型3 @2 ^. E) P/ g3 i4 `
6-3神经网络模型
1 c0 F) ~8 E7 I; s! a0 S8 z( B6-4CBOW模型/ s, k2 M7 ?, h# u
6-5参数更新+ o$ \! }8 ?9 x2 l( I
6-6负采样模型" ?) g$ |+ V* O4 T, N: r; e
6-7案例：影评情感分类(数据2 y* h( o8 @, j* M
7-1基于词袋模型训练分类器
& n& t9 R8 W, w( Q) K5 d! x7-2准备word2vec输入数据
2 v2 Q) B9 y2 ~- A ?7-3使用gensim构建word22 {; w2 r; U+ v& ~
7-4tfidf原理
& Q: v. L4 m U' d7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& d& d$ m# c+ P7-6GAN网络结构定义
. m4 F5 {" O& X7-7 Gan迭代生成2 a4 v( x* j+ Q
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" m, d9 | q" g, e! a$ w
7-9DCGAN网络细节5 |4 G$ x5 @9 ?7 j1 w# x
8-1 RNN网络架构
1 D! @( r: S& C: P8-2LSTM网络架构* R! Q. A# d9 g1 L$ t. L/ i
8-3案例：使用LSTM进行情
- T6 b4 m8 }& f8-4情感数据集处理
. L# [+ o# [- }; ?1 j8-5基于word2vec的LSTM模型4 r2 ?6 B% g6 {9 I o5 [
8-6趣味网络串讲（数据代) w; w3 E4 t, q! n2 [2 }
8-7课后讨论版
2 ] d# \: `! i, A P1 @
/ N" Q7 e6 ^# }2 o6 r3 U# B
6 c' X6 I8 J" A6 T〖下载地址〗
( U% X: ]. f. z: j* x7 K# p8 a6 H; S7 v/ k* ]3 ?, r6 r, J
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