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$ l4 v# S. }- X〖课程介绍〗" D6 u0 K7 F5 `( X. M% d0 B3 d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; ~3 v: w1 o+ v' H" r9 {; {4 w4 ?- J+ ]# @1 D
〖课程目录〗9 J' I" s6 W" V Z0 j$ E* x9 [
1-1课程概述与环境配置
- n+ s$ G u: y( }. V# N1-2深度学习与人工智能概述
* U( j2 [; G* Z1 a$ e, j1-3机器学习常规套路
- [( c g2 H# q$ g9 Q1-4K近邻与交叉验证
4 z! Q$ l- a2 W S- J7 w1-5得分函数! V% r" v) \9 }3 v1 `4 {
1-6损失函数
" \; \3 ]& C5 Z6 ~3 L: H: W1-7softmax分类器
% \% i# Z9 y2 D& U. s. {1-8课后讨论与答疑# v, U/ B9 a) L$ w* M
2-1梯度下降原理-
# W2 ?( L7 U, _0 f( `) n( s2-2学习率的作用-
/ p) M/ L+ X+ C$ k6 N) Y/ p2-3反向传播-
; s9 d5 s; [" W. \4 }0 l* e2-4神经网络基础架构-
& `7 n) L) M3 v2-5神经网络实例演示-8 v: g7 G! B) g. {8 L( B
2-6正则化与激活函数
- p, P* }( ]+ [: G2 `2-7drop-out( u4 Q. v6 d1 J. C( I
2-8课后讨论
' @8 ^9 \( _. h" K( m3-1tensorflow安装
- H# P% Q0 ^9 u% _) r$ F1 O0 m3-2tensorflow基本套路
, e4 v% r0 g* f$ a7 ~' R3-3tensorflow常用操作* |4 ]& ?2 d5 w" w
3-4tensorflow实现线性回归, Y7 p1 u* Y' \9 T9 o/ ^8 ^6 z* ]
3-5tensorflow实现手写字体8 ~- J" {( |" U! S% _' y: y
3-6参数初始化; t2 c/ E6 l; o% c& k
3-7迭代完成训练0 G/ J. a3 p+ r2 x& \8 B' l
3-8课后讨论
9 ]* E$ o+ M; S$ m9 k4-1卷积体征提取
- X" m* f$ j1 N4-2卷积计算流程
" \' J; a7 h. c( ]) T2 P9 o4-3卷积层计算参数2 w" s9 p( k6 U* i- G. d: o3 [
4-4池化层操作
! j" Q z. ]& p& a& a4-5卷积网络整体架构$ q2 W$ S0 |" G5 F- u) p
4-6经典网络架构4 M' o4 n8 ?( t; O
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 N0 Q* ?- ]* z( t& L9 P
5-2使用CNN训练mnist数
- z5 Y/ {( q! ~* T9 J" t' E+ k, r5-3卷积与池化操作
1 F$ P9 y8 t# Q/ ?9 Y5-4定义卷积网络计算流程
' M& I5 _$ b5 ~" t4 \5 T5-5完成迭代训练/ |* [4 I1 `# x2 s1 u
5-6验证码识别概述
% ] G7 B- z9 l5-7验证码识别流程
0 ]; V+ B' M5 T! V6-1自然语言处理与深度学
/ c3 J6 D% j, ?6-2语言模型
0 `% a1 V$ _4 S, S0 K6-3神经网络模型
; [# d( o" f/ J( O- s) M+ ~6-4CBOW模型
0 Y9 ]. i9 f" I6-5参数更新5 R: k/ d" z- [( o
6-6负采样模型
# f' I* R2 O& S! O$ e, i' o5 v6-7案例：影评情感分类(数据* x/ @3 W' `+ z: R1 Z' H5 g
7-1基于词袋模型训练分类器9 O* L9 b/ H6 k
7-2准备word2vec输入数据
0 I! q5 U/ Y# W) F A, S% f8 R7-3使用gensim构建word25 R0 \- S/ {' g4 {
7-4tfidf原理
8 n* j1 r d+ h w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) X9 T; A5 l4 r2 g4 e4 ~
7-6GAN网络结构定义! u# e! X% [( v
7-7 Gan迭代生成
% }7 U7 i, D% n( J4 P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 V0 b0 n* I/ A( w9 Q+ q( n7-9DCGAN网络细节
1 B# F1 [& V1 a: t# i% ^8-1 RNN网络架构# n; J) s T; U5 x8 @
8-2LSTM网络架构
0 i' ]9 G4 [8 Q( R8-3案例：使用LSTM进行情
: Y6 ~4 C( s' N8-4情感数据集处理
4 Z6 O0 g" w1 X) o* M8-5基于word2vec的LSTM模型
5 {- F) n# v, H% j8-6趣味网络串讲（数据代
9 |0 a/ @) g M8-7课后讨论版9 O# c# N, p0 r, S$ U3 M6 [/ h) R
+ E6 t9 }9 a( Q* n3 o6 k
, o) h+ i, [/ _% g. }1 e
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