b8 K8 @- v5 e P. N. Z
: I) }7 q; S% |: ]! b; d- u
〖课程介绍〗
0 e1 s; k, r1 [- w! O此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 T+ o5 o' b( N. p3 X( d& i
5 y) m7 o5 ^; w7 M〖课程目录〗
9 K" o$ X; _% y4 V7 j$ h: M# [; ~1-1课程概述与环境配置1 S4 M* {; E4 s K9 V1 n
1-2深度学习与人工智能概述
2 z0 K6 H/ i7 q4 L; N1 o1 g$ l1-3机器学习常规套路
( m) Z8 ]- b! M0 h8 f& v1-4K近邻与交叉验证
2 G( u/ X- I O6 n1-5得分函数
8 z$ d; @' z! y5 a" C- A0 B1-6损失函数
. U9 H6 g5 }% f; _1-7softmax分类器
' X* f: S4 A5 Z' S1-8课后讨论与答疑
. a, z2 F2 ]& ^8 m2-1梯度下降原理-
' q3 h" k# q' e; [2-2学习率的作用-
! g W! i7 x% h- E; S2 h- V! q! N2-3反向传播-3 {) o+ i2 O1 N
2-4神经网络基础架构-# i5 M4 m8 p3 w! j* K: @
2-5神经网络实例演示-: `3 u0 m4 ]/ F- y
2-6正则化与激活函数7 ~$ b7 s) \3 B% s, e
2-7drop-out
* |) O/ z# i9 y' q2-8课后讨论
/ Q% l2 X& q+ b7 S2 d# @3-1tensorflow安装
' z5 G3 U1 b2 y7 u* R, ]3-2tensorflow基本套路# a" \; c7 B% y4 r; T4 s
3-3tensorflow常用操作( r/ L7 {% p2 N+ A3 _/ Y# O& F: v
3-4tensorflow实现线性回归3 U" O' A! s/ Y6 @6 d& f$ e: _
3-5tensorflow实现手写字体
/ Z: X+ y. t& S/ t3-6参数初始化
0 Z5 Q9 ?- g( {! \: `3-7迭代完成训练
8 V. ~9 H. e' X6 ^2 _4 N2 w% ^% s3-8课后讨论7 E" T2 o2 W$ }. d& f9 V9 X" V
4-1卷积体征提取+ z5 p( L8 n& r; E
4-2卷积计算流程
6 E+ K2 }' ?. ~9 H. |4-3卷积层计算参数4 [( y/ j( P7 ~. O, X$ t5 i
4-4池化层操作
8 T X' T3 F+ |& B, V- g1 E! b4-5卷积网络整体架构
* m I* K( H0 j6 R' u# H# j4-6经典网络架构
$ w# `2 I& k8 m2 O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) M5 M! E! j4 N4 W/ @5 ]& u
5-2使用CNN训练mnist数; [1 F2 S" G* K% K2 U
5-3卷积与池化操作( k6 w N1 S+ Q8 y/ ?2 Q; ^
5-4定义卷积网络计算流程
7 c$ S' l- f" C3 q# t6 [7 |5-5完成迭代训练8 H! F7 {1 E* m4 S: |# z6 `
5-6验证码识别概述
: S4 O5 T$ j- @5 |5-7验证码识别流程
6 V. F, ~. i Y7 i2 g' v6 P6-1自然语言处理与深度学5 ]& f2 d. M5 K+ g
6-2语言模型
( k$ @& @' d+ R; d+ M" h6-3神经网络模型5 A1 e/ t3 t- _& I: A4 i
6-4CBOW模型
0 v$ M3 i% v8 L* O. [6-5参数更新/ Q6 `! _% d# R
6-6负采样模型
: s8 _/ c; L" L5 u1 X( S1 t6-7案例：影评情感分类(数据* I. {1 {1 ~0 X+ U+ ^
7-1基于词袋模型训练分类器
4 R2 d0 Q8 h3 g9 i; K: F) n7-2准备word2vec输入数据
/ u8 l' r8 w& v) \ q+ L+ x7-3使用gensim构建word23 L( \! F5 i3 O& i7 }
7-4tfidf原理
- |6 _2 ^7 o* S3 c7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 M' Y, h, d" l; D
7-6GAN网络结构定义0 ?8 I$ m6 J2 V6 N4 M) m
7-7 Gan迭代生成
- |3 `4 s, F1 G2 w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 B! n* J2 [9 d) L( Q) k! N7-9DCGAN网络细节
& g- k }6 j; x' e+ \3 n8-1 RNN网络架构# w* j) @! d% u G
8-2LSTM网络架构4 t* D) J* Z. Z
8-3案例：使用LSTM进行情
* ~/ z" f& m/ r2 v/ u0 H. g8-4情感数据集处理3 r# n' H9 L& l9 Y3 K0 Z/ }) D0 J
8-5基于word2vec的LSTM模型4 f7 x& Y+ m5 X, C y
8-6趣味网络串讲（数据代
/ Q# c; c7 p9 ~6 E8-7课后讨论版
/ {; i+ b5 V2 d, i4 B F" g2 w, F
2 {) e2 S- J7 V! h
〖下载地址〗# V* Q3 T+ ^8 u0 N
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