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〖课程介绍〗
$ S7 K4 Q* Y1 X6 J此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 Y% ?& r6 g9 G7 O
$ K& E3 c2 t/ x2 L1 e1 S〖课程目录〗) o! s+ a' ?! z. c3 `
1-1课程概述与环境配置: b! \' h( p5 Z1 K
1-2深度学习与人工智能概述
9 E( U' c6 g# Z( [1-3机器学习常规套路
1 D i# h6 f) k! l! m1-4K近邻与交叉验证
2 C0 [) j2 q. _2 l' P1-5得分函数
- V! S% ?+ J! Y2 ]) r$ G1-6损失函数
, ^! B& f: R) O9 r1-7softmax分类器, N( T. T6 z; S4 q |* ^
1-8课后讨论与答疑
4 J+ Y) G. K6 ^4 w3 V2 W( k! h8 h2-1梯度下降原理-
& {! v, G; I+ u" J- l7 D3 a2-2学习率的作用-: U* X4 Z" \+ R1 n! T' {) I
2-3反向传播-! p7 D& p$ k* c- S
2-4神经网络基础架构-; K' e( \# G' C
2-5神经网络实例演示-1 h# ]# q# u! N! {
2-6正则化与激活函数5 r/ E! w% |7 u( U5 f# j$ s/ }
2-7drop-out
& S5 ^8 t/ R* Z3 ?2-8课后讨论
( j2 o( j' S4 {' o% Z2 @4 L3-1tensorflow安装
$ h, a: U! d. E3-2tensorflow基本套路
6 D/ y! [0 H9 b6 ?7 j4 k" n3-3tensorflow常用操作3 a1 C: p; F# U# }. C
3-4tensorflow实现线性回归2 o, s% F) y2 e: K# x
3-5tensorflow实现手写字体
1 a8 b' `) j+ v3-6参数初始化7 x% l: a& z9 E7 h) j7 m0 W
3-7迭代完成训练
( b! z/ N( c8 e3-8课后讨论" R4 f( U' m' [' g% ]/ ]
4-1卷积体征提取
/ O% y2 b4 X% } K& M4-2卷积计算流程
/ y" I% A8 M9 {4-3卷积层计算参数
6 j( m0 e& m8 B( Z% H4-4池化层操作
2 l. {3 T) T5 W9 B1 [' @+ a+ F4-5卷积网络整体架构
6 U& N- X) A5 K$ ~2 D u. b4-6经典网络架构
1 {" Q0 n4 v3 E0 l( h9 ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* K/ ~: g( ^, i8 m+ J* S j5-2使用CNN训练mnist数
5 ~: D2 t- @8 N+ o; j5-3卷积与池化操作' s) }6 J9 F: V8 o8 }) S' E
5-4定义卷积网络计算流程" a5 J% d6 _, n! [- d: T
5-5完成迭代训练- ~& `( f: W% O
5-6验证码识别概述
; r* B$ }; ]' L; n; |5-7验证码识别流程
" y$ E; P% }! U/ r6-1自然语言处理与深度学: U7 |) _0 d, q9 Y6 ^8 j
6-2语言模型, C9 \/ R7 \( y5 @+ `. x* L
6-3神经网络模型
$ T0 [* \$ V- `: F7 @$ J6-4CBOW模型* H$ B7 m; }- P4 Q2 I
6-5参数更新
8 w1 S! P+ `9 _# x: X9 D' S9 u5 c1 m6-6负采样模型% p1 B7 o6 @# Y
6-7案例：影评情感分类(数据
/ J# C7 t8 A) ?2 t3 O7-1基于词袋模型训练分类器
1 U4 V; c) p/ R; a; M7-2准备word2vec输入数据" f' N1 g* ^1 }2 m6 t- E# l
7-3使用gensim构建word2+ R* P* r+ S7 t* {8 Z- y8 n9 S6 f# F
7-4tfidf原理
0 _: [' p) |9 w. o' b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. }) ~* l+ r: ~7-6GAN网络结构定义+ q$ N* O5 D4 G! J- N
7-7 Gan迭代生成$ D. c- r) r9 |) e0 y, J3 f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! U" W* h* G8 s5 J7-9DCGAN网络细节
6 B: K4 d) ]7 F- B/ K8-1 RNN网络架构
7 J9 `: O0 R& z# ?! i& S' g8-2LSTM网络架构* m" D a6 [! |- J8 _3 H
8-3案例：使用LSTM进行情6 }. q4 R: B/ w. b d
8-4情感数据集处理
6 c' E) m' G; `8-5基于word2vec的LSTM模型+ H1 b' ]' q4 k3 w7 i4 h& }% S& j9 g
8-6趣味网络串讲（数据代
' q) \! C! m8 D; ^- U' z. z, P8-7课后讨论版9 Q7 y& P1 d5 l" G; w( ~" }* U$ k
5 t# p) U" o/ |7 y/ Q" q$ q: q" P$ L$ w W6 }9 h. ?; w
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