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5 [# \9 d. C# l
〖课程介绍〗
7 P' s8 @0 [$ {3 I8 h0 j0 ]1 v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 ^; ]0 D, O2 M y0 Q7 u
) ]# f) K b/ J- [8 ]) L
〖课程目录〗* F; L* E7 U& i5 v* \" d8 Q
1-1课程概述与环境配置
. D# k6 w0 ~( P4 o5 J: t3 d1-2深度学习与人工智能概述0 r" W+ f, C6 s9 y; `& k
1-3机器学习常规套路
! j3 T) C+ Q O$ a' D1-4K近邻与交叉验证& C+ s' c+ E( p' v- |
1-5得分函数
4 L" Y7 E% _2 x, ]+ ~) |1-6损失函数
8 o- R: ]1 \. m! a- ^ T- V1-7softmax分类器$ o" A% e5 [/ A& A! i
1-8课后讨论与答疑7 h+ b0 a/ @2 F) V6 F; j1 J
2-1梯度下降原理-( S% S& i0 m4 O- L' Q# I7 V
2-2学习率的作用-
0 K8 w7 Z& l; z+ A2 |- b8 p% b* }2-3反向传播-) m9 j6 j2 z6 g* J% c1 G* k0 F
2-4神经网络基础架构-
; C7 M- k: _ H! n" e2-5神经网络实例演示-
9 D8 g( s) {; |* q! n! u" M2-6正则化与激活函数6 N$ w8 V) d; N" {. g
2-7drop-out
, R. l7 P- J1 g! t9 K) Q4 q2-8课后讨论9 o0 V; G. w! t6 z# V9 C8 E
3-1tensorflow安装7 `" K% z# C0 J" s8 U
3-2tensorflow基本套路1 Q6 T+ u+ Z! v: y
3-3tensorflow常用操作
6 ]& D1 [7 D0 X3-4tensorflow实现线性回归
5 t U0 f$ K6 T3-5tensorflow实现手写字体& Z, m# A" x" w# n4 V1 t) b
3-6参数初始化: Y5 _' y5 x/ ~$ q9 ]9 N g- ?7 j
3-7迭代完成训练
9 s+ a5 V9 `$ z& I7 V; X& a3-8课后讨论
' M) b# V, P6 d# R" M8 l4-1卷积体征提取
6 Y" Y" B' D2 z& k+ B4-2卷积计算流程& @! @& t! z9 q" W; W
4-3卷积层计算参数( s' K# T7 s0 t' _! c: ?
4-4池化层操作2 J- Q+ D$ g& e2 P( ~4 z
4-5卷积网络整体架构$ {0 a+ s) k$ e
4-6经典网络架构
% q' K! z& [; q+ e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 W. J, J0 p2 b8 h
5-2使用CNN训练mnist数* L( `+ n, y a" n; j5 M
5-3卷积与池化操作
+ q5 l' x/ X, Y9 y& [* B8 g5-4定义卷积网络计算流程
' |9 e$ Y/ D2 c5 j! e6 A5-5完成迭代训练
# Z0 l3 K4 l- s5-6验证码识别概述; O+ Z* b# R: e3 k: Q. G
5-7验证码识别流程
% H6 d& [5 K1 e2 K8 I- n1 b3 I6-1自然语言处理与深度学
* V0 @# \1 ]' ]7 T6 v/ z6-2语言模型
+ A1 }. ^( I4 a$ R; {& {: G* @6-3神经网络模型6 u4 u5 F4 [& q- T" Z
6-4CBOW模型 U9 D' u. f5 T4 Q
6-5参数更新
9 c0 W+ |" c7 _" q6-6负采样模型
# t U' G. e. }0 @& M6-7案例：影评情感分类(数据
0 Q6 _$ u) Z: h) f. m7-1基于词袋模型训练分类器
. P" h$ a, o L* t q! Z7-2准备word2vec输入数据0 ?5 o4 y. G6 O) H
7-3使用gensim构建word22 E' r+ Q% k, T3 y% `
7-4tfidf原理
4 Q! {# C, ?% G7 s1 M5 T0 |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ L6 @" o, p* x
7-6GAN网络结构定义7 t2 N( \3 n7 }9 a
7-7 Gan迭代生成) S) T2 z% [3 z; W9 n7 E, H' Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& M) ^9 t3 J: O# F/ r& w
7-9DCGAN网络细节
0 W. I0 V6 y6 y* @2 k8 T8-1 RNN网络架构! l$ o- q9 x* F+ O
8-2LSTM网络架构8 u9 v7 T7 y' W3 O4 a- k1 F, w
8-3案例：使用LSTM进行情5 @9 [/ K( m* \- _( T0 z
8-4情感数据集处理4 J+ R% F- i/ U0 D3 R6 f, i9 q% F
8-5基于word2vec的LSTM模型
; H5 G! `0 v, m8 }- Q: j9 _0 c8-6趣味网络串讲（数据代
; K7 o9 Q9 l. }" P$ W+ E5 }' `8-7课后讨论版
- ~9 t( t4 A& ?' |( R/ }3 U. i) y, G9 `# O! y" J4 b- o
( z) ]0 x) M. [, S# g: c
〖下载地址〗) V3 G* I' L+ A4 u3 E3 k% J1 |
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