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0 `; y/ O `% V' K+ o3 S3 I3 N〖课程介绍〗+ Y; E* H3 J0 ?) l8 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
# _" \% v; a$ L+ M& D) ~) S
+ u8 P# m* ]# y, g- b〖课程目录〗! U6 b" W6 P, z& C5 m8 _
1-1课程概述与环境配置
: b N9 t) V) p) z A* p1-2深度学习与人工智能概述# z1 E3 S) W# o ]& O& m
1-3机器学习常规套路
- F# C& b4 f% X6 G3 Z* M1-4K近邻与交叉验证
6 q A; i7 q) G1-5得分函数
% r7 h/ G0 k% U! D& L1-6损失函数$ ~4 o. U y0 u2 `6 Z
1-7softmax分类器
3 f0 k M. D" T" w6 K& @% \% K1-8课后讨论与答疑$ @( w: ]+ J6 g; m1 f; H. X! {- Q
2-1梯度下降原理-0 p1 \) ]* \: x' `" a( ?% y) |9 g
2-2学习率的作用-# j. {( F3 w6 L$ i
2-3反向传播-
+ D; q3 G# p& h+ O0 n0 D* H* p2-4神经网络基础架构-) n0 G; E% K# \- I' h4 Z3 I- I
2-5神经网络实例演示-& R# P( m& c# E Q$ j
2-6正则化与激活函数8 ]; x- @3 S6 u0 Z! v
2-7drop-out/ {8 P9 U" T- J7 E* h5 U
2-8课后讨论
- O f8 q4 o' c1 R( f7 x# E. i1 i3-1tensorflow安装
$ p9 }$ E. y2 C) X# V3-2tensorflow基本套路- R$ |9 `' A* h$ [& Z
3-3tensorflow常用操作
. D; r9 p3 `" p5 x% v3-4tensorflow实现线性回归
8 D- y6 Z: q1 y+ X6 x: A0 X3 y9 p( z- Z3-5tensorflow实现手写字体, W4 u' G. `# q/ U- O( \) B
3-6参数初始化
0 j' \- X4 U% P3-7迭代完成训练# {5 |7 O9 z3 ]
3-8课后讨论6 ]4 v' l' e% Y; Z
4-1卷积体征提取4 z8 ?& |/ |, p9 N# w3 g, F
4-2卷积计算流程9 M& Z8 x5 m0 }$ I8 y: f5 r
4-3卷积层计算参数; e, c4 T. c( Z0 u% S/ q; y
4-4池化层操作
y/ B$ a8 Z2 b& B4 b C4-5卷积网络整体架构
6 ?- _7 z1 {2 u% |' ^# X' z7 P4-6经典网络架构
" i3 ]; n$ B# P; z% E# r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ n7 D3 k; j5 t$ T
5-2使用CNN训练mnist数' Z" a1 W* @+ i" ~' A* ?
5-3卷积与池化操作
1 n i1 F2 I2 r# }( T. x5-4定义卷积网络计算流程
6 j* d! b) w3 b) r j" l5-5完成迭代训练+ ~- }2 K! a& f7 f& i/ F
5-6验证码识别概述# M9 Q o8 q( D7 H4 D. N \& U
5-7验证码识别流程) o. I6 j6 Q% r, W
6-1自然语言处理与深度学0 i6 g7 Z7 ?- `8 o
6-2语言模型 ^; g$ y0 M" ?2 _$ ^$ L2 h: @) V
6-3神经网络模型
( Q& V4 h0 v3 i! c- L" R6-4CBOW模型
: U+ `8 X5 I( z2 Z$ C. @6-5参数更新9 T0 }0 Y; u# E6 }7 p* U/ o6 i/ W
6-6负采样模型- `$ ^# R9 D; K: w: I, p( l, f1 B
6-7案例：影评情感分类(数据8 A5 y) O+ f3 |1 |1 R, }0 n& S
7-1基于词袋模型训练分类器
; [5 \+ V8 M: k2 i3 r7-2准备word2vec输入数据* y+ d# d* H, f: Q
7-3使用gensim构建word23 @! g+ N' @, X& y" U
7-4tfidf原理
: K( d# V3 z; \+ O- d2 \. c7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( V9 P; F$ F4 t* Y+ {: H7-6GAN网络结构定义
7 z8 B7 ]) b9 \+ S7 I7-7 Gan迭代生成
6 R. n4 {( N3 l0 D1 r, V, }& T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# X8 B5 _* e9 r+ P# |3 p
7-9DCGAN网络细节: u9 d# \* c/ t; i# n! X
8-1 RNN网络架构
! T$ @% s% L( g7 X- T+ ~4 V8-2LSTM网络架构- F# i, I. ~4 _" `% Z7 B5 M
8-3案例：使用LSTM进行情( c* _" ~) \# V
8-4情感数据集处理7 l% L3 _: R3 Z; X- m; r, E
8-5基于word2vec的LSTM模型' R. N) X- i; [9 z# u4 F0 F9 B' u
8-6趣味网络串讲（数据代
+ F' g/ q( j( g/ M5 d8-7课后讨论版
" T6 _8 j5 c# ?3 K- d9 ]
8 T/ [ W, H% t& p8 Z4 d( g) Y8 M; I# W% I
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