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- z. _) H$ v. N0 B
〖课程介绍〗& D& H$ ~) w1 ~% O2 Y5 T
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; o# U4 q G. S$ y) h6 }# C
" b/ S- o( _, ~! e/ v1 r〖课程目录〗
& n- u: ]$ g& Z$ O; v7 z6 \1-1课程概述与环境配置3 H/ W( E7 ~6 t5 C7 Y# I7 s
1-2深度学习与人工智能概述# ^. y. [, w% T) V
1-3机器学习常规套路" R# V/ c3 w% Z% l' w/ J
1-4K近邻与交叉验证
& ?& v8 d: S: |' G# U) r: |+ F4 f7 P( d1-5得分函数0 w, b. Z. m: g
1-6损失函数' a8 G: Q! l0 J! i$ I$ U1 `
1-7softmax分类器5 V& C! f0 Y: M5 W. z& Q2 i
1-8课后讨论与答疑# Q4 O% S. q/ U3 y( Q q' h
2-1梯度下降原理-8 P/ c% b8 X# G- B# x" \
2-2学习率的作用-" O! b7 m( W+ u
2-3反向传播-( m; p \& a8 L! q1 W6 B9 G6 e
2-4神经网络基础架构-
0 @7 e) ~# W3 s, {2-5神经网络实例演示-
& ^/ Y y. `8 M! O, _0 T2-6正则化与激活函数
( M* q9 g7 {2 T- v7 ]; X2-7drop-out
! U" o8 ]( W0 N6 \+ J, W; d2-8课后讨论
6 y, @9 E6 d: r" d8 S3-1tensorflow安装
. j# V r$ o, U! h3-2tensorflow基本套路: b$ b: G& Y+ M# L, e- M: W: Y0 e
3-3tensorflow常用操作) N0 x$ [& l2 R; V
3-4tensorflow实现线性回归# ^$ K% Z& Q0 e" T
3-5tensorflow实现手写字体
0 A( W5 a( F# ~ J. x3-6参数初始化
: } a" l0 P, o1 [% z2 L' u3-7迭代完成训练
% ?- K8 Y# P0 f* K2 m3-8课后讨论
% T8 |6 q& ?% u, n* a H: m" {4-1卷积体征提取5 g. p: ~: Q* w' c4 A/ D$ k' H$ u
4-2卷积计算流程
; T: T9 V5 Y/ F+ s' J3 C& E4-3卷积层计算参数
* o0 J- a! Z. Q: m4-4池化层操作, V+ c* X R1 G( U7 W) }! v
4-5卷积网络整体架构6 j5 @3 w7 @+ a% t* ~
4-6经典网络架构/ R& f" O; ^; ^6 Y3 p/ f4 e' f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, z2 o3 T- D& B
5-2使用CNN训练mnist数
% m% v) D% Z l5-3卷积与池化操作2 h' h( y+ @8 X+ ]
5-4定义卷积网络计算流程* n2 b) Z1 u- X( E! l
5-5完成迭代训练
& p! M$ E) t4 A" y0 Q* h5-6验证码识别概述
+ Y% q) h2 r) n6 g5-7验证码识别流程
( Y8 h) s. K, v# y6-1自然语言处理与深度学% \- W1 @ D, i! ]9 ^
6-2语言模型. P5 A; ~( y* Z
6-3神经网络模型4 {: `! O8 V3 p+ j: |* @
6-4CBOW模型; U( ]! ^6 l# r7 `# J' z
6-5参数更新* r' ]4 L: Z0 R) S9 v+ H
6-6负采样模型) P( A1 D: W: H( H. ^
6-7案例：影评情感分类(数据1 Y( \! E7 r; Y( I4 _. \
7-1基于词袋模型训练分类器) R: f8 _0 z0 {7 D8 v8 {. z( k
7-2准备word2vec输入数据
0 S8 R& h0 n9 ]) l) \1 ]7-3使用gensim构建word2
/ U5 A8 Z) \1 V# r m: x! O) ^% F7-4tfidf原理
$ X# t- j1 D2 E8 W; j( A7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 [1 b( a) p7 l# H! d' @8 u4 A7-6GAN网络结构定义
- x. l" w" D! M7-7 Gan迭代生成6 k: R* f% ?+ |# X
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" v9 a9 v) e0 U: Q7 `0 _* w
7-9DCGAN网络细节$ @- Z6 b- h4 R, s
8-1 RNN网络架构
4 J9 E4 G" E+ I8-2LSTM网络架构7 x5 [1 p7 D3 A0 T1 P
8-3案例：使用LSTM进行情
) @+ l) C# ]# l$ Q- C8-4情感数据集处理
; S$ r/ I% X5 V9 r% t" H9 ~8 q3 N8-5基于word2vec的LSTM模型
: R6 m3 o" G# O: x" \3 K5 h* F8-6趣味网络串讲（数据代
6 ?" h4 m$ L6 x, _, x0 q8-7课后讨论版 o3 C6 J! b. {5 I7 c9 L
3 c' D+ @ E& H
. D, ~6 S/ q- m( b/ ^$ X* E
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