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7 f. b6 O$ _! v2 g! |: Y1 J〖课程介绍〗
5 F1 }' \ W- \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 `" h: ]9 O- t; b
! @8 e- a0 e, x) _/ I" H, ~3 c$ u〖课程目录〗% Q# j' {2 d8 P7 J; W
1-1课程概述与环境配置6 l+ D' t7 b/ U a0 C: N# q7 } i
1-2深度学习与人工智能概述
! s& t% @; R( c, q! O1-3机器学习常规套路
. ~7 p: H% ~9 t2 M1-4K近邻与交叉验证 O) x$ @9 `8 ?1 [9 C
1-5得分函数
8 X! ^7 s+ g' Y+ z% P; [1-6损失函数
) h! y* E/ l: f% n, \1-7softmax分类器 e) ~. e: V5 a' R) J
1-8课后讨论与答疑/ q0 g: D1 H. n" Z3 U2 w. s7 ^
2-1梯度下降原理-) J d4 v2 S: n/ g
2-2学习率的作用-
$ d2 v- ?' C# z2 j) y0 Z% X2-3反向传播-* c1 x& O9 m. F( h
2-4神经网络基础架构- ~/ t8 n0 P- z7 D# [
2-5神经网络实例演示-* g: N& \& }& z& j O8 l
2-6正则化与激活函数3 v. y) u* [# u/ W9 u5 G
2-7drop-out
* H- D7 _0 Y6 M2-8课后讨论
- `5 ?8 Z H$ H1 T" E" w2 `2 a2 o3-1tensorflow安装
8 h' j( r8 F" P; I9 {3-2tensorflow基本套路
9 J4 M! [- p; Y, K X4 [+ Q3-3tensorflow常用操作
! x& u5 w! a3 e% r! f7 L1 R0 {3-4tensorflow实现线性回归
* L9 n6 }/ I) {6 t4 k0 x3-5tensorflow实现手写字体' S2 S5 B: A1 T
3-6参数初始化5 c( ?, J1 Z7 L" k: l# D- j
3-7迭代完成训练
* ?9 ]7 \& c g& R* D: s3-8课后讨论
, g5 P4 m% V+ R$ k* k1 e. [4-1卷积体征提取9 a( m( Z8 Y% i7 E4 d3 \
4-2卷积计算流程) j# Z5 _' O; J: O# Y+ o
4-3卷积层计算参数
7 {$ a# ~* g$ I4 S* ^6 R4-4池化层操作
" T- R5 x* F. m4-5卷积网络整体架构# D6 n9 L& [7 ^ C, |) h
4-6经典网络架构 h9 @: Y# }, {) H/ p* U' ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 _1 g# k& U/ H7 t8 {
5-2使用CNN训练mnist数# W: j }4 m* b7 U a' k
5-3卷积与池化操作% w5 |. ~/ y: x. j# p! v
5-4定义卷积网络计算流程$ A9 E( Q2 T2 k0 B. P6 b
5-5完成迭代训练
& E. c8 H5 |! [8 y3 W6 }5-6验证码识别概述# L, O0 }5 p$ [4 h6 W* D
5-7验证码识别流程0 {* Z# C# N; b% C7 I. l
6-1自然语言处理与深度学
8 s, K' ]2 s+ A" o6-2语言模型
. }8 @- O) \1 t6-3神经网络模型
- t; g" C4 m" r! y9 Z0 C1 u1 N& a5 s6-4CBOW模型1 K# _, J' B2 A5 L6 g7 Q; f
6-5参数更新
( u/ {$ W9 k9 b- w! i6 C6-6负采样模型
" Z% x3 M8 s1 p9 g0 b6-7案例：影评情感分类(数据; S2 o# j! U* U; y. k2 @ I; J8 X
7-1基于词袋模型训练分类器. I$ k! d+ i9 `! O+ D
7-2准备word2vec输入数据+ F0 n: a0 e$ Z @! E3 c }# H
7-3使用gensim构建word2
6 v" a1 X" U# }5 Z( Y7-4tfidf原理
) ?2 A7 z7 \1 o4 u$ [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! U% K% a$ ?- \$ d! ?& X+ |7-6GAN网络结构定义
+ F1 j# l. R& d7 ?. [7 W2 c7 F7-7 Gan迭代生成! Y# t. ^7 S3 l) M9 H* J+ J6 O9 `
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ g4 ]6 l P- C- n' e
7-9DCGAN网络细节0 V' v4 \* |. F; P1 l6 E
8-1 RNN网络架构4 N" D" e) E, S1 }" h8 i
8-2LSTM网络架构8 g- O& _3 t9 C; d! O! o6 C( b& }
8-3案例：使用LSTM进行情5 O8 T1 N! {3 Z3 ]# }
8-4情感数据集处理
0 s* N, B/ e4 s. y& W: u) u8-5基于word2vec的LSTM模型
, _' I0 d5 o% [+ e1 d3 ]8-6趣味网络串讲（数据代- x$ b. m2 s. R, A) f# q4 T8 k+ r
8-7课后讨论版
0 P8 w& Y! b, x p2 Q! {# [+ I' [5 t0 V& L+ m1 O8 V2 \
& \' s: D# N, ^ U9 j
〖下载地址〗5 _, u" d4 V; P6 d9 Q) M9 ?, x/ k
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