6 j8 G2 D/ F7 [. E6 O
5 l4 a* o8 d8 U9 D6 Z〖课程介绍〗/ W- r. `0 ^6 E2 a
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战# X* e: @' }, S* v5 u+ r
1 O: U( F& V; M. H. t9 {. y〖课程目录〗; }4 l+ ~1 H4 j1 H- e" t8 \
1-1课程概述与环境配置
: a! q J9 }& G, [1-2深度学习与人工智能概述& {0 W) {. u$ g' Q7 h
1-3机器学习常规套路
2 O7 Y- z2 ^% _+ [2 @6 L7 r2 ~ n8 m2 a1-4K近邻与交叉验证
) D% u2 y! |( S# z( c; L& g# w1-5得分函数
" m) ~* p6 U! D$ | j6 x1-6损失函数
I! F L2 ~* p W& g, N, ?0 _1-7softmax分类器
8 P; x+ E! l8 s: n N1-8课后讨论与答疑9 O6 B5 w4 C+ R2 Y O, U) V
2-1梯度下降原理-
+ L- ^9 c% t; P. F2-2学习率的作用-
2 i% m' u5 X" z& M7 e2-3反向传播-
; E. w8 X. e. y' m2-4神经网络基础架构-
; C7 }( S- y/ G) R3 m2-5神经网络实例演示-
1 O" K( z; \$ s G2-6正则化与激活函数
2 v, z, Z6 [+ }2-7drop-out
: o' W( G- m: y$ v. b$ H, v2-8课后讨论
# h# \+ i! U! [5 n1 f" b/ Q" g+ f1 `3-1tensorflow安装9 B3 C4 X9 z5 S0 e7 |
3-2tensorflow基本套路
3 G' X, h; ~9 u n, ?0 l/ p5 F0 v3-3tensorflow常用操作9 |+ l' X2 @) r3 \! c
3-4tensorflow实现线性回归& Z' n( S; ~+ j' r& |9 o
3-5tensorflow实现手写字体
* X! Y9 q6 i( v& Y. D# f, m; }1 L3-6参数初始化
: z9 v: e; \$ S( I) b: p" u3-7迭代完成训练
" U9 Y* n+ H% X) S3-8课后讨论4 h" d7 O, x, q- I
4-1卷积体征提取: X( ]- r* s, ?# |3 k
4-2卷积计算流程& @" t+ y0 U3 x2 X
4-3卷积层计算参数
! g: Z( @$ S1 `/ {1 X' P0 @4-4池化层操作
E* [6 C3 m. g4-5卷积网络整体架构' _% K5 {* v" X8 J1 k4 T2 x
4-6经典网络架构
7 l2 f3 I7 t9 l7 J6 p0 }5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 t) _; Q$ f, h
5-2使用CNN训练mnist数
9 @5 L1 p* ^8 m5-3卷积与池化操作6 `$ x- {) L3 y7 R. F
5-4定义卷积网络计算流程7 d/ J# `: n, b; H1 Z( W1 X& \
5-5完成迭代训练
/ M: Q! m6 z! U: E, p2 D5-6验证码识别概述- I* u9 a# m: G$ a
5-7验证码识别流程
. [8 A$ y; {4 H% s! u( B- P: R+ ~6-1自然语言处理与深度学
$ W. ~$ M! M0 \7 G% X; ^1 E6-2语言模型
8 N: \. ^9 @, G9 q( Y6-3神经网络模型0 c+ A, s# B6 R1 q7 \
6-4CBOW模型
G: {) {' U5 }/ e6-5参数更新
$ t3 v5 l; V: z5 O; r6-6负采样模型
# c5 u6 {7 ?8 m( t) S7 p6 B Q2 n0 P6-7案例：影评情感分类(数据1 h6 ]5 s# F) X/ Q0 E: z
7-1基于词袋模型训练分类器4 D- }$ `7 c0 {7 P6 Y
7-2准备word2vec输入数据6 O* y; b q. |4 e# w, K3 R
7-3使用gensim构建word2
/ K H- t- j4 y7-4tfidf原理' d) {: Q) \! O$ j4 l/ S% {
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 M% E: A: e2 } K& B
7-6GAN网络结构定义8 ?, W! k m! N: @ f+ \, h
7-7 Gan迭代生成# C7 M6 P( g! H: J9 F
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ o" j/ {% n" d4 B4 [7-9DCGAN网络细节
! q! _( ~1 ]6 I( v3 F6 V8-1 RNN网络架构! @7 R F/ r: T, R. S7 ]2 f
8-2LSTM网络架构$ j: S7 r, a0 t1 u) }+ l
8-3案例：使用LSTM进行情
3 t& h% @5 Y' Z$ |2 k8-4情感数据集处理/ E5 m; h" t3 }% f: f
8-5基于word2vec的LSTM模型# R& l, {; A, P2 t
8-6趣味网络串讲（数据代
" E/ v+ U' y! U) M8-7课后讨论版! B4 w7 b* u8 B4 Y9 f
" s/ Y) `( {; I
) V- A9 r, m Y$ f〖下载地址〗. d& J! u" U6 w! E5 _( B/ f
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