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〖课程介绍〗
: o& N8 ?/ a# A1 E; _; S! F9 Z8 J此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; F) _* l: K% G0 [6 ?) ~
; X( _1 [) h# O4 m3 b, S- O〖课程目录〗& R9 D1 M9 `6 D k6 g
1-1课程概述与环境配置: J/ S7 r- ^6 }$ g. I9 ?" X; o/ W
1-2深度学习与人工智能概述
! h8 e1 b8 g6 _. \( R; V9 l1-3机器学习常规套路* a: a1 w9 A- j3 x2 L( l) q% Q! q
1-4K近邻与交叉验证
# h! Y, H1 K* l1-5得分函数6 b& Z% J) |6 P6 W# z1 l4 r& ^
1-6损失函数
4 w; z5 S) A2 h6 }( L4 x8 t6 r1-7softmax分类器
3 K$ B4 \! y0 |& C ~' `3 ^ B% Z, ]8 m. E1-8课后讨论与答疑0 M5 j* j) Y# I+ L' }+ X
2-1梯度下降原理-
7 p/ \) c. H6 g2-2学习率的作用-9 m! g0 P& T$ N& h1 ?
2-3反向传播-5 F) c' N+ y( g
2-4神经网络基础架构-
. Y! j# N2 W; e3 ~$ v, w2-5神经网络实例演示-. w7 S8 m$ F6 O& T; f/ E0 `
2-6正则化与激活函数. k8 A& h! e) }3 Y% U
2-7drop-out7 f4 C& S$ _# C0 [- e; n# M
2-8课后讨论
) a& q, Q# L5 f* \# A3-1tensorflow安装# x/ V# c3 M1 q% c: _
3-2tensorflow基本套路
/ M2 E* V7 Y6 h; q3-3tensorflow常用操作/ b+ v1 K* N8 C0 F$ o: R! Q( K
3-4tensorflow实现线性回归, ^: D) H; _: h" A, G% j
3-5tensorflow实现手写字体
$ p3 A" q( F7 ^" s3-6参数初始化
; b) ~. Y* ^8 f' r- O3-7迭代完成训练
! E( g* Y6 h& k0 K' ?$ [+ k% ^3-8课后讨论
3 A2 C0 W) r u' q" k/ _6 u4-1卷积体征提取
/ i, S9 z, M% q% o4-2卷积计算流程/ E; Z6 T2 u( o; Z
4-3卷积层计算参数
; u8 K+ P6 A/ u# a0 m; J$ w4-4池化层操作
# H! f* j/ R) c% ?; q% `! T4-5卷积网络整体架构& c& x3 q; Z# l: I9 y0 P) U
4-6经典网络架构; w& h/ J) Y$ O$ i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 c( w) v' k1 r0 D3 M% L1 Z0 v
5-2使用CNN训练mnist数% f! \9 W' P; s" K4 v% y
5-3卷积与池化操作5 }: U, S& ~; [1 I) o
5-4定义卷积网络计算流程
5 u* s9 i7 a( Q' u5-5完成迭代训练
$ K& i2 h- R4 J7 I% x5-6验证码识别概述5 Z4 M5 Q: W* p0 }
5-7验证码识别流程
( P9 y, X, b9 p6-1自然语言处理与深度学1 b1 W& R$ \* D* ?, y
6-2语言模型# c8 m6 \, v! J6 x2 q" Q
6-3神经网络模型6 W; j& T4 I9 [( I9 u
6-4CBOW模型) b3 H* N! @) g/ b" |% ?* G
6-5参数更新; @* [1 w5 X/ k3 q0 E' J
6-6负采样模型8 n* H( M7 H# I, L
6-7案例：影评情感分类(数据/ s2 z1 a k+ \" G* j) A
7-1基于词袋模型训练分类器* p& z3 S. \/ C6 K1 B3 }
7-2准备word2vec输入数据0 H( ^! B( q- K, p- d
7-3使用gensim构建word2
& ?( \$ z' U5 d& m% d7-4tfidf原理
, L# l4 v- _ a- r4 [3 ^ a! W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( U' {# r- k7 s* [; A y7-6GAN网络结构定义
/ K0 J! Q4 E8 d: ]' G& e2 l% b7-7 Gan迭代生成3 B* @8 N$ D. p7 k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 P1 M. d& w& X7 L
7-9DCGAN网络细节
/ m' _5 m4 Y/ g) F$ o8-1 RNN网络架构! ], _7 R7 M' U5 S& w2 i' X
8-2LSTM网络架构6 Q# i6 _1 }7 C# G7 H5 B$ s
8-3案例：使用LSTM进行情
$ k: {. v4 X5 b" f1 R5 a8-4情感数据集处理
: [# J5 q7 E( ?5 o1 ]0 g( Z! A1 s8-5基于word2vec的LSTM模型8 O& u1 j/ G$ M9 [( l4 ~( Y
8-6趣味网络串讲（数据代1 `$ Z0 n" H; F7 F4 H
8-7课后讨论版
$ V* U- h% f( F. T5 E* q( }+ }1 T7 O. B( z0 z
* P$ u$ ]6 y+ J
〖下载地址〗# o+ |& b+ d+ S7 \% ?
! |9 E0 `1 ~% }3 X" R/ j( A2 O& }
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