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〖课程介绍〗: b! [* m. _0 k0 A; t! k
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
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& T, t$ D) R0 \〖课程目录〗" X3 v( A2 n; L3 g8 ^4 @
1-1课程概述与环境配置
u" `" A6 R& g5 L1 N' @1-2深度学习与人工智能概述
P, D6 k2 q8 \$ m2 Y1-3机器学习常规套路
7 H" m3 r! A+ n* M+ {# W1-4K近邻与交叉验证. {3 |5 T% g" ^: _8 Z
1-5得分函数1 x9 s. Y8 E- A6 W
1-6损失函数
: g Z, `5 P* B1-7softmax分类器) N9 ^- a& P$ t+ l! X7 W
1-8课后讨论与答疑3 t! t- s1 z/ i0 b7 w1 z5 m
2-1梯度下降原理-
' | N% ?1 i1 s2 f2-2学习率的作用-3 j1 _) ^5 `; U1 N8 b
2-3反向传播-
. V) R6 T4 [- q" u4 e$ n8 U+ ~2-4神经网络基础架构-1 L! G# Q) H' }4 {
2-5神经网络实例演示-6 A; |$ ?4 i5 J9 k9 \0 [
2-6正则化与激活函数. `. ?; u) s7 Q8 M% ~3 G
2-7drop-out
9 I2 X/ a7 h( n5 O9 G4 a q b$ t$ D2-8课后讨论7 G9 c; G! f! Z4 O
3-1tensorflow安装
& T4 H( M( W) W6 `! q3-2tensorflow基本套路
) ]9 h* M& w9 F! _7 @- B) _+ ?3-3tensorflow常用操作/ d4 X' b7 x( I) @ x. i4 i) z
3-4tensorflow实现线性回归
& V- J& F! h9 I8 e3-5tensorflow实现手写字体
3 }- ]( Y2 T( m Z) W3-6参数初始化
7 u0 o$ D& A' p) G5 r3 B) {2 K3-7迭代完成训练! d- J$ ?# w6 p( a/ |7 |0 d
3-8课后讨论/ l, A6 K1 \' J$ Z
4-1卷积体征提取
0 z& j' k2 n) y4 g4 G4-2卷积计算流程. F! g* K5 w |. {8 R6 Y; z
4-3卷积层计算参数
, L4 @6 C; y; `4-4池化层操作/ j: R* p8 L! E! H$ V
4-5卷积网络整体架构3 Y0 b0 _: p% d9 ~; q7 _
4-6经典网络架构, A; H$ l! V; P/ e1 ]# z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" O! j! [, h" u/ e3 C5-2使用CNN训练mnist数4 m0 t X5 n5 q4 s. W% E+ {% _. a
5-3卷积与池化操作
* G) L" e* \# C: f G5-4定义卷积网络计算流程
8 Y, `/ r. }9 T# s2 P5-5完成迭代训练/ ?" T! I m7 G! Z3 m# e- l- g& a
5-6验证码识别概述6 ~. |* i" F4 A+ a8 }
5-7验证码识别流程
; P9 ?. v4 a, H" h* T1 ?6-1自然语言处理与深度学# ]7 S5 ~: \8 x& I! {
6-2语言模型
, x, Y4 V: }$ a8 A6-3神经网络模型
# F, p( p' B, a$ k. Q6-4CBOW模型) T' ^! N% Y/ @- r' J2 k* Q" c3 g
6-5参数更新
. R; r* l: t9 Q4 n1 }- R3 _$ V1 q6-6负采样模型) s! Z* W- z: I) U
6-7案例：影评情感分类(数据0 d! |9 e6 l# E, c/ x9 p
7-1基于词袋模型训练分类器; Q; G' c) `6 Z
7-2准备word2vec输入数据
" t: ]# v# s. E5 Y/ C7-3使用gensim构建word2
% [- M9 [0 E3 |! { A& b7-4tfidf原理" V2 A7 a% T, T6 j" C
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% I9 P4 m. Y, d. _; Z4 T3 w5 H- Y
7-6GAN网络结构定义2 g D" a! _/ a$ I& ]
7-7 Gan迭代生成
5 p x8 n# q4 H# D7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ G# ]% m: w5 V# o" O" r7-9DCGAN网络细节9 o, Z$ N4 [$ j$ B9 C% B: f
8-1 RNN网络架构
6 Y2 {$ n, X& k, E# ]8-2LSTM网络架构6 V; n. A9 c! K. ^* W4 r
8-3案例：使用LSTM进行情2 g! F3 s4 @, n" a$ n0 ~" i5 E3 D
8-4情感数据集处理* l% `* F4 W% H4 I5 e& ?6 W
8-5基于word2vec的LSTM模型7 b: _6 i- j7 B# l \
8-6趣味网络串讲（数据代
$ m" L8 U q1 |8-7课后讨论版4 O+ I3 z2 a: c4 a9 \( l7 n
1 x% v2 i. @: {9 z/ s" X- c% |) ^* p. _1 `
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