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/ U: Y' m/ g7 G$ i' V
〖课程介绍〗
! g3 Q* _( W* D6 A q" \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 `3 w0 f. B' ], F5 `3 O+ @
1 |& p3 t$ H4 n8 w! Z
〖课程目录〗
6 ?+ s& p# k3 e% f: v( Q1-1课程概述与环境配置
- J1 \# X5 m' }. I8 f1 j2 E1-2深度学习与人工智能概述& n6 `% M' z* k+ U& E, t* w
1-3机器学习常规套路
/ A$ H1 Z$ F+ `- u2 k( Y4 ?' e1-4K近邻与交叉验证
/ ~' u0 t' ~) B9 j& l& a# K, y' u1-5得分函数
% d! {# j' S0 f) ^: h. u* z0 j3 I1-6损失函数
) a/ d/ l% b2 e# Q' A" g1-7softmax分类器, `" d. Q, B* e1 g$ |
1-8课后讨论与答疑
9 X% y: @7 n7 ^6 F5 `( E2-1梯度下降原理-
p# R, x3 b W/ Q( P2-2学习率的作用-" W' H4 l6 [7 T) v* u; L# e% i ?9 c
2-3反向传播-
3 h6 l1 I! }4 T) J$ E2-4神经网络基础架构-& c3 B6 h+ n4 q. O, ]
2-5神经网络实例演示-
% c6 s+ c5 J& O) n# G( m2-6正则化与激活函数
3 Q, x4 j0 o z2-7drop-out
* d; T& C& `$ ? t% R3 m2-8课后讨论
$ F O% O6 U9 v: k3-1tensorflow安装
( w. o7 _& j4 f9 x3-2tensorflow基本套路
2 ?" D9 R: n I9 G/ Z3-3tensorflow常用操作
- e$ G! h: j: [0 e3-4tensorflow实现线性回归, S2 ^$ K8 i) P: i9 ]
3-5tensorflow实现手写字体
9 x* p' f8 u1 g5 e& [$ ^! C) {- `3-6参数初始化' ~, s: K h, P" P" c/ q" t/ }
3-7迭代完成训练9 b/ o4 r/ T! n/ r/ Q2 ?- o" o
3-8课后讨论
$ j& y$ L6 C2 d. |' Q4-1卷积体征提取
& f5 C# |1 i2 t3 s7 k3 d4-2卷积计算流程
3 {" s1 b. w+ t/ ~4-3卷积层计算参数
! g/ q9 | S* `) ^6 Q) [4-4池化层操作9 P" a$ e2 i& k9 A b
4-5卷积网络整体架构
+ U0 d% x- `) R+ H7 v1 f) ~4-6经典网络架构
2 d' p" A( c; o4 ~; J1 e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. d) Y8 d5 G6 `
5-2使用CNN训练mnist数- b& T( k5 J$ f) G% b S
5-3卷积与池化操作
8 |! H4 e1 ^9 l* x( A* F# {* w5-4定义卷积网络计算流程; g& R; M* H7 @# o
5-5完成迭代训练1 c' ^) t2 V4 ~4 P' a0 d1 a% Y
5-6验证码识别概述
6 `- q( h& r( g# |% _; m5-7验证码识别流程
`& k& D9 A* p6-1自然语言处理与深度学
+ k" a) B% K3 H6-2语言模型
! ~0 b7 k* l" F( k1 X- `6-3神经网络模型- h) k% X& `1 L. Y. ]- S& q& X
6-4CBOW模型* O3 M' W% Q% Q
6-5参数更新
1 ?0 f) k" I9 Q5 J( D! H/ D6-6负采样模型 Z: I) j2 Q7 _" m" x
6-7案例：影评情感分类(数据# E1 i8 Y0 `- `, ^6 c; U3 I
7-1基于词袋模型训练分类器% C7 c1 i# O0 Q
7-2准备word2vec输入数据 i+ q0 p. A1 ?0 g! S* {
7-3使用gensim构建word2
0 a6 o1 M) G0 d7-4tfidf原理
, a0 f1 |4 ]( j0 }- T1 k; A7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) l8 l h: c0 a1 A0 o
7-6GAN网络结构定义( s1 Y' o' T% M2 T( _! r
7-7 Gan迭代生成
; Y9 C# Z1 J! J$ F" ~. E7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' F( b" e" j' D$ L
7-9DCGAN网络细节 _ j- R% P0 \, O3 K# w4 b
8-1 RNN网络架构. G* ~0 B O( Z, t6 n6 i
8-2LSTM网络架构
4 r, g* G6 A! ~! W/ Q+ l1 b4 d8-3案例：使用LSTM进行情
4 ~% s: ^) X- f7 L, f8-4情感数据集处理
2 A9 H. n5 i3 T7 [4 \& t- H9 f0 ~8-5基于word2vec的LSTM模型& B1 q, B& x+ C# @+ i
8-6趣味网络串讲（数据代2 m, @6 W# K+ f& `! L3 M0 A
8-7课后讨论版
5 t3 ?/ S1 f% t' M. J& \$ J6 A- C4 ~) W* k, C+ ?8 T
" m% t W( `" H7 |6 t2 Z: }# e. ^〖下载地址〗
% [4 x/ I% f2 f4 o0 _- b2 l0 v% l3 P! M! Z! O
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