8 t0 B! t3 B% h& X4 { G3 e1 T
. e( G! a( X0 _$ p〖课程介绍〗
7 d* J: a: r+ _3 j) V4 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- a* `1 e3 {5 Y
; u+ \9 S) u! _1 \〖课程目录〗1 h* a1 ~5 ]5 q+ p) z1 y6 _
1-1课程概述与环境配置; h+ j2 u% L* |3 e7 ?5 L
1-2深度学习与人工智能概述
. m% a! Z; P- i, I, G" K1-3机器学习常规套路8 x$ l3 \/ t# s2 b3 q
1-4K近邻与交叉验证1 o/ O: C4 C6 w
1-5得分函数* U7 d3 u6 w/ o% M; _ M i5 k+ b
1-6损失函数
7 o+ F% h; p4 g: [# M1-7softmax分类器' e/ Y6 d+ V, J' R' O
1-8课后讨论与答疑
) A2 H8 Y, V% Z2-1梯度下降原理-
" \+ D- ~0 H! J: m7 `/ `2-2学习率的作用-
3 b4 N" Q) W* L; H" j$ H6 d# d- ]2-3反向传播-
3 x: @9 J5 p9 u; I/ K2-4神经网络基础架构-
/ p( S# e8 R- H6 n2-5神经网络实例演示-9 n& [( E* c0 ?
2-6正则化与激活函数
4 e0 c0 D \8 F( s5 {$ _- c2-7drop-out& x: G6 f& I" }$ `5 O5 t
2-8课后讨论
% {5 ?0 {6 i: M6 H9 T, H. e3-1tensorflow安装% |; [; z' E9 h/ z9 F& ~
3-2tensorflow基本套路
* l+ N1 x( d" G, w, G3-3tensorflow常用操作, R" S$ t6 I6 D; B
3-4tensorflow实现线性回归2 {" U* M) d& ^8 t- Z! c
3-5tensorflow实现手写字体
- E Y, L5 n3 b/ Q8 G4 V3-6参数初始化
{7 v9 y& G. U( K- }3-7迭代完成训练
, g5 `0 N* J5 |* x6 V3-8课后讨论 q* i& l; m- M7 a2 Z L3 U
4-1卷积体征提取$ E7 P, t. S* N
4-2卷积计算流程, D- z( i3 h( |. T! d1 _
4-3卷积层计算参数4 N: f* w0 e* z! X1 A' p/ ^
4-4池化层操作% p3 d, J7 ~) Z" W1 Y
4-5卷积网络整体架构% Q9 Q3 K. k) k( B
4-6经典网络架构
( g! T4 [ K& B8 B) P2 ?6 Q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 S' W0 `* Y$ x& g% X: n5 f5-2使用CNN训练mnist数* F8 T9 s5 y0 s0 _0 S+ }
5-3卷积与池化操作
D/ v6 M/ I5 I5 n4 N1 a: C' w5-4定义卷积网络计算流程
. ^" z" L/ \' Y/ I' J$ R$ J5-5完成迭代训练
W! T* f g% O" A7 L5-6验证码识别概述! K/ ?/ K! g; S0 {1 M& }
5-7验证码识别流程" {- u2 S. I2 G: c4 b# n% M
6-1自然语言处理与深度学
1 _4 q5 f2 X. l# o ?3 b& @) U0 _6-2语言模型
- u( N) p, j3 m, H% Y% N6-3神经网络模型5 Z9 p5 k* R" y6 { n n3 f
6-4CBOW模型3 O- _' D1 b# Y7 @9 o5 `0 g" H
6-5参数更新
6 K" x8 @- A4 u# X8 D( K; A6-6负采样模型
: s7 r& N0 W0 ]- G6-7案例：影评情感分类(数据8 g/ }( w. C$ A
7-1基于词袋模型训练分类器
0 P4 K& o( l2 a7-2准备word2vec输入数据' @$ v( Z5 ?& Y& ^
7-3使用gensim构建word2
- X6 }4 ^% o/ R s( _, p2 r x& f" w7-4tfidf原理, d' o$ m1 O, `" u2 M) t. c+ t
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 [: ^ T7 z' @* m1 s! ~, Q+ u
7-6GAN网络结构定义
7 n) j2 r- J6 N. a/ L1 a. J6 h3 ]7-7 Gan迭代生成5 o, b/ g7 t: C; s
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! F, `4 m+ p% a7-9DCGAN网络细节$ r8 }( K5 W1 _8 S
8-1 RNN网络架构. [3 B2 l3 C$ \5 O/ A; j/ V- a3 T
8-2LSTM网络架构$ L+ ^9 q9 Z6 v. F
8-3案例：使用LSTM进行情
4 x- X9 w0 G+ ]! C# f) t8-4情感数据集处理* O8 M9 e( H0 g# f
8-5基于word2vec的LSTM模型
. [. Z8 ?- Y) _' H5 z8-6趣味网络串讲（数据代3 k% L/ a- b! }6 w/ r3 C5 c
8-7课后讨论版7 `% K- O+ |% \# {2 [ S1 z; Z% l
, W$ H8 o* K1 ^( T' F. b B8 E. v, U# Q$ a9 O! @: z
〖下载地址〗, v0 B: t3 {: c* ~, i* q
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