2 \9 A% K8 Y! _) d9 k# {9 K, l
! ~, o8 A" Z$ F8 {% l& G. e9 V〖课程介绍〗
3 ? D, l e0 r3 M% {( d+ ?% w; z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; l3 y6 L5 @4 h+ Z8 N7 `7 a
w$ T- c, f8 L5 E% V〖课程目录〗
9 }7 j1 T$ R) W9 q! l1-1课程概述与环境配置+ ~' l( X( h* ^
1-2深度学习与人工智能概述! j% z' p( d% m/ U$ E, y% n1 e4 T
1-3机器学习常规套路$ ]- _/ n9 l8 E. R
1-4K近邻与交叉验证
# o' ~8 b. Z5 Q0 ^4 U( x) X0 n1-5得分函数% J; e% v. w6 t3 T+ R
1-6损失函数
5 W5 ]: y9 `& g# ~* \1-7softmax分类器 ~; ?: G9 c. _8 j W5 A- c: x
1-8课后讨论与答疑3 q: C' G' E7 u% G2 w
2-1梯度下降原理-
0 X; {- I9 y" h/ V4 ~ i4 z+ E0 f& d' W( N2-2学习率的作用-
0 V$ O# o* E) G! b2 E) Y$ T# D' G2-3反向传播-
8 P9 @& Y& O4 t8 P- T& i2-4神经网络基础架构-1 p: l- A" K$ c. H% Y6 O
2-5神经网络实例演示-
' g* @' o) E9 i9 d0 z2-6正则化与激活函数
( E9 T5 S1 y! m& l2-7drop-out
2 m" z% A3 w1 W9 b, u2 u) i2-8课后讨论1 ?/ J; F( a- E& W' n$ L$ A
3-1tensorflow安装, Y4 E% k' A# j
3-2tensorflow基本套路- h2 J: Q# ]: X8 C" O( j) c$ O
3-3tensorflow常用操作! p! n+ m6 v, l6 Z/ m
3-4tensorflow实现线性回归
4 ^4 J, K8 Z, s+ k3-5tensorflow实现手写字体, I) {- J/ a3 d% a
3-6参数初始化: h4 x6 G, u, l! |: e
3-7迭代完成训练' x& n' ~! w8 W$ ^; a
3-8课后讨论
4 \) z- m1 K* a4 A& @" L4-1卷积体征提取( M2 l; D+ L2 k% _$ o1 B
4-2卷积计算流程
8 E# G; Z8 Q( N2 b7 v: e& ~4-3卷积层计算参数: _* W. a# K9 u6 b2 {+ J
4-4池化层操作
- u1 [5 \' W6 G4-5卷积网络整体架构
4 r* d, X' P' Q3 h- V$ }: I7 h4-6经典网络架构' F/ h2 M8 D" l# }$ P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( x$ w8 d f" s( t! Y0 W
5-2使用CNN训练mnist数
; ]6 j5 S" d( ^+ _6 m% q5-3卷积与池化操作
2 O* I3 i( f" @: w4 p5-4定义卷积网络计算流程+ @# g1 ^+ |9 H" V9 u
5-5完成迭代训练
5 c, z: d3 f8 O* I5-6验证码识别概述% `7 l# D* X& r' p, l
5-7验证码识别流程% O* S$ x! g" L* g! _
6-1自然语言处理与深度学
: ?$ F4 ?3 C2 y) h# S0 u6-2语言模型
5 H/ e' p# Z1 C1 H4 g! @6-3神经网络模型' p5 R6 a. T/ u) f
6-4CBOW模型5 g2 J, w) A' [+ P% j* ^
6-5参数更新/ w: `1 U( x3 m. @
6-6负采样模型
9 ]& B1 U1 B3 I+ b7 V1 D2 \6-7案例：影评情感分类(数据5 R* y: j# `) B" O
7-1基于词袋模型训练分类器! ]/ m) ?( c# S: q. ?
7-2准备word2vec输入数据
$ i( `+ \/ s% [7-3使用gensim构建word2
$ [7 I) z# e) K5 C6 R4 y: y6 ?; l8 f7-4tfidf原理
1 k0 Q7 C) f: a! s" m) N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& i9 d. p0 Z u8 l7-6GAN网络结构定义
8 k, T# Z* t3 G$ d3 S- x7-7 Gan迭代生成) R0 e; c; }1 n7 [2 v& M& q5 B. ^: W& g
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ L \- B9 n" p2 o+ s- K( M7-9DCGAN网络细节4 [. k4 Q' K0 h3 a7 b
8-1 RNN网络架构- R! E6 {4 [6 N9 H, g
8-2LSTM网络架构
$ P! D' V( q, Z9 i) d8 W; x/ Q# ~; \$ N8-3案例：使用LSTM进行情7 p: B# l4 Y) H2 f: E) L' F3 m
8-4情感数据集处理
3 [$ i4 H. S1 G+ b: O* J7 z8 S; _8-5基于word2vec的LSTM模型+ v+ V$ m0 l+ N# @1 ?
8-6趣味网络串讲（数据代
" D5 _3 f7 O7 D7 o8-7课后讨论版
. t8 k4 y& O4 [' _& H% s
+ d$ L. x6 d% b9 D3 z& i) c' J, g/ n, o
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