6 Z: v* D1 C5 }- X: f* l4 j
2 W! j, }# V* a〖课程介绍〗
6 }% G: T* L' o' Y4 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$ Y+ H4 d, o+ j" I2 x- G, s
3 ~& P: s: I( U R
〖课程目录〗; Q8 Q" O+ P+ M, }8 D- p- b% e
1-1课程概述与环境配置
# f4 O' R; w6 T2 J9 A: U1-2深度学习与人工智能概述
# e- {: X4 e0 y/ \ s- u1-3机器学习常规套路
7 x; A! ~5 Y( n# X1-4K近邻与交叉验证
* j" s. Y v m4 n1-5得分函数
+ v7 d) a" J7 k0 T- F1 v5 \1-6损失函数
c$ K9 N' c* O' |1 ]1 A1-7softmax分类器! T- c$ B. M+ ~& K- B
1-8课后讨论与答疑5 }, E( ? `8 q
2-1梯度下降原理-
0 ]; I* C8 h/ q8 n3 e2 N2-2学习率的作用-
1 O# U- i6 w/ k4 T/ [8 M: w; y2-3反向传播-
3 w! w: n* J. x( V& v5 v% I( q' W$ j" B2-4神经网络基础架构-
& P6 r; _/ T* n2-5神经网络实例演示-8 @2 t8 n! k; l3 ^! r2 R# V3 W
2-6正则化与激活函数
7 J/ {2 f# Z5 ^2-7drop-out0 A: C& }6 P+ m2 H0 W
2-8课后讨论
) @1 N1 I5 r) Q/ Z( [0 Q3-1tensorflow安装
/ i. ~) n' U4 y$ I! a& T( G3-2tensorflow基本套路6 M% f* [4 p) J
3-3tensorflow常用操作
% a0 N7 ^& K' G- V7 |3-4tensorflow实现线性回归! P8 \) e/ L8 }! Z* m2 u; E. v
3-5tensorflow实现手写字体5 Y# H$ [0 z3 c% z$ H
3-6参数初始化( S2 E2 b7 V e5 e
3-7迭代完成训练
/ s2 o+ y3 x5 |5 w- J% W3-8课后讨论
' F o% B. L# y. I1 C. X1 A8 [& }4-1卷积体征提取
3 ?0 g: q% L2 n: ]) p) ]4-2卷积计算流程
$ |) n: j$ M5 I9 Q( k) e- g2 \$ i4-3卷积层计算参数8 g# m% x$ N( V) L
4-4池化层操作2 S0 ~ O( x. K( p3 {
4-5卷积网络整体架构
/ y0 W1 Z- Y0 @1 A& A8 ?4-6经典网络架构# _ P" V' L) M, m* J2 c1 v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- x0 u( Z# P6 E8 `% f5 p: W7 {5-2使用CNN训练mnist数
- E8 u2 F/ j( i4 O4 X; ]' u& S' [, B5-3卷积与池化操作
' y. V; H) f d( ]5-4定义卷积网络计算流程
/ J# T: n% I; z% i) K, U" h5-5完成迭代训练- E. F, }) _/ U- ?! j" w& b; b L
5-6验证码识别概述9 e! R+ T2 c7 _
5-7验证码识别流程
+ X4 _6 g i6 R* B8 J) n5 ^) a6-1自然语言处理与深度学
2 O7 p, K$ l, `) {; n6-2语言模型) c* G% n$ @* \5 r2 F9 R k
6-3神经网络模型
4 Y S* q$ O! w* P) ?" c6-4CBOW模型
: D& _7 E- W F, N/ E6-5参数更新
t9 M. Z3 c3 t6-6负采样模型
, S, b$ Z8 F$ n5 X1 E6-7案例：影评情感分类(数据
0 I& i8 {! `" h6 q: v7-1基于词袋模型训练分类器9 ?( @' c. r# Q. w
7-2准备word2vec输入数据# N$ R& [$ a7 i, o O {; w8 P1 }
7-3使用gensim构建word2( {7 N% I9 j2 W1 u, |
7-4tfidf原理8 F* s s- v* g$ \
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 C6 r% K d- \3 X1 z+ r9 s% h8 ?6 X
7-6GAN网络结构定义7 Y0 y% l$ P( E0 e: r- ]7 f
7-7 Gan迭代生成
; h- j$ d5 w( k! T% I0 F7 Y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& g$ @2 l2 R$ F; a* W7-9DCGAN网络细节
1 u& u i% w! F/ \% f8-1 RNN网络架构1 y5 p8 }8 ~; G1 J9 P, T
8-2LSTM网络架构 I6 ^8 J8 C' r a
8-3案例：使用LSTM进行情
+ T% v8 G( r9 l3 I7 {( e* f1 @8-4情感数据集处理
. d! }, H* C2 @# N- f0 K8-5基于word2vec的LSTM模型' T1 E4 e; E' h! S) x& i! E
8-6趣味网络串讲（数据代5 v8 k$ G/ e }) S. t
8-7课后讨论版
1 C# G9 N0 Q! H" c' S2 c/ o; i8 G) g& j0 B6 k& _' z% C) ?& } ]
. u' w% F, }5 c; ^1 Q; b
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