1 \. v4 G# s" M0 S$ [
: s3 \- R0 @5 z3 ?+ O〖课程介绍〗' _' ?! T& u Y. D5 y2 q1 K9 ]
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 {# S$ ^8 p) e0 L
4 R: d" z. K# s0 Z& e1 s〖课程目录〗
2 }: E/ v; l' t$ ^4 p0 G: G1-1课程概述与环境配置6 W7 h2 E7 |& c5 c' w
1-2深度学习与人工智能概述2 i" u, m: n. s! J: E* t7 M' X+ d) L" G
1-3机器学习常规套路
2 R; F/ K7 \" T3 v8 x1-4K近邻与交叉验证6 Q3 m* n/ [; Z# P) ~) T+ i3 r
1-5得分函数 {( ~$ K! n& ~
1-6损失函数, b! W7 p9 t: C+ H7 k
1-7softmax分类器
9 J' y6 N1 \& |1-8课后讨论与答疑
. ~5 M9 P$ c0 |1 O, i5 f2-1梯度下降原理-
0 O; } d4 n/ _0 S7 x8 c: L4 |0 n2-2学习率的作用-
7 ?# n( {! \7 v3 x( k2-3反向传播-
3 T: N! E* C5 j. |3 U& Y, i2-4神经网络基础架构-+ @) W' D. i+ G4 o u& [* ^
2-5神经网络实例演示-
0 Y* Q; U, g- H2-6正则化与激活函数" \$ H: U+ @ X: | x& J8 Q9 Q
2-7drop-out
9 E. ~, M! X0 Z2-8课后讨论
; n C! |# B. B( T2 X( L, C3-1tensorflow安装6 t% h2 r" a- Q1 t
3-2tensorflow基本套路
4 u( W# K6 S6 p" E: ?3-3tensorflow常用操作
. |- w9 a4 m( v* j) W& r! ?) X! c3-4tensorflow实现线性回归- B& ^$ H* C: G& }8 c3 u, m5 b
3-5tensorflow实现手写字体% m' n1 a N! {0 F
3-6参数初始化
9 q2 Z+ r* B# ?- V/ k3-7迭代完成训练
# A( U9 E ~! j {3-8课后讨论4 j% z4 k$ d) H/ T. r( @
4-1卷积体征提取! T4 f3 {+ D8 w, G3 |1 C, M3 y
4-2卷积计算流程
6 O6 [6 [0 U/ I: S4 g% k8 b4-3卷积层计算参数
5 c8 }. g% z6 _ c4-4池化层操作
`# S& M5 t" ]* Y9 x$ s4-5卷积网络整体架构
+ p! {' o6 y4 r8 b2 y B! E4-6经典网络架构
N# K; o& @" q# w7 O: Y" {9 A3 y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. K( z$ x/ [9 ?& ^ \5 B, N5-2使用CNN训练mnist数) I1 Y* g: s& W9 y4 [, e
5-3卷积与池化操作
7 H9 Y. }7 x! l* f5-4定义卷积网络计算流程
2 p, z3 {; d3 q5-5完成迭代训练+ u7 G# O. S$ _' J$ W+ t
5-6验证码识别概述
0 M1 y1 v! M4 j: N5-7验证码识别流程4 \$ k* g- ~# I9 b7 g5 j
6-1自然语言处理与深度学
+ U" v1 K% \ G6 ~! @: m7 G& K3 ]6-2语言模型
; d: o/ A5 G' [2 }1 _2 [6-3神经网络模型" E6 w. q8 s5 |9 e; f
6-4CBOW模型) d* V# s: G, N( f8 e
6-5参数更新& o3 G" @4 D" i
6-6负采样模型
+ R2 W4 }/ D8 O* o; }6-7案例：影评情感分类(数据
. t* K# f$ K& Y# D% T' x7-1基于词袋模型训练分类器
) t# N" m! X6 T% a5 ^7-2准备word2vec输入数据
8 y4 v M9 ?8 J1 w' j7 t. B7-3使用gensim构建word24 v; ?9 [& o4 l2 I8 y3 A, i
7-4tfidf原理$ g. U$ ^4 E0 h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ K1 l( R- s0 i- g! P4 n5 V7-6GAN网络结构定义
/ N0 F8 ]2 O8 a- b8 j6 v7 G7-7 Gan迭代生成- a; k! q0 r D. h
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" ~8 M* \3 [( b3 }' B7-9DCGAN网络细节
! d: Z. [5 `! S7 R. Q8-1 RNN网络架构
& u; h8 @, G3 \, u8-2LSTM网络架构" I* c" N3 \6 a4 D% C
8-3案例：使用LSTM进行情2 y8 }! U" o9 Z( T
8-4情感数据集处理
7 w1 R1 x y4 L' R' o8-5基于word2vec的LSTM模型
; x) f+ v& X2 ]- ~9 w2 h4 d8-6趣味网络串讲（数据代
% m9 w4 |, n6 X8-7课后讨论版# ^& g- S p% |( |6 j, w+ a: c' m
: v- [5 |6 H* I. S8 l+ x" s; v: @$ c, D- H4 c0 j% ~$ M
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