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〖课程介绍〗
/ H* G/ S4 n* F% m3 C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' B; A9 l! \, [5 D4 F4 m6 a( p
〖课程目录〗0 Z/ l: ~3 F E a: y
1-1课程概述与环境配置
# p) p3 p a* d! u1-2深度学习与人工智能概述" R* z5 B* e8 }8 q) A) X
1-3机器学习常规套路) J* F9 U: k1 Q% X
1-4K近邻与交叉验证" _& B3 M* d' r$ @
1-5得分函数
& P2 X4 V7 r4 v. e% a9 s1-6损失函数
0 u+ @9 I \3 Q1 T1-7softmax分类器0 h, ?: I2 D* Y4 a+ X% Z
1-8课后讨论与答疑
$ m* y0 w. y5 h) O1 J- d2-1梯度下降原理-' J# Z6 H" \$ a% J6 g
2-2学习率的作用-
( M1 F3 B' e' b) z2-3反向传播-6 _4 K9 R1 C" `- W- u3 @# [
2-4神经网络基础架构-
$ D' h0 Z' C( ]8 }2 B. R L2-5神经网络实例演示-# L1 A6 S# [9 E2 e, P( Y
2-6正则化与激活函数
) N# @7 Q/ x7 R: k2-7drop-out- D% N: [8 J% L0 J/ h
2-8课后讨论
" V3 h* d- x. z2 J, t3-1tensorflow安装
+ a( G X+ {4 c) d6 E* _& T3-2tensorflow基本套路
5 c" }. Z& G t: I/ r3-3tensorflow常用操作) h, N y. t% ]0 ]
3-4tensorflow实现线性回归& c& R5 h* R% }/ u8 T) `9 f' P
3-5tensorflow实现手写字体8 l) k1 |" g5 `( n. X! p8 Z
3-6参数初始化$ P. l# f1 Q+ C: C- A
3-7迭代完成训练4 C- A$ j9 Y9 n2 y7 U0 j
3-8课后讨论) E+ N1 G3 L5 e
4-1卷积体征提取3 \) m6 V4 K8 {0 l9 W
4-2卷积计算流程/ A; [( r2 j" a d- [4 R
4-3卷积层计算参数1 X. Y; C+ y) w& k" v4 w2 z
4-4池化层操作" A# a1 X+ A% A" T
4-5卷积网络整体架构: E$ s8 m- S! W* S1 C) j3 q! l
4-6经典网络架构6 x S" h: I0 p2 f1 b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） V {- U1 L1 S/ o& j
5-2使用CNN训练mnist数! V* T. F, D/ ?5 g4 x- X
5-3卷积与池化操作
4 B \2 X) V& Y% d5-4定义卷积网络计算流程
+ b9 c8 u+ h' e3 o3 C5-5完成迭代训练
, V( }" m% N; @" `* | ?5-6验证码识别概述* K* p1 X4 M6 |, z' D' W) j
5-7验证码识别流程
7 O- [8 A' p. w }6-1自然语言处理与深度学
, e7 s$ y- Q6 ^6 q5 x' M& O6-2语言模型9 O. t8 g' V2 F4 L! T( g
6-3神经网络模型' [1 R |8 y+ E( Y
6-4CBOW模型
! a1 W, f6 S) V# g6-5参数更新; J! [6 U- l. U5 e! T8 K2 Q! V
6-6负采样模型9 B! X5 P4 O" K2 X# S0 B0 B
6-7案例：影评情感分类(数据% x% d. e/ {8 s+ n3 m' F
7-1基于词袋模型训练分类器# S- b8 y T0 J4 j- q
7-2准备word2vec输入数据
0 V4 j: O8 y( l; W. o7-3使用gensim构建word2- e5 s8 C. s( f
7-4tfidf原理( [7 H5 q- Z: i U+ S1 f5 T. F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# B" l' v' `/ h5 P! a9 f
7-6GAN网络结构定义
7 _' _6 [% I7 P/ g7 z& U3 ^7-7 Gan迭代生成
8 L; \5 z3 {5 r+ m$ ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; {! _+ R+ |, N
7-9DCGAN网络细节
2 I. |, j! c6 i" V3 O* q8-1 RNN网络架构$ I9 P, _' S3 e' g% i
8-2LSTM网络架构
& R) T* Q: P& k8-3案例：使用LSTM进行情: D! _& h, g5 r1 W% }$ f
8-4情感数据集处理8 k4 \0 _% E& ~" n$ `
8-5基于word2vec的LSTM模型0 N0 K! K1 c6 y* b6 b, x7 ?* b: y
8-6趣味网络串讲（数据代
3 G. B; L/ C5 P2 n1 x6 a/ L2 D8-7课后讨论版
2 |6 `3 u3 m% y- Z0 l4 ?
4 j3 N! m( ?* U( d U2 H- b% b, h! n0 f( m& S
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