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5 k0 t* P; g0 L! R. c2 e" L. m# }〖课程介绍〗
+ T0 D( _+ N0 |/ h# o; S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, w4 \0 ~ k* q4 L/ J0 n1 {% l' I9 D# e& l+ \/ B: M: @" F
〖课程目录〗& h d g8 F7 E9 }" V- m9 e% y% v
1-1课程概述与环境配置4 O3 l/ i" n( n- `
1-2深度学习与人工智能概述& @1 T O' |; f9 r/ O
1-3机器学习常规套路
8 k+ d* \4 T4 `0 `! D1-4K近邻与交叉验证
' M. m5 U; c$ H1 d% l( Z v0 y1-5得分函数
) t4 n) `3 q' v6 a9 v, W3 s) H1-6损失函数. g: G, f- r4 [% I2 m7 v
1-7softmax分类器
2 R7 P- j0 T" g' g5 i4 Y1-8课后讨论与答疑4 P5 p& ] E% {, j# [5 V6 c
2-1梯度下降原理-! B/ b3 f+ L( O( e& H2 U6 ?
2-2学习率的作用-
6 D0 @: X1 s; t8 @( [2-3反向传播-
7 W- P! N7 l- w2-4神经网络基础架构-9 u2 [3 L- Z! `, H" ?
2-5神经网络实例演示-
# z2 B% ?/ m& `) c2-6正则化与激活函数
. [& G- |% X8 m/ ]% q2-7drop-out
% D) a F, A7 P7 k7 w3 s2-8课后讨论- G, s/ Z. M0 j H: q/ R
3-1tensorflow安装
1 @3 J! Z1 g3 f$ D5 ^) Y: j3-2tensorflow基本套路
* S7 {; O1 _* r3-3tensorflow常用操作# D% _0 X7 V$ M- j* U# x) M. Q
3-4tensorflow实现线性回归5 z' u2 i9 [7 l7 L8 v7 g4 f; @+ `
3-5tensorflow实现手写字体( q, C4 m# ?- P' i& U. f3 `+ v
3-6参数初始化2 A. h4 [. @: G+ i
3-7迭代完成训练
3 \ x9 R: E) k6 O* ~0 D B1 v. \3-8课后讨论
1 r8 U7 t/ k) f% `4-1卷积体征提取* U' K3 d+ B# ?+ e# p% |
4-2卷积计算流程; h1 X" X* ]9 ?) p/ o) o4 x* n
4-3卷积层计算参数
& N+ M0 L. @) D4-4池化层操作
/ H# [0 V0 ~! H* w% l' T4-5卷积网络整体架构
, P: v. w+ q. Z* J! j1 c: C4-6经典网络架构
, `- K) Y% G1 C: P: i7 [4 H( {* E5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* L a" D* b0 t6 G+ t5 f
5-2使用CNN训练mnist数
3 D2 [# b9 k7 x \9 r7 D* k. W5-3卷积与池化操作
) \) m6 }; l$ }# O. }8 {( _5-4定义卷积网络计算流程1 T7 R+ t. C( ?2 M2 j
5-5完成迭代训练
7 k; P+ J& O6 N' b5-6验证码识别概述
$ u- p) {! I8 W, ^! B B8 t5 X5-7验证码识别流程
& b+ f4 ^8 F# U/ L# T f6-1自然语言处理与深度学. G0 X) `/ i v+ l
6-2语言模型
, Z r) b: H0 k+ ?$ Q# X6-3神经网络模型
, g/ L" N' z, }$ i6-4CBOW模型1 d- g) a' q1 K+ p- P5 l
6-5参数更新2 V7 ~+ e& ]- \
6-6负采样模型
e: ]+ U6 x9 O( c! I/ z6-7案例：影评情感分类(数据
`1 q, B! |) q# `7-1基于词袋模型训练分类器/ z: `: l# |/ U% }% h
7-2准备word2vec输入数据( u6 x2 J4 i& e% `5 Z# a
7-3使用gensim构建word2/ k+ f/ ^3 X; x6 m
7-4tfidf原理
2 C1 Z7 C+ b( y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ M2 n1 C' b& ?- G7-6GAN网络结构定义
6 n) Z! W! w" F3 j: R* y! e7-7 Gan迭代生成# d* Q% ^* J" z8 K. L3 D% }
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% S6 x, B& u1 y9 p( ]4 D" M. C
7-9DCGAN网络细节
, Q X) u6 w) \4 C6 L2 S8-1 RNN网络架构
; X! M1 u5 j9 v& L, F: P* I8-2LSTM网络架构# i% K7 H' q, Y+ ^, }
8-3案例：使用LSTM进行情# ]( x$ E4 K' }! [1 I$ j ~
8-4情感数据集处理" E( s/ M0 o+ `* v3 ?, M1 F; H. t V
8-5基于word2vec的LSTM模型; q6 n5 Q6 {3 S+ ]3 u6 t
8-6趣味网络串讲（数据代, _1 F) I4 j2 s) }* _
8-7课后讨论版. J; l+ Z% s! L
* [) [- G& l" E/ r7 [- D3 _
B& g) K8 v# T1 i( ]- I
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