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# Q- e- B L+ Z2 F9 S4 I〖课程介绍〗3 P& G7 }2 W4 ~6 ?0 d2 z9 I8 ]
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 ~4 ?! w) x0 S$ T4 U. a) G2 d# w ]( [! x* l0 s( ~& p
〖课程目录〗. z+ e' \5 h7 P! f5 \4 X
1-1课程概述与环境配置
+ O) c3 h5 s: E& e, }1-2深度学习与人工智能概述; }6 w2 ?; A" d0 ]( W! Q' u
1-3机器学习常规套路
8 }* m# x1 u, q* [1-4K近邻与交叉验证
7 l9 h1 m" m" J7 U1-5得分函数$ h3 J# h* K" h% L
1-6损失函数
/ b( H# ^% n. |9 H1-7softmax分类器* v* ^( u+ G+ D6 v0 |- L7 S* P& a6 Y& K
1-8课后讨论与答疑
, P: \5 z' Q y% ]: H B2-1梯度下降原理-
: p) ~& F9 ?, d4 y7 O) W0 a! p. H2-2学习率的作用-
! _' z# H) i* l2-3反向传播-
; g3 A8 K) t2 @: _2 S6 n/ u2-4神经网络基础架构-
: `* [7 i0 N$ C1 E* _2-5神经网络实例演示-
8 H; b& `9 J& z) y% ^ y- }- Y) x) J0 E2-6正则化与激活函数
+ P2 O; e, A8 W( r L, _% [2 Z2-7drop-out
" x0 X w& R q1 S0 y1 o2-8课后讨论% i V# z7 ?. N$ F4 N8 F
3-1tensorflow安装
! A. `* U: T( U. Z6 F! c3-2tensorflow基本套路
/ F: B( u0 a, S# w3 z5 O& I) k3-3tensorflow常用操作
`8 q0 e# N+ \% d$ o; |" I3-4tensorflow实现线性回归& Y4 l: Y; Q3 g
3-5tensorflow实现手写字体
- C# Z6 D: H, K3-6参数初始化
* a/ y) R Q3 o8 z3-7迭代完成训练8 R7 P5 H7 c3 D( E- B$ Y
3-8课后讨论# z: v3 y( c2 H" }, r$ h
4-1卷积体征提取2 c9 ?0 @7 t l5 n
4-2卷积计算流程# w, i2 q. ] N& B. q7 ^! I
4-3卷积层计算参数. Q2 }4 |/ ]7 F
4-4池化层操作
7 {2 a; b0 _( q- T1 Z0 v0 [- T4-5卷积网络整体架构
: u$ c- Y* s0 c% ]2 t4-6经典网络架构
8 c& B u' `* L9 b! R8 X2 `) p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" j& b% [+ q- L R+ `' J
5-2使用CNN训练mnist数
2 ^# ?( V- @+ N3 P# i5-3卷积与池化操作
8 k/ _; \ n B {0 `* T5-4定义卷积网络计算流程) d& J( U; y' O" A0 c0 W
5-5完成迭代训练4 a8 }6 I" a' ]# a& T
5-6验证码识别概述
! W% E9 F0 O# J% f4 q: O5-7验证码识别流程9 S6 Z- o$ w7 _: d, y
6-1自然语言处理与深度学' N6 o$ l& O; D" O0 g" ]7 z2 a6 l
6-2语言模型+ f- `7 S# I% |8 a5 f
6-3神经网络模型3 A4 H: r) Y6 W: O+ n5 H5 e, l" Q1 a9 y) {
6-4CBOW模型
2 V u% p( L: u; W6-5参数更新
' J+ L! G7 B0 T0 T- e6-6负采样模型0 ]" O B4 c9 f0 V
6-7案例：影评情感分类(数据. d% b0 R) \: v# S
7-1基于词袋模型训练分类器
# H& m8 K6 l% G2 h' y% N* L, P7-2准备word2vec输入数据
0 t! ~" Q" H% |$ Y7-3使用gensim构建word2
2 d7 z8 M9 N, O) L% l9 m7-4tfidf原理& d: z( u' W$ O) q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ | B+ X2 r1 ]% E' R x/ Z
7-6GAN网络结构定义
- t) w8 u' a+ x5 S7-7 Gan迭代生成
! \% D% _0 R# c" A: B7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ t: | J L5 ~ ~; ?1 R
7-9DCGAN网络细节
0 v5 k. {, B: @- Z/ k! g' c4 J% m8-1 RNN网络架构
: M& | D E+ \% v8 Y r+ {$ Y z8-2LSTM网络架构4 B& | V+ ]1 V' m, X j
8-3案例：使用LSTM进行情& n1 M! X) |1 x# F& F3 d+ E
8-4情感数据集处理
; K& ~4 M7 H! x3 ^' A0 U8-5基于word2vec的LSTM模型1 \6 _# L; X4 `. H- d
8-6趣味网络串讲（数据代! ~$ p9 ?( Q) L/ Y
8-7课后讨论版
0 Z1 z& _0 C! j2 \) N/ m9 ]9 |4 V1 h' w, E# k' v; D& X: `
# a `3 a8 j& P" A9 r$ g
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