7 M7 D8 s: }7 t8 l# R Q! Z4 U# \; _& k$ W' _
〖课程介绍〗8 N* C: `8 Y! w8 ]0 _
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 c J' n' v5 x4 f
! X, |9 U5 k9 H0 r" a〖课程目录〗. r6 L9 F- v/ F( w9 J
1-1课程概述与环境配置 d1 C8 @; U; q( i5 d" q
1-2深度学习与人工智能概述
9 Z+ Y4 b3 T5 r% X; H- Z9 e* q+ D1-3机器学习常规套路% t: ?6 S2 S) z, S9 S M
1-4K近邻与交叉验证
" ~' \+ {4 ?0 m3 U7 a' x4 b1-5得分函数
2 T6 `" g3 h! x7 ^8 @* b& B; K% |1-6损失函数
# W. m+ |3 D, h: S; B1-7softmax分类器. r/ y& c) T' L* i; Z: A" w
1-8课后讨论与答疑
/ B9 Z! x6 c) F& ^ C, I: Y2-1梯度下降原理-
3 f8 J, Q, }8 B9 Q$ ^' b2-2学习率的作用-2 i( o$ X: r4 x& Y# z
2-3反向传播-
+ _0 Q& ^( I8 r2-4神经网络基础架构-% f9 C0 t! R. F/ O* g# Z( f! g$ I
2-5神经网络实例演示-5 M( K) z" ~/ u
2-6正则化与激活函数
* F# G6 l- M' D% a! g: G6 i2-7drop-out+ U! v# v, e& d
2-8课后讨论
/ s7 S3 I8 {- o+ C# C) M+ d9 ?3-1tensorflow安装
, K1 b9 p8 x9 b2 a& L3-2tensorflow基本套路2 _+ ~( o% h4 G, P% L
3-3tensorflow常用操作3 u# l; S( o" K' V5 f* q6 t; X0 E u
3-4tensorflow实现线性回归, S+ }( ]) I( g8 d
3-5tensorflow实现手写字体/ o4 I. r8 r9 o* S; h: `. _
3-6参数初始化
! r5 c8 f. _ m3-7迭代完成训练
8 m' y7 y% Y" A; ^. T2 n3-8课后讨论' L+ C! Z4 y: G' i3 j- a
4-1卷积体征提取
1 O; Q& n# I9 s$ ]$ b( {% ~3 V4-2卷积计算流程
4 u( \' P% X! C4-3卷积层计算参数% D) x) A1 p( u
4-4池化层操作# ~4 v3 Q+ p8 l0 j, g
4-5卷积网络整体架构9 }1 {" y; j: |( F# l1 m
4-6经典网络架构, `8 D2 p+ O0 ~4 k4 T$ i) p$ k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ u& j/ g: H2 N7 @" R; }% R; p5-2使用CNN训练mnist数
3 }9 h2 A7 H" v1 o$ y! D( Y. r5-3卷积与池化操作6 R( H6 k+ A! s! R, l- O
5-4定义卷积网络计算流程2 q6 l4 D! h- A" F; p- P) V
5-5完成迭代训练# _* S% p5 A: j4 U: e' I! C
5-6验证码识别概述1 _" {( p( y$ C4 G4 D, i! t
5-7验证码识别流程
$ H: F, @3 F5 x) H0 v, ^7 I6-1自然语言处理与深度学
6 s! E1 c: ~$ [6-2语言模型
% \. `- p+ E! g4 O6-3神经网络模型
. X2 I/ O$ z2 N8 P6-4CBOW模型% f4 ?* c, I6 O7 p' z5 d
6-5参数更新( a3 O' X( j1 N: g! D
6-6负采样模型6 x$ n7 y" F H/ w- r2 f2 Q
6-7案例：影评情感分类(数据4 ?8 e1 E* n& Q6 c
7-1基于词袋模型训练分类器' R( v7 e$ O& U
7-2准备word2vec输入数据
* |4 C |. l; y2 \" z3 Z7-3使用gensim构建word23 z; p- W6 H) T4 h
7-4tfidf原理
# {& n- a7 U7 a/ I4 k9 A. V$ y" J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ H5 ~2 T& q4 R7 e, d+ P7-6GAN网络结构定义. ?$ s" v7 m" y, @7 T0 r
7-7 Gan迭代生成 e4 c; h+ m* ^6 p
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 J# L8 y' J+ L# T5 T+ }7-9DCGAN网络细节
; A4 i6 J% |1 \+ h* N9 D/ w" `8-1 RNN网络架构! L# g& k5 a6 Y* }0 K% b5 _
8-2LSTM网络架构# b" K* ?; [! E2 E3 F! K+ r( `
8-3案例：使用LSTM进行情
; s7 Q* m R T+ y( C8-4情感数据集处理
" l( b- g. [2 m' ]8-5基于word2vec的LSTM模型5 r3 I9 V6 i; f
8-6趣味网络串讲（数据代
: F5 @; q) V G' ]: n3 S+ }" m8-7课后讨论版
# F: r- T. v" [" I+ E9 t+ c# \2 ~
' s% Z% Q7 V# |/ p2 l
" G) [: t/ Z* P/ Q3 N& ~. H4 i X〖下载地址〗, _% ~* m0 O/ Z( Q& D
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