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( @( e+ U+ u, U% m) A〖课程介绍〗4 x; f2 C' T8 u3 v6 ^: Q+ 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: K! X: ]* V5 E* h/ x- {
b% _$ V, S8 {# d, x8 w3 E〖课程目录〗: }7 n8 n2 {0 B$ N, O
1-1课程概述与环境配置% X6 x- N. M# a
1-2深度学习与人工智能概述8 u: a: j8 e% ^+ Z2 C
1-3机器学习常规套路3 K W& [+ H8 O p- a* G
1-4K近邻与交叉验证8 x& `- M# _, z( [0 ?/ c4 D" _( Y8 `
1-5得分函数2 X! j( M6 N% _$ {) S
1-6损失函数
% I3 U. E' a# V M1-7softmax分类器! f. d( W/ }2 q+ S
1-8课后讨论与答疑
( Y+ k( N( b7 z+ Y) V2-1梯度下降原理-
5 C' a ]- h8 j" G. ]- J2-2学习率的作用-
( K6 t* s& `, p2 N2-3反向传播-2 B0 M; \* g5 f0 s! p
2-4神经网络基础架构-- t, J8 w6 r2 n( S- A5 f3 y5 L' Y
2-5神经网络实例演示-
; I3 Q" I( B! F, c7 I' q2-6正则化与激活函数
8 ]! W ^$ h E3 [5 ]3 D2-7drop-out; y2 a, _7 g( q
2-8课后讨论
) K. n( U! f( ?( P* ?* t h( x3-1tensorflow安装+ a, L- q4 r6 ?9 V
3-2tensorflow基本套路
( V. L: p- }9 d! w3-3tensorflow常用操作- _4 L+ P Z8 }/ M& |9 u
3-4tensorflow实现线性回归; q8 Q' \6 G8 T R c& G1 e5 L$ t" P$ F1 `
3-5tensorflow实现手写字体7 ^2 z# K& p* i7 D
3-6参数初始化; u( n$ _9 m$ ]0 ]: G4 ?
3-7迭代完成训练6 ~; R$ v/ d! b* b8 [; f, z% A% F, C
3-8课后讨论7 W* t9 P+ D( C2 I8 [0 e7 U- Z
4-1卷积体征提取
! k$ U2 e: K+ I4 q2 F" G4-2卷积计算流程
# ]% l! a$ r1 H4-3卷积层计算参数
" ~6 W% h1 `7 l1 G, l# i4-4池化层操作
" n* ]" S6 k9 G( Y4-5卷积网络整体架构
( m* n: W1 K' j9 [$ i9 o, Q4-6经典网络架构
4 R9 w: Z! q' J0 Q$ P8 I& V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
m5 u0 Y% k( |& p6 a o5-2使用CNN训练mnist数5 I7 d- u3 y8 G# E o. Q
5-3卷积与池化操作
8 k& F" ?3 {( r1 g; |5-4定义卷积网络计算流程
1 m3 G9 s. F% u; Q9 |8 x5-5完成迭代训练3 W% C# j6 ^9 Q' U) K H6 ]
5-6验证码识别概述
. X; f8 r4 l+ D7 x" \2 V5-7验证码识别流程3 O0 f, T& a! X9 [1 \5 K( E8 T* m
6-1自然语言处理与深度学2 o" a4 q3 Z/ L i; ]+ H
6-2语言模型- G0 J- \( P& E# {* P5 r
6-3神经网络模型5 J3 ?1 F& }' Y7 _9 i0 G; S, h9 a$ u
6-4CBOW模型
' j! e. j. p0 A, t) Q% h1 z' ^6-5参数更新
" C' p2 ?. h* t4 ?1 I6-6负采样模型; `2 A2 B0 k5 O/ `) X1 b9 J
6-7案例：影评情感分类(数据
. f" n$ z! a6 ?6 k7-1基于词袋模型训练分类器( w; f# i2 {" d4 o
7-2准备word2vec输入数据
+ @4 _4 \: O8 ]) h- p3 y# r7-3使用gensim构建word2
6 s6 i$ q' E4 }" Z. {7 |2 J7-4tfidf原理
" U8 c. B, r$ T: R; v* d- J& k f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& J% S f/ |+ m; B7-6GAN网络结构定义
4 {7 T: D0 ]3 R7-7 Gan迭代生成
/ ?9 x) Z! N6 F' M% M2 ~/ j2 P) R$ C' y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ V2 c* f/ T% g$ F8 G+ V" C
7-9DCGAN网络细节" |2 h, Q9 e$ L6 j
8-1 RNN网络架构
D' K. T" `. H) C8-2LSTM网络架构/ q$ K8 P! V5 t1 q% w" K
8-3案例：使用LSTM进行情# f6 u$ j6 C0 A a' U2 N, s" N
8-4情感数据集处理
& p4 K' `; z% N* b8 P5 g8-5基于word2vec的LSTM模型& }* S; s: k+ t4 ]9 e1 G9 g; N
8-6趣味网络串讲（数据代
# u9 q. w8 o2 r' V' U' T. e1 e) i8-7课后讨论版2 ]1 M/ n9 A5 y" I2 a" R
- b& t" d8 d( E8 g6 `. _8 b4 V* } E0 j) L# S- s. B
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