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课程介绍：. i- j9 Z5 v6 a; t" z2 }( ]+ Y) C
系列教程从深度学习核心模块神经网络开始讲起，将复杂的神经网络分模块攻克。由神经网络过度到深度学习，详解深度学习中核心网络卷积神经网络与递归神经网络。选择深度学习当下流行框架Tensorflow进行案例实战，选择经典的计算机视觉与自然语言处理经典案例以及绚丽的AI黑科技实战，从零开始带大家一步步掌握深度学习的原理以及实战技巧。课程具体内容包括：神经网络基础知识点、神经网络架构、tensorflow训练mnist数据集、卷积神经网络、CNN实战与验证码识别、自然语言处理word2vec、word2vec实战与对抗生成网络、LSTM情感分析与黑科技概述。& T( W4 o( T9 c0 x5 d' m4 j
2 E- n4 T% x: j p0 w! a" o" }& H
课程收益：
/ ~' y3 g4 Q% x/ H( Q# \掌握深度学习必备神经网络原理以及各种神经网络变形体及其应用案例" `7 m2 L; U+ U# o" m9 y
/ e! b! E0 ?' q! W, F$ L( t' z4 O0 Y& K, A7 d" P
课程大纲：. c4 p. V) g3 _
01 第一章：神经网络必备基础知识点
$ `, O/ V1 O$ E: {" T* d# j* i0 C02 第二章：神经网络架构5 |5 m1 h% D- f$ {# U- d V
03 第三章：tensorflow训练mnist数据集* I9 ~( o) c/ D# m
04 第四章：卷积神经网络6 t5 f9 f' H/ X, M
05 第五章：CNN实战与验证码识别
l0 u8 V1 y& U% L7 Y! b* `06 第六章：自然语言处理-word2vec0 v/ D* N3 F$ Z' R
07 第七章：word2vec实战与对抗生成网络. ^7 `% {1 h' M( W
08 第八章：LSTM情感分析与黑科技概述
/ F* X# s$ d% s" w v
/ S% S b0 d6 Y. k1 d4 p2 G
: I9 l6 d# m) p0 ^4 r6 m1 H课程目录：% {3 l. Y: H+ ^7 `
第一章：神经网络必备基础知识点$ _# S+ E; T2 ^# R
1. 课程概述与环境配置
]' Y& t L( G2 E2. 深度学习与人工智能概述5 o2 ?3 }9 J* Y' a
3. 机器学习常规套路) z; z( a, q5 g
4. K近邻与交叉验证
! F; X1 _1 u; L0 s- `7 j3 [4 {" q5. 得分函数
9 ~' y9 k4 ~3 Z7 ]6. 损失函数# r* E9 v& e6 W5 R
7. softmax分类器! v3 W8 [) F$ I! P6 ~, Z6 H1 V
8. 课件讨论' {% g/ m q% \4 A1 Z
9. 课后答疑0 u* C7 t; G8 p* C4 ^
* _; X3 _" u d# K4 u第二章：神经网络架构
8 p# l' R5 `4 F1 v! v5 a8 S% V1. 梯度下降原理
( ?* z: ?( {5 ^, M2. 学习率的作用
# E/ d! E& ]7 f8 {: ` v- t7 G3. 反向传播
: N. L( O5 Y' @% m( F% w4. 神经网络基础架构- @+ |* i- q% `' P* O. `& {
5. 神经网络实例演示1 U3 o0 Y7 {$ ^6 R# y
6. 正则化与激活函数% s; n: O) P4 t) o, F
7. drop-out
9 Y6 @6 s* j# H/ R/ y+ o8. 课后讨论( _1 o' S1 o! U9 \4 Q+ d, ^6 {
# @& J. P( a! ~- L9 {) i. R
第三章：tensorflow训练mnist数据集
' |6 k- [# ]3 T, q% j; c1. tensorflow安装
" w( q0 `. _' s& g6 w" D% J. I# W2. tensorflow基本套路
( z4 i* O2 H; y( |3. tensorflow常用操作
6 W% g4 X4 T: j4. tensorflow实现线性回归模型
9 |4 @8 U: n& D8 g0 s6 Z5. tensorflow实现手写字体识别( P* }) q* t, @& k6 w: l0 M5 o
6. 参数初始化6 V% n3 t4 p6 ~) l* I o" y; R
7. 迭代完成训练
% U' g. u# Q& k! r7 o( h8. 课间讨论' v* c4 m' N) c/ Q! f J
9. 课后讨论
% Q/ S* j0 W: q D6 V |4 ?
/ |1 H; B, M, G% @1 e6 n' ]/ E+ {+ U# D第四章：卷积神经网络/ { q4 y1 M' ?' g
1. 卷积体征提取2 Z3 j! F/ ?) c1 ?
2. 卷积计算流程
+ A5 s9 J4 f8 Z6 H. q. N3. 卷积层计算参数
* r. ?# G) [& D! }% C& Y% `& p; I4. 池化层操作. a4 ]& c( e; w3 Q; @7 M* W3 y
5. 卷积网络整体架构% C9 m5 r7 U. j! H8 f' a2 w$ w, j
6. 经典网络架构: o$ R+ r" C5 k* o( |( {( M* F, O
9 N$ c4 }! R, x$ B' b2 {第五章：CNN实战与验证码识别
R0 _# o# F5 W$ q. t/ U0 w1. 卷积网络复习
, W; J) s/ Z" n: j4 B+ T2. 使用CNN训练mnist数据集
" v3 B% `5 n! _. T( ^/ h3. 卷积与池化操作9 @& G; y$ h$ _5 M# Z; y( ^7 @
4. 定义卷积网络计算流程
- [. M r8 ^8 `' c; M% p! S5. 完成迭代训练) h$ L) V" o. D6 x% K( ?
6. 验证码识别概述
6 v, |& @4 E' m' \ C& `7. 验证码识别流程$ z& e& O. J0 @& a3 W `
0 J8 y% r/ y# R, W/ }% R第六章：自然语言处理-word2vec
& L C O3 b5 ^1. 自然语言处理与深度学习# Q9 v+ N) s s; @
2. 语言模型
1 h5 ~0 ]( K& m3. 神经网络模型
8 j' O+ M* n- ]+ E7 E' U+ O" }% C4. CBOW模型
0 X. t8 P' f Z" ]; j/ Z4 L2 h% @5. 参数更新& O& M( n1 G, K* [
6. 负采样模型
$ s& k; _) e% S9 G, I0 a4 F. Q' U6 i z, l9 w
第七章：word2vec实战与对抗生成网络
$ u9 j7 Q. r) O) l: W6 m01. 使用Gensim库构造词向量
8 r$ Q: l8 @$ Y# m02. 维基百科中文数据处理
& {" L: y1 e6 {9 y03. Gensim构造word2vec模型
# p8 Z# `" G1 R9 D7 k04. 测试模型相似度结果0 R# v( U( b" q: L+ I& H3 X" r
05. 案例：影评情感分类* W( x" X- R* @7 `5 L$ Z% N
06. 基于词袋模型训练分类器8 d) u7 k2 B: ?6 A8 [! |% M
07. 准备word2vec输入数据
; X- Q1 d4 l4 G( H08. 使用gensim构建word2vec词向量
' t) t( d8 n. R2 l" c8 P( V09. 对抗生成网络原理概述
7 D: H0 E% Z/ l& K: ~10. GAN网络结构定义8 C/ \% j: Z# G, t, {
11. Gan迭代生成
' A9 ~2 o/ e. p8 E3 ] ^& t12. DCGAN网络特性* f7 B/ ^+ u5 {/ Q
13. DCGAN网络细节
7 e5 W& Y3 Y( i0 [" W9 _0 x14. tfidf原理 W" b: U3 p; E' ^
4 x, Z. c0 h% C6 ~
第八章：LSTM情感分析与黑科技概述! R; E2 f: t T& w8 e0 X; U
1. RNN网络架构
3 G6 Y ]0 }% F: I; T( g2. LSTM网络架构& D8 P, c/ _+ e& U, ]/ X6 z! w( M
3. 案例：使用LSTM进行情感分类6 V3 R! f+ `4 M, x* `
4. 情感数据集处理# @ W6 _, ^: g2 K" T9 W
5. 基于word2vec的LSTM模型; S$ R2 ^( N# c) E$ y# ^
6. 趣味网络串讲
% h' P! ]1 F3 e# e6 U7. 课后讨论版7 s0 _0 R, ]8 }3 o% `
5 N) z. k6 H: l- Z9 T7 `
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发表于 2019-7-25 11:45:48
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