唐宇迪深度学习30天系统实训

【课程介绍】
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。


【课程目录】

第1章:神经网络必备基础知识点
    1.课程概述与环境配置(PPT下载--->)  12:30
    2.深度学习与人工智能概述  14:33
    3.机器学习常规套路  12:22
    4.K近邻与交叉验证  10:08
    5.得分函数  11:51
    6.损失函数  7:47
    7.softmax分类器  8:24
    8.课件讨论  7:29
    9.课后答疑  29:43
  第2章:神经网络架构
    1.梯度下降原理  10:34
    2.学习率的作用  6:19
    3.反向传播  11:51
    4.神经网络基础架构  10:46
    5.神经网络实例演示  15:07
    6.正则化与激活函数  10:03
    7.drop-out  11:23
    8.课后讨论  14:32
  第3章:tensorflow训练mnist数据集
    1.tensorflow安装  8:03
    2.tensorflow基本套路  11:03
    3.tensorflow常用操作  9:29
    4.tensorflow实现线性回归模型  15:27
    5.tensorflow实现手写字体识别  12:04
    6.参数初始化  8:19
    7.迭代完成训练  10:50
    8.课间讨论  8:05
    9.课后讨论  16:05
  第4章:卷积神经网络
    1.卷积体征提取  12:15
    2.卷积计算流程  9:28
    3.卷积层计算参数  16:18
    4.池化层操作  13:23
    5.卷积网络整体架构  7:01
    6.经典网络架构  12:46
  第5章:CNN实战与验证码识别
    1.卷积网络复习（验证码数据代码下载-->）  7:01
    2.使用CNN训练mnist数据集(MNIST数据代码下载-->)  11:48
    3.卷积与池化操作  9:00
    4.定义卷积网络计算流程  13:26
    5.完成迭代训练  11:06
    6.验证码识别概述  10:17
    7.验证码识别流程  17:34
  第6章:自然语言处理-word2vec
    1.自然语言处理与深度学习（PPT下载--->）  11:58
    2.语言模型  12:27
    3.神经网络模型  10:46
    4.CBOW模型  12:26
    5.参数更新  12:58
    6.负采样模型  6:31
  第7章:word2vec实战与对抗生成网络
    1.使用Gensim库构造词向量  6:21
    2.维基百科中文数据处理  10:26
    3.Gensim构造word2vec模型  8:51
    4.测试模型相似度结果  7:42
    5.案例：影评情感分类(数据代码下载--->)  17:48
    6.基于词袋模型训练分类器  11:08
    7.准备word2vec输入数据  10:46
    8.使用gensim构建word2vec词向量  16:35
    9.对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载--->)  10:24
    10.GAN网络结构定义  10:07
    11.Gan迭代生成  11:52
    12.DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载--->）  7:38
    13.DCGAN网络细节  11:53
    14.tfidf原理  13:28
  第8章:LSTM情感分析与黑科技概述
    1.RNN网络架构  12:21
    2.LSTM网络架构  12:00
    3.案例：使用LSTM进行情感分类  13:13
    4.情感数据集处理  13:06
    5.基于word2vec的LSTM模型  17:14
    6.趣味网络串讲（数据代码下载--->）  11:23
    7.课后讨论版  7:42
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