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    人工智能再深入!深度学习情感分析+高级黑科技 深度学习极限训练拔高课程

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    人工智能再深入!深度学习情感分析+高级黑科技 深度学习极限训练拔高课程
    人工智能再深入!深度学习情感分析+高级黑科技 深度学习极限训练拔高课程人工智能再深入!深度学习情感分析+高级黑科技 深度学习极限训练拔高课程
    人工智能再深入!深度学习情感分析+高级黑科技 深度学习极限训练拔高课程
           深度学习情感分析与高级黑科技课程是人工智能领域的在一个探索,对于情感分析的深入探讨,将会再次增进我们对深度学习的认知。课程不仅情感分析为主题,还有很多黑科技技术等待同学去探索。课程内容还包括了Tensorflow训练Mnist数据集,自然语言处理,卷积神经网络,CNN实战与验证码识别,word2vec实战与对抗生成网络等技术,非常值得学习参考。前提需要同学们有一定的深度学习与机器学习基础为宜。
    ===============课程目录===============
    (0);目录中文件数:0个
    (1)\第一章;目录中文件数:9个
    ├─1-1课程概述与环境配置.mp4
    ├─1-2深度学习与人工智能概述.mp4
    ├─1-3机器学习常规套路.mp4
    ├─1-4K近邻与交叉验证.mp4
    ├─1-5得分函数.mp4
    ├─1-6损失函数.mp4
    ├─1-7softmax分类器.mp4
    ├─1-8课后讨论与答疑.mp4
    ├─神经网络(上课).pdf
    (2)\第七章-word2vec实战与对抗生成网络;目录中文件数:9个
    ├─7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
    ├─7-2准备word2vec输入数据.mp4
    ├─7-3使用gensim构建word2.mp4
    ├─7-4tfidf原理.mp4
    ├─7-5对抗生成网络原理概述.mp4
    ├─7-6GAN网络结构定义.mp4
    ├─7-7 Gan迭代生成.mp4
    ├─7-8DCGAN网络特性.mp4
    ├─7-9DCGAN网络细节.mp4
    (3)\第三次课程代码;目录中文件数:3个
    ├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
    ├─tensorflow.pptx
    ├─tensorflow代码.zip
    (4)\第三章-tensorflow训练mnist数据集;目录中文件数:9个
    ├─3-1tensorflow安装.mp4
    ├─3-2tensorflow基本套路.mp4
    ├─3-3tensorflow常用操作.mp4
    ├─3-4tensorflow实现线性回归.mp4
    ├─3-5tensorflow实现手写字体.mp4
    ├─3-6参数初始化.mp4
    ├─3-7迭代完成训练.mp4
    ├─3-8课后讨论.mp4
    ├─mnist.zip
    (5)\第二章;目录中文件数:3个
    ├─2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp4
    ├─2-7drop-out.mp4
    ├─2-8课后讨论.mp4
    (6)\第五章-CNN实战与验证码识别;目录中文件数:8个
    ├─5-1卷积网络复习.mp4
    ├─5-2使用CNN训练mnist数.mp4
    ├─5-3卷积与池化操作.mp4
    ├─5-4定义卷积网络计算流程.mp4
    ├─5-5完成迭代训练.mp4
    ├─5-6验证码识别概述.mp4
    ├─5-7验证码识别流程.mp4
    ├─验证码案例.zip
    (7)\第八章-LSTM情感分析与黑科技概述;目录中文件数:7个
    ├─8-1 RNN网络架构.mp4
    ├─8-2LSTM网络架构.mp4
    ├─8-3案例:使用LSTM进行情.mp4
    ├─8-4情感数据集处理.mp4
    ├─8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
    ├─8-6趣味网络串讲(数据代.mp4
    ├─8-7课后讨论版.mp4
    (8)\第六章-自然语言处理-word2vec;目录中文件数:7个
    ├─6-1自然语言处理与深度学.mp4
    ├─6-2语言模型.mp4
    ├─6-3神经网络模型.mp4
    ├─6-4CBOW模型.mp4
    ├─6-5参数更新.mp4
    ├─6-6负采样模型.mp4
    ├─6-7案例:影评情感分类(数据.mp4
    (9)\第四章-卷积神经网络;目录中文件数:6个
    ├─4-1卷积体征提取.mp4
    ├─4-2卷积计算流程.mp4
    ├─4-3卷积层计算参数.mp4
    ├─4-4池化层操作.mp4
    ├─4-5卷积网络整体架构.mp4
    ├─4-6经典网络架构.mp4

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