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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