??深度學(xué)習(xí)情感分析與高級黑科技課程是人工智能領(lǐng)域的在一個探索，對于情感分析的深入探討，將會再次增進(jìn)我們對深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知。課程不僅情感分析為主題，還有很多黑科技技術(shù)等待同學(xué)去探索。課程內(nèi)容還包括了Tensorflow訓(xùn)練Mnist數(shù)據(jù)集，自然語言處理，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN實戰(zhàn)與驗證碼識別，word2vec實戰(zhàn)與對抗生成網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，非常值得學(xué)習(xí)參考。前提需要同學(xué)們有一定的深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)為宜。
===============課程目錄===============
(0)；目錄中文件數(shù):0個
(1)\第一章；目錄中文件數(shù):9個
├─1-1課程概述與環(huán)境配置.mp4
├─1-2深度學(xué)習(xí)與人工智能概述.mp4
├─1-3機(jī)器學(xué)習(xí)常規(guī)套路.mp4
├─1-4K近鄰與交叉驗證.mp4
├─1-5得分函數(shù).mp4
├─1-6損失函數(shù).mp4
├─1-7softmax分類器.mp4
├─1-8課后討論與答疑.mp4
├─神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上課）.pdf
(2)\第七章-word2vec實戰(zhàn)與對抗生成網(wǎng)絡(luò)；目錄中文件數(shù):9個
├─7-1基于詞袋模型訓(xùn)練分類器.mp4
├─7-2準(zhǔn)備word2vec輸入數(shù)據(jù).mp4
├─7-3使用gensim構(gòu)建word2.mp4
├─7-4tfidf原理.mp4
├─7-5對抗生成網(wǎng)絡(luò)原理概述.mp4
├─7-6GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義.mp4
├─7-7 Gan迭代生成.mp4
├─7-8DCGAN網(wǎng)絡(luò)特性.mp4
├─7-9DCGAN網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié).mp4
(3)\第三次課程代碼；目錄中文件數(shù):3個
├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
├─tensorflow.pptx
├─tensorflow代碼.zip
(4)\第三章-tensorflow訓(xùn)練mnist數(shù)據(jù)集；目錄中文件數(shù):9個
├─3-1tensorflow安裝.mp4
├─3-2tensorflow基本套路.mp4
├─3-3tensorflow常用操作.mp4
├─3-4tensorflow實現(xiàn)線性回歸.mp4
├─3-5tensorflow實現(xiàn)手寫字體.mp4
├─3-6參數(shù)初始化.mp4
├─3-7迭代完成訓(xùn)練.mp4
├─3-8課后討論.mp4
├─mnist.zip
(5)\第二章；目錄中文件數(shù):3個
├─2-1梯度下降原理-2-2學(xué)習(xí)率的作用-2-3反向傳播-2-4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)-2-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例演示-2-6正則化與激活函數(shù).mp4
├─2-7drop-out.mp4
├─2-8課后討論.mp4
(6)\第五章-CNN實戰(zhàn)與驗證碼識別；目錄中文件數(shù):8個
├─5-1卷積網(wǎng)絡(luò)復(fù)習(xí).mp4
├─5-2使用CNN訓(xùn)練mnist數(shù).mp4
├─5-3卷積與池化操作.mp4
├─5-4定義卷積網(wǎng)絡(luò)計算流程.mp4
├─5-5完成迭代訓(xùn)練.mp4
├─5-6驗證碼識別概述.mp4
├─5-7驗證碼識別流程.mp4
├─驗證碼案例.zip
(7)\第八章-LSTM情感分析與黑科技概述；目錄中文件數(shù):7個
├─8-1 RNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).mp4
├─8-2LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).mp4
├─8-3案例：使用LSTM進(jìn)行情.mp4
├─8-4情感數(shù)據(jù)集處理.mp4
├─8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
├─8-6趣味網(wǎng)絡(luò)串講（數(shù)據(jù)代.mp4
├─8-7課后討論版.mp4
(8)\第六章-自然語言處理-word2vec；目錄中文件數(shù):7個
├─6-1自然語言處理與深度學(xué).mp4
├─6-2語言模型.mp4
├─6-3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.mp4
├─6-4CBOW模型.mp4
├─6-5參數(shù)更新.mp4
├─6-6負(fù)采樣模型.mp4
├─6-7案例：影評情感分類(數(shù)據(jù).mp4
(9)\第四章-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；目錄中文件數(shù):6個
├─4-1卷積體征提取.mp4
├─4-2卷積計算流程.mp4
├─4-3卷積層計算參數(shù).mp4
├─4-4池化層操作.mp4
├─4-5卷積網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu).mp4
├─4-6經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).mp4
