??深度學習情感分析與高級黑科技課程是人工智能領域的在一個探索，對于情感分析的深入探討，將會再次增進我們對深度學習的認知。課程不僅情感分析為主題，還有很多黑科技技術等待同學去探索。課程內容還包括了Tensorflow訓練Mnist數據集，自然語言處理，卷積神經網絡，CNN實戰與驗證碼識別，word2vec實戰與對抗生成網絡等技術，非常值得學習參考。前提需要同學們有一定的深度學習與機器學習基礎為宜。
===============課程目錄===============
(0)；目錄中文件數:0個
(1)\第一章；目錄中文件數:9個
├─1-1課程概述與環境配置.mp4
├─1-2深度學習與人工智能概述.mp4
├─1-3機器學習常規套路.mp4
├─1-4K近鄰與交叉驗證.mp4
├─1-5得分函數.mp4
├─1-6損失函數.mp4
├─1-7softmax分類器.mp4
├─1-8課后討論與答疑.mp4
├─神經網絡（上課）.pdf
(2)\第七章-word2vec實戰與對抗生成網絡；目錄中文件數:9個
├─7-1基于詞袋模型訓練分類器.mp4
├─7-2準備word2vec輸入數據.mp4
├─7-3使用gensim構建word2.mp4
├─7-4tfidf原理.mp4
├─7-5對抗生成網絡原理概述.mp4
├─7-6GAN網絡結構定義.mp4
├─7-7 Gan迭代生成.mp4
├─7-8DCGAN網絡特性.mp4
├─7-9DCGAN網絡細節.mp4
(3)\第三次課程代碼；目錄中文件數:3個
├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
├─tensorflow.pptx
├─tensorflow代碼.zip
(4)\第三章-tensorflow訓練mnist數據集；目錄中文件數:9個
├─3-1tensorflow安裝.mp4
├─3-2tensorflow基本套路.mp4
├─3-3tensorflow常用操作.mp4
├─3-4tensorflow實現線性回歸.mp4
├─3-5tensorflow實現手寫字體.mp4
├─3-6參數初始化.mp4
├─3-7迭代完成訓練.mp4
├─3-8課后討論.mp4
├─mnist.zip
(5)\第二章；目錄中文件數:3個
├─2-1梯度下降原理-2-2學習率的作用-2-3反向傳播-2-4神經網絡基礎架構-2-5神經網絡實例演示-2-6正則化與激活函數.mp4
├─2-7drop-out.mp4
├─2-8課后討論.mp4
(6)\第五章-CNN實戰與驗證碼識別；目錄中文件數:8個
├─5-1卷積網絡復習.mp4
├─5-2使用CNN訓練mnist數.mp4
├─5-3卷積與池化操作.mp4
├─5-4定義卷積網絡計算流程.mp4
├─5-5完成迭代訓練.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:7個
├─8-1 RNN網絡架構.mp4
├─8-2LSTM網絡架構.mp4
├─8-3案例：使用LSTM進行情.mp4
├─8-4情感數據集處理.mp4
├─8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
├─8-6趣味網絡串講（數據代.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:7個
├─6-1自然語言處理與深度學.mp4
├─6-2語言模型.mp4
├─6-3神經網絡模型.mp4
├─6-4CBOW模型.mp4
├─6-5參數更新.mp4
├─6-6負采樣模型.mp4
├─6-7案例：影評情感分類(數據.mp4
(9)\第四章-卷積神經網絡；目錄中文件數: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.mp4
├─4-4池化層操作.mp4
├─4-5卷積網絡整體架構.mp4
├─4-6經典網絡架構.mp4
