深度学习理论必备

适用人群

1、对人工智能、深度学习感兴趣的学员

2、渴望学习当今最热门最前沿技术的人

3、想储备深度学习技能的学员

课程目标

从最基础的知识开始入手，带着大家进行体系化的学习，让大家一步一步深入深度学习神经网络领域。

讲师介绍

覃老师

对机器学习、深度学习神经网络等领域有多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。

免费视频这么多，为什么还要来大讲台？

智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第一章：神经网络介绍

1.1 神经网络概述
1.2 神经网络发展史

第二章：单层感知器实践

2.1 从0到1-单层感知器
2.2 从0到1-单层感知器（代码实践）

第三章：网络优化

3.1 线性神经网络、delta学习规则和梯度下降法
3.2 线性神经网络、delta学习规则和梯度下降法（代码实践）

第四章：多层

4.1 BP神经网络介绍
4.2 BP神经网络介绍（代码实践1）
4.3 BP神经网络介绍（代码实践2）
4.4 深入理解BP神经网络（论文讲解）
4.5 过拟合，以及google神经网络小工具

第五章：Hopfield神经网络

5.1 Hopfield神经网络
5.2 Hopfield神经网络（代码实现）

第六章：玻尔兹曼机

6.1 玻尔兹曼机
6.2 受限玻尔兹曼机RBM
6.3 受限玻尔兹曼机RBM（代码实现）

第七章：推荐系统算法介绍

7.1 推荐系统算法介绍

第八章：玻尔兹曼机应用

8.1 受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用

第九章：各种网络讲解

9.1 深度置信网络DBN-DNN
9.2 卷积神经网络CNN
9.3 手写体识别网络LeNET-5结构分析

第十章：图像识别应用

10.1 ImageNet介绍
10.2 ILSVRC12图像识别比赛冠军AlexNet
10.3 GPU和TPU的简介

第十一章：深度残差网络

11.1 深度残差网络RES
11.2 批量正则化Batch Normalization
11.3 深度残差网络进一步研究

第十二章：RNN和LSTM

12.1 递归神经网络RNN
12.2 长短时记忆网络LSTM

第十三章：强化学习和迁移学习

13.1 强化学习RL
13.2 迁移学习TL
13.3 生成式对抗网络GAN

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