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深度学习 第四期 [作业考试均批改 面试辅导且推荐就业]

  • 讲师:寒小阳 张雨石 Johnson
  • 课时:每次课至少2小时,共10次课
  • 开课时间:7月31日开课,每周二周四晚上8~10点直播上课
499.00 999.00
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  • 介绍
  • 大纲
  • 深度学习第四期_01.pngQQ图片20180709194922.png深度学习第四期_03.jpg

  • 预习阶段 夯实DL数学基础

      夯实概率统计与线代

    • 知识点1:必要的微积分、概率统计基础
    • 知识点2:必要的矩阵、凸优化基础
    • 实战项目:numpy与高效计算

    第一阶段 深度学习从零入门

      第1课 DNN与混合网络:google Wide&Deep

    • 知识点1:多分类softmax与交叉熵损失
    • 知识点2:人工神经网络与BP+SGD优化
    • 实战项目:数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类

    第二阶段 透彻理解CNN

      第2课 CNN从入门到高级应用(上)

    • 知识点1:CNN结构详解
    • 知识点2:CNN发展史与主要优化点(从AlexNet到DenseNet)
    • 实战项目:Keras搭建CNN完成图像分类示例

      第3课 CNN从入门到高级应用(下)

    • 知识点1:从图像分类到物体检测应用
    • 知识点2:rcnn/fast-rcnn/faster-rcnn/YOLO/SSD
    • 实战项目:使用tensorflow的object detection API完成物体检测

    第三阶段 CNN延伸:深度学习框架与高级应用

      第4课 NN框架:caffe, tensorflow与pytorch

    • 知识点1:Caffe的便捷图像应用
    • 知识点2:TensorFlow与搭积木一样方便的Keras
    • 知识点3:facebook的新秀pytorch
    • 实战项目:用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类

      第5课 生成对抗网络GAN

    • 知识点1:无监督学习与图像生成
    • 知识点2:生成对抗网络与原理
    • 实战项目:DCGAN图像生成

    第四阶段 掌握自然语言处理中的神经网络

      第6课 从词向量到NLP分类问题

    • 知识点1:BOW、TF-IDF、word2vec
    • 知识点2:自然语言处理分类问题
    • 实战项目:用CNN完成文本分类

      第7课 RNN/LSTM/Grid LSTM

    • 知识点1:序列数据与循环神经网络
    • 知识点2:RNN/LSTM/Grid LSTM
    • 实战项目:RNN文本分类

      第8课 RNN条件生成与attention

    • 知识点1:RNN条件生成与attention
    • 知识点2:“看图说话”原理
    • 实战项目:google神经网络翻译系统

    第五阶段 迁移学习与增强学习

      第9课 增强学习与Deep Q Network

    • 知识点1:马尔科夫决策过程
    • 知识点2:价值函数与策略评价、学习
    • 知识点3:Deep Q network
    • 实战项目:用Tensorflow搭建Deep Q learning玩Flappy bird

      第10课 迁移学习与新技术

    • 知识点1:neural style图像风格转换
    • 知识点2:Fine-tune,保守训练,层转移,多任务学习
    • 知识点3:Capsule Network
    • 实战项目:领域对抗训练 与 capsule network
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