一、深度学习基础和基本思想 1,人工智能概述、计算智能、类脑智能2,机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习3,深度学习的前生今世、发展趋势4,人工神经网络、前馈神经网络、BP算法 、Hessian矩阵、结构性特征表示
二、深度学习基本框架结构 1,Tensorflow 2, Caffe 3,Torch 4,MXNet
三,卷积神经网络CNN 1,CNN卷积神经网络卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)全连接层 激活函数层 Softmax层2,CNN卷积神经网络改进R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)3,深度学习的模型训练技巧4,梯度下降的优化方法详解
四,循环神经网络RNN 1, RNN循环神经网络 梯度计算 BPTT2,RNN循环神经网络改进 LSTM GRU Bi-RNN Attention based RNN3,RNN实际应用 Seq2Seq的原理与实现
五、强化学习DRL 1,强化学习的理论知识 2,经典模型DQN讲解2, AlphaGo原理讲解 3, RL实际应用;实现一个AlphaGo
六,对抗性生成网络GAN 1, GAN的理论知识 2, GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN3,GAN经典模型 INFOGAN,WGAN,S2-GAN4,GAN实际应用 DCGAN提高模糊图片分辨率5,GAN实际应用 InfoGAN做特定的样本生成
七、迁移学习TL 1,迁移学习的理论概述2,迁移学习的常见方法特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例
八、深度学习算法理论解析 1,基于区域卷积网络RCNN 2,深度残差网络Resnet3,胶囊网络Capsule 4,长短时记忆网络LSTM5,注意力机制 6,BP反传算法7,可变分编码器VAE
九、深度学习实际应用案例操作 1,CNN——》图像分类 2,Lstm——》文本分类3,Lstm——》命名实体抽取 4,Yolo——》目标检测5,图像分类(CNN) 6,目标定位和识别(RCNN)7,图像重建(Auto-encoder) 8,文本识别(RNN)9,实体标注(LSTM) 10,手写体数字生成(GAN)11,逻辑回归导出图像分类;12,静/动态图编写(CNN)
十、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法 1,AutoEncoder自动编码器2,Sparse Coding稀疏编码3,Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机4,Deep BeliefNetworks深信度网络
二、深度学习基本框架结构 1,Tensorflow 2, Caffe 3,Torch 4,MXNet
三,卷积神经网络CNN 1,CNN卷积神经网络卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)全连接层 激活函数层 Softmax层2,CNN卷积神经网络改进R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)3,深度学习的模型训练技巧4,梯度下降的优化方法详解
四,循环神经网络RNN 1, RNN循环神经网络 梯度计算 BPTT2,RNN循环神经网络改进 LSTM GRU Bi-RNN Attention based RNN3,RNN实际应用 Seq2Seq的原理与实现
五、强化学习DRL 1,强化学习的理论知识 2,经典模型DQN讲解2, AlphaGo原理讲解 3, RL实际应用;实现一个AlphaGo
六,对抗性生成网络GAN 1, GAN的理论知识 2, GAN经典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN3,GAN经典模型 INFOGAN,WGAN,S2-GAN4,GAN实际应用 DCGAN提高模糊图片分辨率5,GAN实际应用 InfoGAN做特定的样本生成
七、迁移学习TL 1,迁移学习的理论概述2,迁移学习的常见方法特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例
八、深度学习算法理论解析 1,基于区域卷积网络RCNN 2,深度残差网络Resnet3,胶囊网络Capsule 4,长短时记忆网络LSTM5,注意力机制 6,BP反传算法7,可变分编码器VAE
九、深度学习实际应用案例操作 1,CNN——》图像分类 2,Lstm——》文本分类3,Lstm——》命名实体抽取 4,Yolo——》目标检测5,图像分类(CNN) 6,目标定位和识别(RCNN)7,图像重建(Auto-encoder) 8,文本识别(RNN)9,实体标注(LSTM) 10,手写体数字生成(GAN)11,逻辑回归导出图像分类;12,静/动态图编写(CNN)
十、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法 1,AutoEncoder自动编码器2,Sparse Coding稀疏编码3,Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机4,Deep BeliefNetworks深信度网络