深度学习算法 第四期
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8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5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6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7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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