1.神经网络与深度学习的基本概念

1.MLP

2.现代DNN

3.PaddlePaddle实现对应的算法

2.卷积神经网络原理、模型及应用(计算机视觉)

1.CNN

2.AlexNet

3.VGG

4.ResNet

5.PaddlePaddle实现对应的算法

3.循环网络原理、模型及应用(语音识别、自然语言处理)

1.RNN

2.LSTM

3.GRU

4.Neural Turing Machine

5.PaddlePaddle实现对应的算法

4.CNN和RNN的应用

1.文本分类CNN

2.情感分析RNN

3.生成中文诗歌

4.PaddlePaddle实现对应的算法

5.神经自然语言处理

1.语义模型-深度学习方法

2.序列标注-命名实体识别

3.PaddlePaddle实现对应的算法

6.搜索排序

1.Learning2rank

2.PaddlePaddle实现算法

7.强化学习技术及应用

1.基于值的方法

2.基于策略的方法

3.基于模型的方法

4.PaddlePaddle实现部分算法

8.可解释的模型及应用

1.概率图模型

2.贝叶斯推断

3.贝叶斯深度学习

4.PaddlePaddle实现部分算法

9.生成式模型的基本概念、方法和应用

1.VAE

2.GANs

3.PaddlePaddle实现部分算法

10.深度强化学习算法及应用

1.DQN

2.AlphaGo(Zero)

3.DDPG

4.PaddlePaddle实现部分算法

11.多Agent系统技术及应用

1.理论介绍

2.算法分析

12.基于逻辑的深度学习技术

1.理论介绍

2.算法分析

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