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    (\’小象学院深度学习四期\’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 最后编辑:2021-11-16
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                          小象学院深度学习四期
    2017年4月28日开课的最新课程
    课程名称:
    《深度学习》第四期
    主讲老师:
    李伟, 美国纽约城市大学博士
    研究领域包括深度学习,计算机视觉,人脸计算以及人机交互,即将毕业加入美国顶级云计算平台人工智能研究组。在CVPR,ECCV等顶级会议上发表了多篇学术文章,同时他还是WACV,ACCV,ECCV等重要视觉会议以及MVA,CVIU等期刊的审稿人。
    课程简介:
    本次的深度学习课程主要包括三大部分:
    1) 深度学习核心原理。了解深度学习运行的最核心数学原理,从而对后续的知识点扩展,模型设计与优化技能打下基础。
    2) 深度学习知识点连接。会涵盖主流的深度学习研究工程应用中碰到的大部分知识点,与大部分学习资料孤立进行知识点介绍不同,会结合主讲人自身总结找到所有知识点之间的联系,便于系统掌握。
    3) 介绍不同知识点的代表应用。结合所学的原理以及知识点,介绍比较重要的图像和语言方面的应用,如增强学习,迁移学习,GAN等, 方便学员针对自身兴趣的目标进行强化训练。
    面向人群:
    1. 想了解和学习深度学习的学习者
    2. 想学习深度学习的相关从业人员
    3. 想转行从事深度的学习者
    学习收益:
    通过本课程的学习,学员将会收获:
    1. 帮助学员系统忄生的掌握深度学习的基本原理,以及从基本概念到各个先进模型的转化思路
    2. 了解研究过程中定义问题设计模型的思路
    3. 培养学员面对工程及学术问题的思考解决能力
    4. 快速积累深度学习项目经验
    开课时间:
    2017年4月28日
    学习方式:
    在线直播,共10次课,每次2小时
    每周2次(周六、日,下午20:00 - 22:00)
    重要提示:(因为五一假期听课,第一课移至4月28日,后续维持周末上课不变)
    直播后提供录制回放视频,可在线反复观看,有效期1年
    课程大纲:
    第一课 深度学习总体介绍
    1. 神经网络:传统到现代
    2. 深度学习应用特点
    3. 深度学习发展方向
    4. 深度学习框架比较:用Tensorflow进行课程学习
    5. 实例:Tensorflow基础
    第二课 传统神经网络
    1. 神经网络起源:线忄生回归
    2. 从线忄生到非线忄生:非线忄生激励
    3. 神经网络的构建:深度广度复杂度扩展
    4. 神经网络的“配件”:损失函数,学习率,动量,过拟合
    5. 实例: 传统神经网络实现
    第三课 卷积神经网络-基础篇
    1. 链式反向梯度传导
    2. 卷积神经网络-卷积层:正向反向推导
    3. 卷积神经网络-功能层:非线忄生激励,降维,归一化,区域分割,区域融合
    4. 实例:简单卷积神经网络运行
    第四课 卷积神经网络-高级篇
    1. AlexNet 最早的现代神经网络
    2. VGG,GoogleNet,,ResNet. 近期的高级网络
    3. Deepface 结构化图像网络
    4. U-Net 深度图片生成网络:逆卷积作用
    5. 实例:利用已有模型进行物体分类/特征提取
    第五课 卷积神经网络-目标分类
    1. 目标分类基本框架
    2. 迁移学习
    3. 个人研究分享:如何设计新的的网络
    4. 实例训练:表情识别/人脸识别/动物识别
    第六课 卷积神经网络-目标探测
    1. 目标探测介绍
    2. 传统方法总结-DPM
    3. RCNN 系列:RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN
    4. YoLo系列
    5. 实例:目标探测模型训练/部署
    第七课 递归神经网络
    1. RNN基本原理
    2. 升级版RNN:LSTM
    3. 语言特征提取 Word2Vec
    4. 实例:LSTM用于语句生成
    第八课 递归网络卷积网络结合: CNN+RNN
    2. 图片标注:学会看图说话
    3. 视频分类:时间信号帮助更多
    4. 图片问答:对话机器人升级版
    5. 实例:图片标注实例
    第九课 生成对抗网络:GAN
    1. GAN原理基础
    2. 深度GAN:GAN +深度学习
    3. 条件GAN:生成图片由我控制
    4. info GAN:无监督找特征
    5. Wasserstein GAN:理论创新
    6. 实例:Pix2Pix 自定义图片生成
    第十课 增强学习
    1. 增强学习基础
    2. DQN 深度增强学习
    3. DQN 改进模型
    4. A3C 模型:高效游戏机器人
    5. 实例:DQN用于Atari游戏学习                    

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