一.深度學(xué)習(xí)Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想
1.人工智能概述、計(jì)算智能、類腦智能
3.機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì)
5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示
二．深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)
1. Caffe
2. Tensorflow
3. 3.Torch
4. MXNe
三．深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（均值池化、最大池化）
全連接層激活函數(shù)層Softmax層
2.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)
R-CNN （SPPNET） Fast-R-CNN Faster-R-CNN （YOLO、SSD）
3.深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧
4.梯度下降的優(yōu)化方法詳解
四．深度學(xué)習(xí)Deep Learning-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1. RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
梯度計(jì)算BPTT
2.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

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