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标题: 小象学院深度学习第四期视频教程 [打印本页]

作者: admin 时间: 2020-3-7 22:07
标题: 小象学院深度学习第四期视频教程
小象学院深度学习第四期视频教程

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：线性回归# 2. 从线性到非线性：非线性激励8 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：非线性激励，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( l)

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0 2. 升级版RNN：LSTM 3. 语言特征提取 Word2Vec4 F- 4. 实例：LSTM用于语句生成

第八课递归网络卷积网络结合： CNN＋RNN3

1. CNN＋RNN 2. 图片标注：学会看图说话5 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2

第九课生成对抗网络：GAN0

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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