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深度学习
( 25 模块 )

模块 #1
深度学习简介
深度学习概述,历史和应用

模块 #2
数学先决条件
线性代数,微积分和概率论回顾

模块 #3
神经网络基础
人工神经网络,感知器和多层感知器简介

模块 #4
激活函数和反向传播
激活函数,反向传播和梯度下降

模块 #5
构建和训练神经网络
使用深度学习框架构建和训练神经网络的实践经验

模块 #6
卷积神经网络 (CNN)
CNN,卷积层和池化层简介

模块 #7
CNN 架构
AlexNet,VGGNet,GoogLeNet 和 ResNet 架构

模块 #8
迁移学习和微调
使用预先训练的 CNN 模型并进行微调图像分类任务

模块 #9
循环神经网络 (RNN)
RNN,简单 RNN 和 LSTM 网络简介

模块 #10
RNN 架构
GRU,双向 RNN 和编码器-解码器模型

模块 #11
序列到序列模型
机器翻译,聊天机器人和序列到序列模型

模块 #12
生成模型
生成模型,GAN 和 VAE 简介

模块 #13
自动编码器和变分自动编码器
降维,自动编码器和 VAE

模块 #14
生成对抗网络 (GAN)
GAN,DCGAN 和条件 GAN

模块 #15
深度强化学习
强化学习,Q 学习和策略梯度简介

模块 #16
深度强化学习算法
DDPG,Actor-Critic 方法和 AlphaGo

模块 #17
无监督学习和聚类
K-means,层次聚类和降维

模块 #18
自然语言处理的深度学习
词嵌入,语言模型和文本分类

模块 #19
注意力机制
NLP 中的注意力,Transformer 和 BERT

模块 #20
计算机视觉的深度学习
对象检测,分割和跟踪

模块 #21
深度学习框架
TensorFlow,PyTorch 和 Keras

模块 #22
模型评估和超参数调整
模型评估指标,超参数调整和交叉验证

模块 #23
深度学习部署和生产
模型部署,模型服务和生产化

模块 #24
深度学习中的道德和公平性
深度学习中的道德考虑,偏见和公平性模型

模块 #25
课程总结与结论
规划深度学习事业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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